多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。 6月29日，东北大学与华为技术有限公司在主楼824室举行教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地签约仪式。东北大学副校长王建华教授，华为云副总裁、华为云全球Marketing与销售服务部总裁、东北大学校友石冀琳出席签约仪式。东北大学团委、教务处、人事处、对外联络与合作处等职能部门和相关学院负责人以及参与智能基座课程优化的部分教师代表，华为北京研究所、辽宁代表处、2012实验室、计算产品线的专家参加签约仪式。 王建华代表学校致辞，对石冀琳一行的来访表示热烈欢迎。王建华表示，教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目由未来技术学院承担，项目的签约落地必将进一步深化双方在信息技术领域的全方位合作，构筑更为紧密、可持续发展的合作机制与人才培养模式，合作培养更多适应国家战略、产业需求、未来发展的创新型人才。 王建华对于基地的建设提出了三点希望，一是学校要和一流企业共同瞄准未来技术难题，以育人为本，推动多学科、产学研多方位的融合，培养社会人才；二是在协同育人的基础上，以华为科技精神和东大信息学科作为纽带，探索在学术研究、企业价值等方面进行更加深入的切合双方特点的合作机制；三是基地建设要着眼于交叉化、全球化、未来化，希望双方以“智能基座”基地为育人基石，面向全球、着眼未来，建设具有突出特色的“智能基座”育人基地，推动产教融合协同育人的新发展。 石冀琳表示，多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。双方合作建设了“未来技术学院”，共同探索面向未来技术、未来科技所需要的专业人才的培养之路。“智能基座”是教育部高教司与华为共同设立的产教融合协同育人基地项目，首期覆盖东北大学在内的全国72所信息领域领先高校，将华为在华为云、鲲鹏、昇腾等技术领域知识与高校信息类专业课程相结合，为新计算产业创新培养新生力量。 东北大学未来技术学院院长付俊与华为辽宁代表处云与计算总经理王伟签署合作协议。王建华与石冀琳为“智能基座”产教融合协同育人基地揭牌。石冀琳和王伟为云与计算先锋教师和云与计算培训的教师代表颁发了聘书和奖牌。 会上，未来技术学院汇报了“智能基座”产教融合协同育人基地的建设情况，华为公司计算产品线高校科研及人才发展部汇报了2021年“智能基座”工作计划。 据悉，教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地是东北大学与华为技术有限公司在共建未来技术学院战略合作协议下深化人才培养的重要内容。双方将聚焦鲲鹏、昇腾及华为云等技术领域，首批联合开展22门共建课程，融入华为鲲鹏、昇腾、华为云的知识体系，并在未来技术学院Hero奇点俱乐部、学生创新创业、课外实习实践等方面开展紧密合作，为培养引领未来技术发展的创新型人才注入新动能。

物联网智能电源管理系统是各类音视频工程“最佳合作伙伴”。它具有可编程电源管理器系统，可做实景数据反馈监测及控制，采用电工标准，专业的电气结构设计；单路输出为30A，总输出电流100A，6路空开，其中3路配置应急备份；比传统空开具备更好的短路保护、漏电保护、过流保护。附带Web网页界面，可实时查询每路电流、电压、温度、开/关状态、断路、用电量等数据。附带Web功能控制网关端口为RJ45，可选配定义API控制级联端口为RS485。开放特有的开发接口，可供客户进行二次开发，完美融入各大系统和平台。

物联网智能电源管理系统是各类音视频工程“最佳合作伙伴”。它具有可编程电源管理器系统，可做实景数据反馈监测及控制，采用电工标准，专业的电气结构设计；单路输出为20A，总输出电流100A，15路空开；比传统空开具备更好的短路保护、漏电保护、过流保护。附带Web网页界面，可实时查询每路电流、电压、温度、开/关状态、断路、用电量等数据。附带Web功能控制网关端口为RJ45，可选配定义API控制级联端口为RS485。开放特有的开发接口，可供客户进行二次开发，完美融入各大系统和平台。

基于PC5直连的C-V2X技术，有效半径500米，数据更新频率≥10Hz，系统延迟≤100ms，定位精度≤1.5m。 依托为多家大型主机厂和央企提供服务的经验，自主研发面向各级各类高等教育学校，车联网教学的一站式解决方案，覆盖算法开发及应用、虚拟仿真测试、自动化实验报告、全流程实训等，无缝对接车联网前沿教学和厂家实际生产应用。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。

近日，园艺学院果树发育生物学团队在国际知名期刊《植物,细胞与环境》（Plant,Cell&Environment）上发表研究论文，以MdWOX11转基因苹果组培苗为试材，揭示了硝酸盐处理下MdWOX11调控不定根发生的机制。

