主要技术内容： （1）破传统喷雾泵生产设备机械结构设计，采用凸轨、凸轮机构，创新性研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备，提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨识的智能驱动控制技术，成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参数的时变性对装备电机控制性能影响问题，提高了生产装备控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 与 WSN，构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络，创新性地引入混沌粒子群优化算法，优化采集网络节点部署；动态选择通信节点数目，在获得最大网络覆盖范围的同时，避免节点间的冲突，降低网络能耗，保证了生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 （3）创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。建立生产车间多目标资源优化调度模型，提出基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法来求解优化问题，并采用层次分析法进行决策，成功实现了微型喷雾泵生产全流程的精益管控，全面提高了生产质量与资源效率。 （4）创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、管理信息等数据高度融合，实现底层物联网到互联网的无缝连接；解决了常规DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以适用于中小型制造业等缺点，为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供了解决方案。 行业意义： 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技术，突破国外先进技术的壁垒，形成了自主知识产权与技术体系，项目成果提升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平，符合国家可持续发展战略的绿色制造技术，可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方向发展。 获奖情况：2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性： （1）引入凸轮、凸轨等机构，并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方法设计控制策略，从机械和控制两方面进行突破，自动化程度和生产效率高。 （2）集成 RFID 与 WSN，采用混沌粒子群优化算法优化网络节点，动态选择通信节点数目，降低网络能耗，生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性高。 （3）建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目标，采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问题，采用层次分析法进行决策，实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 （4）采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式，直接面向生产、管理全过程，开发信息集成平台，自动化和信息化融合度高、适用于中小型制造业。 技术的成熟度：相关技术已经形成产品，在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业化。 应用情况： 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品种适应性差等问题，本项目以提高生产装备的自动化与信息化水平为目的，在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、平台建设等方面已经取得了创新性研究成果，并对成果进行了提炼、集成，从2012 年开始，针对本项目整体技术展开全面推广，应用于江苏、广东等地区的10 多家轻工装备制造及使用企业。 应用实践证明了，本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显著，显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力，有利于提高我国塑料装备的设计制造智能化水平，推动了我国塑料制造业的国际化发展。 

活性天然产物在合成化学发展、生物医学研究与创新药物发现中一直扮演着重要角色。过去三十年中，接近50%的新上市创新药物来源于天然产物或其衍生物。天然产物的衍生化对构效关系研究和药物活性优化至关重要，而直接通过选择性的官能团化对天然产物进行后期衍生改造无疑是最经济高效的方法。此外，对于天然产物的后期衍生化也有助于快速、有效地构造出化学探针，帮助开展化学生物学研究，揭示新的生物靶点和作用机制。  近年来，随着有机合成方法学与生物酶催化技术的蓬勃发展，涌现出很多在复杂底物上进行选择性官能团化的方法。这些方法极大地促进了天然产物“后期多样化衍生策略” (late-stage diversification)的发展。基于在天然产物后期多样化衍生方面的出色工作，近期雷晓光课题组在美国化学会旗舰期刊《ACS Central Science》上发表了两篇背靠背文章，详细阐述了“后期多样化衍生策略”在天然产物合成与创新药物研发中的应用。

一体化产品试验台采购招标项目的潜在投标人应在线上获取招标文件，并于2022年06月29日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

在厕所黑水处理及黄水资源化方面，研发了ABR/MFC/MEC系统、两级A/O与MFC、MEC耦合系统、黄水（电）化学沉淀及资源化系统。设计的生态厕所在有机物降解同时能源回收，高效厌氧ABR反应器实现100余个生态厕所示范项目；在城市污水脱氮除磷方面，构建的污水内生微生物弱电刺激反硝化除磷耦合脱氮装置、微生物双源电化学污水等反应器实现低C/N污水零外加碳源处理。在工业废水方面，研发出去除电镀废水中重金属络合物的药剂及其方法、焦化废水预处理方法与活性炭吸附-高锰酸钾氧化-Fenton氧化工艺联合处理农药废水的方法；研发出快速检测水质的新型传感器；构建智慧环保与水务平台。主编环保技术手册一部，参编或审核3项国内环保行业标准、2项国际标准，环保白皮书咨询报告、专著两本。

近日，东南大学智能材料研究院、化学化工学院杨洪教授课题组在光控软驱动器研究领域取得重要进展，将拓扑学设计与液晶弹性体材料相结合，开发了一种具有多模态、自维持、可调谐运动的软驱动器。研究成果发表在国际顶级期刊《德国应用化学》上，并被选为VIP论文。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

5-氨基酮戊酸光动力疗法（ALA-PDT）是一种药械联合的新型靶向疗法，治疗非黑素性皮肤肿瘤、痤疮、尖锐湿疣等难治性皮肤病疗效显著、副作用小。但ALA-PDT治疗过程伴有剧烈疼痛，严重影响患者治疗感受，是业界公认的ALA-PDT治疗瓶颈。此项目团队在同济大学医学院、附属上海市皮肤病医院王秀丽教授带领下，长期致力于ALA-PDT临床与基础研究，在国内外率先掌握了“无痛ALA-PDT关键技术”，形成相关成果申请国家专利，并将其转化生产出第一代无痛光动力治疗仪用于临床治疗。在此基础上拟进一步打造个性化、智能化、便捷的新型无痛ALA-PDT，降低对专业医师的依赖程度，打破技术壁垒，实现无痛ALA-PDT扩大推广应用，引领ALA-PDT无痛治疗新时代。 第一代无痛光动力治疗仪图片 团队已将诸多原创性研究成果进行临床转化，总结关键技术并将其推广至全国2000多家医院，直接获益患者逾100万人次。 第二代治疗仪