成果简介：新型吸附材料与装置用于收集陆地和水面的石油或石油产品，同样也可应用于水处理设备中去除乳化石油产品、工业、生活油脂等。这种新型材料具有高油容性：35-40 公斤/公斤；可吸附物质系列广泛；吸附速度 高：3-4 公斤/分钟/公斤；可以挤压释放吸附油品 500次以上；工作的 温度范围：水：+4℃-+50℃；空气：-20℃-+50℃；对于各种石油产品的 油容稳定，当挤压时可释放 70%的吸附石油产品。 自行设计的分离器适用于分离稳定与超稳定水包油乳液型水流的高效工 业装置。该分离器

载药量高达到400%（w/w）的多功能纳米载体 一、项目分类 重大科学前沿创新、关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 南京大学医学院胡一桥教授和吴锦慧教授科研团队，围绕生物材料的理化及生理特性，聚焦药物临床治疗的关键科学问题和难题，首创“单元-多维”生物材料成形理论，突破了“超强疏水/高比重”物质的高效负载、体内传输、体外贮存三大关键科学技术难题，构建了载药量高达到400%（w/w）的多功能纳米载体。 研究成果发表在Nature BME，Nature Communication、PNAS、Science Advances上，并获得教育部技术发明一等奖、教育部自然科学一等奖、江苏省发明专利金奖。据此项研究成果，建立了“Bottom-Up”的规模化制备生物纳米药物的生产线，完成了以蛋白类生物材料为载体的抗肿瘤靶向药物的规模化制备和临床研究，相关药物1项在临床试验，1项获得NMPA的批准上市。有效的解决了进口类似品种价格高，患者无法承受的问题。

针对大功率led散热难题，研制了高导热的陶瓷金属复合基板、金属铝基板、 导热硅脂，其中，覆铜A1N基板热导率五200W/m.K；热膨胀系数W7. 42X10-6/K； 金属基板热阻W2K/W；并对水下等密闭环境下LED的散热结构进行了优化。研制 的导热材料和提出的散热技术方案为3家企业采用，应用于实际生产，解决了生 产中的实际问题。近3年来，研制的铝基板、导热硅脂和导热垫片等高导热材料 应用于企业生产的100W、120W、150W、180W等大功率LED工矿灯、路灯、隧道 灯等大功率LED灯1万余件，产值约2000万元，节约成本约200万元，同时， 在节能方面产生了巨大的社会效益。 实施条件：生产陶瓷金属复合基板，有两条技术途径：热压敷接工艺；化学镀, 前者设备投入较大，工业控制复杂，但产品质量更易控制；后者设备投入少，但 产品质量的稳定性不如前者。因此，低端产品可以采用化学镀，高端的，产品质 量要求严格的检测采用控制热压敷接方法。 预算：化学镀技术，投入30-50万；热压敷接：设备投入100万左右，随处理的 量和基板的尺寸而变。

本发明公开了一种基于陶瓷材料的增材制造成形装置，其特征 在于，该装置包括：光固化机构、传动机构以及挤出回抽机构，所述 光固化机构设于所述挤出回抽机构的一端，所述传动机构设于所述挤 出回抽机构的另一端；其中，所述光固化机构包括调光器(15)、紫外线 灯固定盘(16)和紫外固化灯(17)；所述挤出回抽机构包括喷嘴(1)、喷嘴 连接件(2)、螺杆(3)、料筒(4)及料斗(6)；所述传动机构包括电机(12)和 联轴器(11)

本发明公开了一种复合量子点电极材料及其制备方法和应用，属于光电化学电极材料技术领域，包括如下步骤：将钛基材料打磨、清洗后，浸泡于第一酸性溶液中以去除氧化膜，后将钛基材料置于第二酸性溶液中，以制得钛基体；将钼源溶于水中同时调节pH值，并加入硫源后，进行热反应，得到MoS<subgt;2</subgt; QDs；将MoS<subgt;2</subgt; QDs、锑盐、稀土金属盐按预设比例混合溶于浓酸的醇溶液中以制得浸渍液；将钛基体进行清洗、干燥后，完全浸没在浸渍液中，经一系列处理后，得到复合量子点电极材料；本发明制得的电极材料具有导电性强、电催化活性高、耐腐蚀性能优异、稳定性持久等优点，能够用于油田聚合物驱油。

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

"该成果获2017年度国家技术发明奖二等奖（通用项目）。(1)创立了快速道路交通安全状态辨识事故风险预警方法体系。 (2)提出了事故前兆的快速道路交通安全分析与多目标优化设计方法。 (3)研发了基于速度引导的快速道路交通安全主动调控技术。 建立了快速道路交通事故前兆特征的表征与识别方法，系统解析了交通事故风险形成机理及演变规率，提出了快速道路交通安全状态类归与主动辨识技术，构造了快速边路交通审故风险主动预警技术。提出了事故前兆特征的快速道路交通安全分析技术，研制了事故前兆特征的交通事故风险分析与优化设计软件，研发了快速边路出入交通冲突仿真快速提取技术，提出了综合考虑效率、安全、环境和能耗的快速道路典型节点交通设计多目标协同优化技术。某于交通安全影响系数构建了常用车速管控设施综合优化技术，提出了不利天气条件下快速道路限速值优化设计技术，构建了面向安全增强、效率提升和多目标协同优化的可变限速控制和系统搭建技术。 "

本发明提供了一种高速动压润滑精密主轴热力学建模与热设计方法，其包括以下步骤：步骤1：高速动压润滑精密主轴三维数字化建模；步骤2：高速动压润滑精密主轴主要热源发热功率计算；步骤3：高速动压润滑精密主轴主要换热系数计算；步骤4：高速动压润滑精密主轴热力学建模；步骤5：高速动压润滑精密主轴参数灵敏度计算。采用本发明提供的高速动压润滑精密主轴结构热力学设计方法，能够大幅提高高速动压润滑精密主轴结构热力学建模与热态设计精度，缩短设计周期。不仅便于高速加工机床的正向设计，而且提高一次设计成功率。

本研究以量化投资策略的开发为基础，未来通过Python或C++实现快速交易，进一步促进以资产管理业务为重点，围绕量化对冲投资、定向增发投资、二级市场投资及企业现金管理构建起完善的投资决策分享平台，打造专业化的策略孵化管理体系和资源协同分享网络，立志发展成为行业内具有价值发现和稳健投研能力的资产组合管理专家，成为可信赖的专业团队与公司。在未来策略的开发中，采用多策略量化投资（Multi-Strategy），充分发挥投资顾问的量化投资研究优势，以严格的