本发明公开了一种粉末状磁性吸附剂与常压质谱源的联用分析方法，将磁性吸附剂加入到样品溶液 中，进行振荡混合后，在外加磁铁作用下弃去上层液体，加入清洗溶剂对磁性吸附剂进行清洗，再用磁 性毛细管吸附磁性吸附剂，然后置于解吸电离离子源下进行解吸附离子化。本方法能实现目标分析物的 富集及除去主要干扰物的目的，使得分析灵敏度得到极大提高，且实现了粉末状磁性吸附剂直接与常压 质谱源的联用分析，简化了分析过程，整个分析过程可在 3 分钟内完成。 

本项目提出并发展了通用的硅基二维半导体材料范德华外延技术, 实现了多种层状和非层状半导体材料的二维薄膜可控生长，解决了传统外延方法中存在的晶格失配、热失配等多物理失配技术难题，开辟了非层状材料在二维电子器件领域的研究新方向。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 基于新材料、新架构的硅基高密度集成信息功能器件的自主发展是国家重大战略需求。本项目围绕新型低维半导体材料的大规模可控制备、物性调控及其电子、光电器件展开系统研究，主要技术创新点有： 一、二维半导体材料及其异质结构的大规模可控制备。本项目提出并发展了通用的硅基二维半导体材料范德华外延技术, 实现了多种层状和非层状半导体材料的二维薄膜可控生长，解决了传统外延方法中存在的晶格失配、热失配等多物理失配技术难题，开辟了非层状材料在二维电子器件领域的研究新方向。在晶圆级二维半导体材料的基础上构建出大规模的二维异质结构，得到了具有高可靠性和稳定性的集成器件。相关成果发表在Science Advances、Advanced Materials等国际知名刊物上，共计40余篇，授权专利16项；与中国电子科技集团公司第十三研究所等合作，成功实现了非层状GaN在大失配硅基衬底上的高质量外延，为第三代半导体的硅基集成提供了新的技术路线。 二、基于低维半导体材料的高灵敏光电器件。本项目通过发展高质量硫族半导体的外延生长新工艺，系统研究了MoTe2、PbS、CdTe等30余种二维半导体材料的光电性质，极大地拓展了传统的半导体光电材料体系；首次提出一种桥接的异质结构筑方式，大大降低了范德华间隙引入的光生载流子注入势垒，获得了高性能二维异质结光电器件；发展了纳米线场效应晶体管器件表面修饰方法，调节晶体管特性为强增强型，利用这种设计，实现了“锁钥”式高选择性、高灵敏度气体检测器件。本项目实现了从深紫外区到中远红外区的宽波段高灵敏度检测，相关成果发表在Science Advances、ACS Nano等国际知名刊物上，共计30余篇，授权专利6项。 三、后摩尔时代新型低维电子信息器件。本项目基于低维半导体材料及其异质结构的物性调控，首次提出了二维半导体材料中的“增强陷阱效应”物理模型，实现了高性能的亚带隙红外探测器和非易失性光电存储器；利用双极性沟道中横向载流子分布的特定电场依赖性，在二维黑磷晶体管中实现了室温负微分电阻特性；通过构筑亚5 nm沟道二维铁电负电容晶体管，使得亚阈值摆幅突破玻尔兹曼物理极限，有效降低了器件能耗；创新性的提出多层二维范德华非对称异质结构，实现了器件高性能与多功能的集成，器件性能为当时最高指标；发展了新型存算一体架构电子器件技术，首次演示了兼具信息存储和处理能力的二维单极性忆阻器，有望突破当前算力瓶颈，提供集成电路发展的新途径。相关成果发表在Nature Electronics、Nature Communications等国际知名刊物上，共计60余篇，授权专利7项。

本发明公开了一种非易失性高密度三维半导体存储器件，该存 储器件由芯壳型纳米线作为 NAND 串组成，所述 NAND 串垂直于衬 底。利用芯壳型纳米线作为 NAND 串制作存储器件，不仅使器件的结 构更加简单，也减少了原有器件制作过程中复杂的制造工艺步骤，简 化了制备过程，对降低制造成本有积极作用

