发电与电驱动技术是多电/全电飞机电源与作动系统的核心，本项目在高功率密度高可靠电机设计与控制方面取得了重要创新成果，形成的系列化产品已成功应用于我国多个型号飞机，打破了国外对我国航空领域高功率密度电机技术的严格封锁，显著提升了飞机电源与作动系统技术性能。研发成果取得了很好的社会与经济效益。成果获江苏省科学技术一等奖和国家技术发明二等奖等。 技术特征 1、高速高可靠定子励磁双凸极电机高压直流发电技术； 2、大功率电励磁无刷同步电机变频交流起动发电技术； 3、高功率密度永磁/混合励磁电机驱动技术。

癌基因cMyc是一个重要的转录因子，调控约15%的人类基因表达，在肿瘤细胞的增殖、凋亡以及代谢重编程等方面发挥重要作用。然而，目前尚不清楚，cMyc是否通过转录以外的机制，来广泛地调控基因的表达以及肿瘤的发生发展。中国科学技术大学的张华凤课题组、高平课题组联合军事医学科学院段小涛课题组的研究发现，cMyc能够促使琥珀酸脱氢复合酶（SDH complex）中的重要亚基SDHA乙酰化以及SDH复合酶失活，导致底物琥珀酸（succinate）的积累，进而上调组蛋白H3K4的三甲基化（H3K4Me3）水平以及基因的表达。该研究成果在线发表于Nature Metabolism期刊上。机制方面，发现cMyc通过泛素连接酶SKP2促进线粒体中SIRT3的蛋白降解，从而导致SDHA的乙酰化上升。通过质谱进一步鉴定出SDHA受调控的乙酰化位点K335，小鼠实验显示SDHA的K335位点乙酰化在cMyc诱导肿瘤过程中起重要作用。进一步分析临床病人弥散性大B细胞瘤（DLBCL）样本发现，高表达cMyc的DLBCLs中，SIRT3发挥着抑癌因子的功能，而K335位乙酰化的SDHA发挥着促进肿瘤的作用。这一发现揭示了cMyc驱动的肿瘤发生过程中SDHA乙酰化修饰发挥的重要病理学作用。SDHA被认为是抑癌蛋白，它的失活突变体与多种肿瘤，例如副神经结瘤、乳腺癌、肾癌等，有一定程度的联系。这项研究表明，至少在弥散性大B细胞淋巴瘤中，SDHA通过乙酰化失活而极大地促进了cMyc异常表达的肿瘤的进展。因此，靶向SDHA的乙酰化将可能为此类肿瘤的临床治疗提供潜在的策略和手段。论文链接：https://www.nature.com/articles/s42255-020-0179-8详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0317/c15884a414798/page.htm

发电与电驱动技术是多电/全电飞机电源与作动系统的核心，本项目在高功率密度高可靠电机设计与控制方面取得了重要创新成果，形成的系列化产品已成功应用于我国多个型号飞机，打破了国外对我国航空领域高功率密度电机技术的严格封锁，显著提升了飞机电源与作动系统技术性能。研发成果取得了很好的社会与经济效益。成果获江苏省科学技术一等奖和国家技术发明二等奖等。技术特征1、高速高可靠定子励磁双凸极电机高压直流发电技术；2、大功率电励磁无刷同步电机变频交流起动发电技术；3、高功率密度永磁/混合励磁电机驱动技术。应用范围:与航空工业601所、602所、603所、609所、贵阳185厂、北京125厂以及航天803所等长期合作，形成的高功率密度高可靠电机技术成果已在12种型号新研战机、战车电源与电动力系统中获得成功应用。

西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究，于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》（Nature）在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。该论文构建了“人口流动-风险源模型”，模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布，便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时，研究人员基于匿名移动电话位移数据，对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析，这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示，湖北省的封城举措是非常正确的，它能及时控制传染源的传播，有效降低了各地疫情的风险。此外，研究人员发现，根据2020年2月19日武汉外流人口的分布，能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外，通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是，他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情，该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警，并探测出社区传播严重的地区，在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据，以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到，任何国家的决策者都可以使用这种方法，利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估，并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一，美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称：“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”该项研究发布后，国际上有BBC等30多个新闻媒体报道，国内媒体也有许多报道，其中，央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外，该项研究也表明，中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的：论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构，第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外，通过论文可以看出，我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的，与第三方的手机流动性数据完全契合，以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。

