非线性光学开关材料是非线性光学材料的一个重要分支，指的是在某种外界条件（如：光、热、化学环境变化等）变化下，能够在非线性光学 “开”、“关”两种状态间切换的物质。先前的大多数研究主要集中于液态材料，但其易失谐以及不稳定等特点，使得液态开关材料难以获得实际应用。而固态非线性开关材料具备非线性性质优良、性能稳定、易于调控等优势；但是目前具备固态非线性开关特性的材料却还很匮乏，这是因为其不仅要求其结构构筑基元是强响应非线性活性基团，而且环境变化下具备基元间对称性的可逆重排特性。目前，已经报道的固态非线性开关材料在状态间切换依赖于材料本身的相变温度Tc，正因如此，已报道材料只能在一个固定温度点下使用，这严重限制了固态非线性材料在温度响应方面的应用。 2018年吴立明课题组从理论上预测具不对称性的单氟磷酸根PO3F2-有望成为新的DUV NLO功能基团，并提出氟磷酸盐可作为深紫外非线性光学材料；进而通过实验合成获得(NH4)2PO3F，NaNH4PO3F∙H2O，(C(NH2)3)2PO3F等新型单氟磷酸盐深紫外非线性光学材料，并对其非线性光学性能进行了系统研究。（Chem. Mater. 2018, 30, 7823-7830.）。对其中非线性晶体材料(NH4)2PO3F相变特性深入研究发现：该化合物可在温度变化下发生低温相（P21/n、无非线性信号）和高温相（Pna21、有非线性信号）的相互转变。通过单晶结构表征分析证实，该相转变需要克服氢键网络重排的能垒。基于此，该工作提出，如果能调控(NH4)2PO3F中的氢键结构，有望实现对该化合物相变能垒和相变温度的调控。据此，该工作利用K+与NH4+的半径相似但不存在氢键环境的特点，设计合成了一系列化合物Kx(NH4)2-xPO3F (x = 0.0 – 2.0)。研究表明，随着K+含量x的增加，由于Kx(NH4)2-xPO3F结构中氢键网络不断被削弱，发生相转变所需克服的能垒也逐步降低，在材料性能上则表现为非线性开关激发温度Tc的不断降低。因此，通过调控材料中K+离子的含量，固态非线性开关材料Kx(NH4)2-xPO3F (x = 0 – 0.3)可实现激发温度Tc在270–150 K大温度范围内的连续可调。这是首次实现对固态非线性开关材料激发温度的调控，并且根据K+离子含量的控制，可实现在120摄氏度范围内的宽温度连续可调。通过理论计算高温相与低温相的自由能证实当K+含量高于30%时，由于氢键结构的过度削弱，该相转变消失，这与实验结果相符。该工作系统深入地探究了内部微观结构与宏观非线性光学开关性质之间的内在机制，不仅打破了传统非线性开关局限在特定温度的壁垒，而且为今后研究氢键机制作用下调控宏观性质提供了有益的参考。

毛细凝聚是指在限域空间内的气体，不必达到过饱和状态即可发生凝聚从而转变成液体的现象。毛细凝聚普遍发生于颗粒状物料和多孔介质中，可极大地改变固液界面处的吸附、润滑、摩擦和腐蚀等特性。毛细凝聚关联了宏观固液界面润湿和微观分子间力学作用，是纳米限域力学的关键科学问题，也是当前介尺度科学的国际前沿热点。 早在150年前，著名的英国科学家威廉·汤姆森（William Thomson，后来被册封为开尔文勋爵）从理论上描述了毛细管内弯曲的液气界面引起的蒸气压变化，被称为开尔文方程，这是固液界面润湿领域三大经典理论之一。数十年来，研究者致力于研究开尔文方程在纳米尺度的适用性问题。然而，在极端限域条件下，通道特征尺寸与水分子大小相当，实验观测难度大，经典模型中采用的弯月面曲率、接触角等概念难以准确定义，给理论分析带来极大挑战。 针对该问题，国际合作团队利用二维材料构筑的纳米通道开展了实验，基于通道壁面变形表征了毛细凝聚。我校王奉超教授研究揭示了固液界面能的尺寸效应，修正了经典的开尔文方程，建立了纳米限域毛细凝聚的新理论，对该极限尺度的最新实验结果及其力学机理进行了合理解释，阐述了固液界面力学作用在纳米/亚纳米尺度的毛细凝聚中扮演的重要角色，明确了经典理论方程中重要参数及边界条件的微观理解是介尺度固液界面科学研究的核心所在。

该调研报告是一项针对北京市海归青年教师思想动态的调查研究。在内容设计上从7个维度和3个方面展开。7个维度包括:受访者基本情况、出国前后思想状况对比、对中国特色社会主义的理解和认同情况、对国家宏观政策的关注情况、对我国未来发展趋势的判断和信心、对自己工作生活条件的评价以及对高校思想政治工作的认同情况。这7个维度涉及受访者的情感、认知、思想3个方面。调研一共发放调查问卷235份，一对一个别访谈20人次。 调查问卷的整理结果显示，北京市40周岁以下的海归青年教师整体思想积极向上，但还存在几个问题：爱国主义情感认同与对中国特色社会主义的深度认知呈现二元分化；对有关国家时政大势的小道消息和各种预判容易偏听偏信；对个人生活工作状况的比较心理和情绪主动输出倾向明显；对高校思想政治工作的认可程度和接受意愿较低。 调研报告从新媒体引导、解决个人实际问题和创新改革高校思想政治管理机制三个方面提出政策建议。