可以量产/n该项目公开了一种通过抑制受精卵极体释放获得异源多倍体泥鳅的方法，它以二倍体泥鳅、四倍体泥鳅和大鳞副泥鳅为繁殖亲本进行杂交获得杂交受精卵，在获得受精卵的第5分钟时，将杂交受精卵浸泡在2-3℃冰水中进行冷休克处理，处理的持续时间为30-35分钟，最后在室温条件下进行孵化，饲养，获得泥鳅异源多倍体。该方法分别获得异源三倍体泥鳅、异源四倍体泥鳅以及异源五倍体泥鳅，其诱导泥鳅异源多倍体种类多，数量大，诱导成功率高，后代生长快，12月龄比正常自交对照组体重平均增加-19.99％～142.34％，增重

本发明提供了一种新型鱼源抗菌肽moronecidin突变体及其制备方法和应用。本发明通过生物软件对鱼源抗菌肽moronecidin的氨基酸序列进行空间结构分析，将其22个氨基酸中的2处氨基酸进行突变(K7R和V20K)，同时为了保证抗菌肽C末端的酰胺化，在C末端添加了天冬酰胺N，获得一种新型鱼源抗菌肽突变体，使其抗菌效力获得显著提高。在此基础上，选用毕赤酵母偏爱密码子，人工合成新型鱼源抗菌肽moronecidin突变体基因，克隆于毕赤酵母中表达，获得新型抗菌肽重组酵母菌株，并将发酵规模放大到发酵罐水平，实现抗菌肽产品的高密度发酵和高效表达。发酵液进一步纯化后可制成粉剂、液体等抗菌肽制剂用于水产动物饲料添加剂或水产动物疾病的预防和治疗制剂。

本发明提供了一种新型猪源抗菌肽突变体及其制备方法和应用。本发明通过生物软件对猪源抗菌肽PMAP37的氨基酸序列进行空间结构分析，将其37个氨基酸中的3处氨基酸进行突变（L6K、K20L和L31K），获得一种新型猪源抗菌肽突变体，使其抗菌效力获得显著提高。在此基础上，选用毕赤酵母偏爱密码子，人工合成新型猪源抗菌肽突变体基因，克隆于毕赤酵母中表达，获得新型抗菌肽重组酵母菌株，并将发酵规模放大到发酵罐水平，实现抗菌肽产品的高密度发酵和高效表达。发酵液进一步纯化后可制成粉剂、液体等抗菌肽制剂用于畜禽疾病的预防和治疗。

本发明公开了一种环形索承网格结构的无支架施工方法，即上部网格分单元吊装至先施工的索网上拼装。环形索承网格结构主要包括柱子、外环梁、上部网格、径向索、环向索和支撑杆。先采用斜向牵引的方法提升结构的径向索和环向索至高空，然后在结构索网下方安装工装配重索和反力架装置并张拉工装配重索，形成支撑索网；再分单元吊装上部网格至支撑索网上，同时通过反力架装置调节工装配重索使控制节点处于设计标高；最后卸除工装配重索和反力架装置，结构成型。该施工方法省去了支架的施工费用，可双向、实时、精确调整施工过程中控制节点的标高，无需主动张拉拉索，有利于看台保护，实现索承网格结构的绿色装配化施工。

本发明公开了一种FRP预应力筋无砟轨道板，包括沿纵长方向延伸的板体，沿板体厚度方向设有多层受力筋网片，所述受力筋网片水平布置在板体内，受力筋网片包括沿板体横向延伸的数根钢?连续纤维复合筋以及沿板体纵长方向延伸的数根高强钢筋，钢?连续纤维复合筋和高强钢筋正交排布；所述板体内沿纵长方向和横向均还设置数根FRP预应力筋，FRP预应力筋位于相邻两层受力筋网片之间；本发明还公开一种FRP预应力筋无砟轨道板的制备方法；采用钢?连续纤维复合筋和传统高强钢筋组成受力筋网片，提高了轨道板的绝缘性能；采用FRP预应力筋来增加开裂荷载，提高了轨道板的耐疲劳性和耐久性能，该方法无需其他绝缘措施，可有效降低生产成本。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本发明属于钙钛矿结构环境协调性压电陶瓷领域，特别涉及一种铌酸钾钠-锆钛酸铋钠系无铅压电陶瓷，该无铅压电陶瓷由通式(1-x)(KuNav)NbO3-xBi0.5Na0.5Zr1-yTiyO3表示，式中，0＜x≤0.05, ?0≤y≤0.3，0.40≤u≤0.55，0.45≤v≤0.60，且u+?v=1。本发明提供的无铅压电陶瓷具有较高的压电性能，所用原料价格低廉，节约成本，有利于促进实用化进程，在工业生产中应用。