利用了碳纳米管在电驱动下优异的光学性能和极小的直径，将碳纳米管电子学器件与表面等离激元条形波导集成在一起，实现了集成表面等离激元电驱动源、表面等离激元条形波导和表面等离激元近场探测器的表面等离激元互联器。

本发明公开一种气缸驱动的跳竹竿健身器材，包括底盘、气缸活塞杆、气缸筒、气缸固定座和滑块，其特征在于：所述的气缸固定座固定安装在底盘上，所述的气缸筒固定安装在气缸固定座上；所述的光轴固定座固定安装在底盘上，所述的光轴固定安装光轴固定座上；所述的气缸活塞杆在气缸筒中来回移动；所述的滑块安装固定安装在气缸活塞杆一端，滑块上套有线性轴承，线性轴承安装在光轴上，跳杆固定安装在滑块上。本发明可以在仅有一个人时进行跳竹竿运动，或者在多人使用时不需要额外的人员负责移动竹竿，减少了人员的支出，增加锻炼的乐趣，提升锻炼的效果。

电动汽车续驶里程短，已成为制约电动汽车发展的主要问题，合理、高效的回收制动能量是解决续驶里程的方法之一。目前，电动汽车一般采用电机发电原理回收制动能量，制动时，通过控制电机控制器使电机工作在发电状态，产生制动力矩，同时把电机发电所产生的电能存储到蓄电池中，但电动汽车制动时的制动力矩比电机发电模式下所能提供的最大制动转矩大的多，无法满足整车制动要求，所以电动汽车制动方式是传统的机械摩擦制动与电制动相结合的复合制动方式，这种方式的制动能量回收利用率不高，低速制动时更低。本专利设计的制动能量回收装置利用

项目获得国家自然科学基金、江苏省高技术研究计划等支持，获教育部科技 进步一等奖 1 项、中国轻工业联合会科技进步二等奖 1 项。 1、项目简介 开发先进的驱动系统，实现梳理齿条加工的数字化控制，解决其刚性机械耦 合连接和热处理耗能问题，是纺织器材行业发展急需解决的关键难题。本项目以 此为背景，对高效能驱动系统共性关键技术进行了详细的研究与开发。主要研究 内容包括高效能驱动控制器的研究、功率变换器的拓扑结构、智能化调制策略与 控制方法研究、电机的数字化设计和控制平台研究。 2、创新要点 （1）提出了等价输入干扰估计器的优化控制策略。 （2）提出了正弦波电流幅值调制的概念。 （3）构建了虚物实化、实物虚化的电机数字化设计平台。 3、效益分析 本项目在 30 余家企业应用，累计新增产值约 36630 万元人民币，直接经济 效益可达 11560 万元，出口创汇 3800 余万美元，节约用水近 100 万吨，节电 1340 余万千瓦时，节约蒸汽 40870 万吨。 4、推广情况 本项目在苏浙豫等省的 30 余家企业，尤其是纺织器材企业得到推广应用。 主要有常州蓝箭集团有限公司、河南光山白鲨针布有限公司、南通惠通纺织器材 有限公司、无锡市猫头鹰纺织器材有限公司、无锡市威华焊接设备制造有限公司、 江苏省无锡市亨达电机有限公司、浙江锦峰纺织机械有限公司、无锡圣马科技有 限公司。 授权专利： 正弦波电流幅值调制逆变器 200510095195.3 数字铅酸蓄电池容量测试修复仪 200710191362.3 数字式脉冲固定超前时间移相电路 200710190512.9 一种智能型摩托车限速点火器 200710020254.X341 智能移动捡球机器人 200710190398.X 感应加热快速热水器 20071019511.4 基于 FPGA 的空间矢量脉宽调制方法 200810025527.4 三相数字式分时平衡大功率交流焊接电源 200810195517.5 一种基于 FPGA 的风电系统最大功率跟踪控制器 200910184672.1 便拆装携带式风、光发电一体装置 200920258809.9

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