开展适应于不同围岩条件的开敞式TBM施工技术研究，在多项重大工程中成功应用。

该项成果应用于诸如机动车跟驰、换道和并道的交通仿真模型，目前随着交通管理以及新的交通信息感知技术的发展，交通检测器布设不断增加，交通基础数据规模急剧加大，交通大数据时代已经到来，在这样大数据的时代的背景下，运用新技术手段构建道路交通仿真技术体系，将是我国智能交通发展的一个重要的方向。 项目首先是研究人类行为模式与交通拥堵的关系。其次，建立城市交通网络的数学模型结合人类行为规律和人口分布模型最终建立城市交通拥堵模型。最后，构建基于人类动力学的城市交通仿真平台。交通仿真平台包含交通地图编辑工具和分布式微观交通仿真系统两部分组成，硬件设备要求1台数据库服务器运行交通仿真数据库；1台台式机运行交通仿真平台总控端系统；若干台台式机运行仿真端仿真系统。 运行仿真平台总控端系统的1台机器安置在监控中心；运行仿真平台仿真端系统的若干台机器安置在计算中心；运行仿真数据库服务器的1台机器安置在数据中心。 展示内容如下： 微观交通仿真平台由地图编辑工具、总控端系统和仿真端系统组成； 使用地图编辑工具绘制仿真交通地图，导入总控端系统； 由总控端系统创建仿真任务，并且发送至已经上线的仿真端设备，总控端开始仿真任务，命令发送至仿真端，仿真端推进仿真计算，总控端能够对仿真端的仿真进行控制。能够完成暂停、恢复、停止等操作； 仿真端将每一仿真步计算的数据保存到仿真数据库中； 总控端可以利用仿真数据库中的数据进行交通状况分析。

“新型多天线传输技术”是5G移动通信系统亟待研究的关键问题之一。孕育其中的3D-MIMO技术则是亟需攻克的难点之一。据此，本技术成果依据3D-MIMO技术中的多用户智能波束赋型，研究Massive MIMO阵列对5G系统波束赋型性能的影响。 技术成果主要功能： ？ 时间反演波束赋形（Time Reversal Beamforming, TRBF）通信系统可计算模型。 此部分主要是在经典的天线系统排布方向图与增益的理论研究基础之上，进一步研究这些天线系统的排布对TR大规模MIMO通信系统性能的影响，建立了基于不同天线系统排布的不同的信道响应模型。 ？ TRBF通信系统互耦效应的可量化分析模型。 建立了互耦的信道模型，然后通过信道模型来分析TRBF通信系统的性能。 ？ TRBF通信系统极化信息的可量化分析模型。 针对天线的极化特性建立信道模型，基于极化信道模型分析TR通信系统的性能，建立系统极化信息可量化分析模型。 技术成果应用领域： TR通信可以利用复杂环境中的丰富多径来提高系统的信道容量，减小误码率等等。并且TR的空间聚焦特性能精确定位用户终端，所以TR Massive MIMO通信系统可以用在受阴影衰落较大的地区，例如位于密集高大建筑楼群的低层用户，由于巨大的建筑物遮挡阴影损耗，要想实现设备到设备之间的直接通讯很困难，而TR技术可以精确定位到传输终端，达到普通波束赋形达不到的效果。类似的环境还有山区高大山群的阴影衰落，信号衰减大的森林地区等等。 此外，TR通信能够利用复杂环境中的丰富多径来提高通信系统的性能，所以在电磁波反射路径多的环境，自然环境比如地下车库，隧道等，人造环境比如模拟体验太空舱，金属装饰风格的办公室或者住宅等（见下图2）。在这些多径异常丰富的环境下，移动终端经常会出现接收不到信号等，这也是秉承随时随地接入网络宗旨的5G蜂窝移动通信系统亟待解决的问题，而这些场景正是完美的TR技术应用场景。 由此可以想见，TR在5G蜂窝移动通信系统覆盖范围下的某些特殊通信场景极有用武之地。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

2020年2月25日，华中科技大学胡波等团队在预印版平台medRxiv 发表未经同行评审的题为”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 该研究从2020年1月16日至2020年2月19日收集数据，214名住院患者，实验室确诊为冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染，诊断出严重的急性呼吸道综合症。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）为重度患者，有126位（58.9％）为非重度患者。 该研究发现，与非严重的COVID-19患者相比，严重的患者通常具有神经系统症状，表现为急性脑血管疾病，意识障碍和骨骼肌症状。因此，对于COVID19患者，除了呼吸系统症状外，医生还应密切注意任何神经系统表现。

2020年2月3日，复旦大学张永振团队在Nature 在线发表题为“A new coronavirus associated with human respiratory disease in China”的研究论文，该研究报告了一名在海鲜市场上工作的患者，该患者于2019年12月26日入住武汉市中心医院，患有严重的呼吸系统综合症，包括发烧，头晕和咳嗽。支气管肺泡灌洗液样品的基因组RNA测序，鉴定了一种新型的RNA冠状病毒，在此称为为WH-Human-1冠状病毒（也是后面称为的2019-CoV）。