2010年我国含氟聚合物产能约8万多吨，占世界总产能的三分之一，产量近6万吨，其中PTFE约占80%，已成为世界第二大生产国。根据国家氟化工十二五规划，到2015年我国含氟聚合物产能将达到13.4万吨，产量达到9.4万吨，其中PTFE约占70%。随着战略性新兴产业的兴起，PTFE应用范围已经从传统领域扩展到环保、生物医药、新能源、电子信息等新兴产业领域。如在环保领域，PTFE膜接触器应用于烟道气处理；在生物医药领域，PTFE中空纤维管用作血浆过滤器；在新能源领域，PTFE用作锂电池隔膜和太阳能电池背板；在电子信息领域，PTFE用作驻极体材料。而这些应用，无一不涉及到对PTFE的表面处理。传统的湿化学法已经不能适应，正如氟化工十二五规划中所述：产品结构不合理，中低端产品为主，高端产品仍然依赖进口；应用开发不力，加工技术和设备落后。 大气压低温等离子体材料表面改性是一种新型的表面改性方法，这种方法可以有效地改善材料表面性能，且凭借其独特的优点使其具有其它传统方法不可比拟的优势，是一项值得深入研究的有广阔应用前景的技术。本项目采用大气压低温等离子体改性PTFE材料，替代传统的湿法化学处理方法，从而提高其表面的粘接性、吸湿性、可染色性、及生物相容性等性能，开发出适合对PTFE表面处理的高放电均匀性、高放电电离效率和大面积的均匀等离子体在线清洁处理技术，从而达到对PTFE表面改性的有效调控，取代传统的化学表面处理方法，推动相关产业的技术进步和PTFE在新兴行业中的应用，对于提升PTFE产品档次，促进PTFE在新兴行业的应用具有现实意义。 本项目所采用的常压低温等离子体设备为大面积、均匀连续处理设备，如图所示，可以实现稳定均匀DBD模式运行，配合上收卷、送卷，臭氧抽气等装置，可实现在线连续运行。目前已在实验室实现电极长度为1.5米的的大面积放电，如图(a)所示，将进一步结合在线处理要求，深入研究等离子在线处理工艺，开发如图(b)所示的在线处理样机。处理宽度0.5m，处理速度1-5m/min可调；处理厚度0.05-0.5mm；处理后PTFE表面水接触角不大于50°；PTFE表面微观形貌：表面刻蚀程度均匀。 技术特点及创新性 针对目前PTFE表面处理中采用的湿法化学处理方法安全性、环保性、节能性差的缺点，采用大气压低温等离子表面处理技术，通过研究放电参数、处理结构及处理气体对PTFE表面改性影响的规律，获取最优改性处理条件，找到最适合取代化学处理方法的PTFE表面状态；通过研究在PTFE表面接枝不同的分子链，使其表面产生新的分子结构和新的功能，解决表面处理后老化效应等问题；开发新型的DBD等离子体处理样机，提高等离子体大面积处理均匀性；实现对PTFE表面处理的在线连续性、经济性、清洁性和安全性。同时为低温等离子体材料表面改性的大规模工业应用提供实践。研发出适应工业化生产的PTFE表面处理新技术和新设备，从而提高其表面的粘接性、吸湿性、可染色性、及生物相容性等性能，而且改性只涉及表面纳米级别范围内，基体性能不受影响，对于提升PTFE产品档次，促进PTFE在新兴行业的应用具有现实意义。 ●应用前景： 以聚四氟乙烯复合胶带为例，该产品是采用PTFE乳液浸渍玻璃纤维基布，生产出聚四氟乙烯漆布，再进行单面表面处理后，涂上一层有机硅胶粘剂。该产品表面光滑，有着良好的抗粘性，耐化学腐蚀和耐高温性以及优秀的绝缘性能，并具有反复粘贴功能，广泛应用于在造纸、食品、环保、印染、服装、化工、玻璃、医药、电子、绝缘、砂轮切片、机械等领域，还可应用于浆纱机的滚筒、热塑脱模等行业。该产品预计全国年用量达1000多万㎡。再以太阳能电池组件背板为例，其主流产品是TPT。该产品是由上下两层PVF（聚氟乙烯）和PET（聚对苯二甲酸二乙酯俗称涤纶）薄膜三层复合而成。该产品的生产就涉及到对PVF的表面处理。相对于PTFE来说，PVF的表面处理就比较容易。据统计1兆瓦组件需要8800-10000平方米的背膜,2007年我国组件量为1717兆瓦,消耗各种背膜1500-1700万平方米,全部依赖进口。据《2008年中国光伏太阳能行业研究与投资前景分析报告》预测，2008年世界组件量为将上升40%，约为5600兆瓦，我国组件量约为2400兆瓦，需要背膜约1900-2400万平方米，PVF表面处理量达3800-4800万平方米。 目前，国内外相关研究大多实验室阶段，国外一些知名的大公司，如道康宁、3M以及德国的一些公司，也正致力于该技术研究。从目前报道资料情况上看，国外仅道康宁公司有应用报道，国内尚无相关产品推出。因此技术属于自主創新技术，将填补国内空白，达到国际先进水平。本技术具有应用的普遍性，不但可用于PTFE的表面处理，更可用于其它氟树脂和难粘高分子材料的表面处理，具有广阔的市场前景。本技术还可以推广到其他高分子材料处理领域，以及保护性包装、生物材料处理、薄膜沉积、生物医学应用等领域，在提高材料表面性能，开创材料新的应用领域方面发挥着至关重要的作用。

本发明公开了一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法，利用多层递阶、逐步求精的结构模型集成。此模型CPM融合了原创型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改进型SVM方法等;CPM打破了传统的单一物化属性分析或单一结构序列分析的技术线路，而是采取了结构序列分析与物化属性分析相结合的优选线路，确保了模型整体的优化与预测精度的同时具有更好的普适性; CPM 采用高起点的alpha/beta库挖掘;并以领域知识与背景知识贯穿;CPM能够很好地对偏alpha/beta型蛋白质的二级结构进行预测，取得86%的最高精度(同类最高达81%)。

产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作，APP与电商、外卖软件结合，将网上购物彻底融为一体；同时与互联网公司合作，提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度，真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务，并能提升效率、安全性，以及节省财力、人力，并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点，收集用户反馈评价，统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费，并最终普及三星级小区及更多居民居住区。