近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

项目成果/简介:近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

近日，机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者，王绍金教授为论文通讯作者。

广州市轨道交通花山车站周边城市设计及车站综合体设计：  广州市轨道交通花山车站周边城市设计及车站综合体设计：   花山站综合体东邻106国道，西邻规划的龙口东路，整个综合体地块约为73850平米，南北走向的景观河从地块东部穿过。地块中部规划一条“L”型机动车道把地块分隔为两块，北部两座均为商业建筑地块，由“L”型车道进入两侧地块，便于外来车辆进入且不阻碍主干道交通。花山站综合体建筑在地块南部，通过空中连廊联系地块北部两座商业建筑。 广州市轨道交通天贵车站周边城市设计及车站综合体设计：   天贵路站综合体东邻凤凰北路，西邻规划次干道，南邻区域快速路平步大道，占地55047平方米。整个综合体整体布置于地块的东侧，西侧开放为城市绿地广场。依托于南侧天贵路城铁站综合开发，形成此区域内的标志性建筑物。综合体裙房共四层，为大型商业，内部设有中庭，一方面便于南方地区通风采光，另一方面为顾客提供宜人的休闲空间。综合体裙房之上为区域标志性高层，共31层，130米高。 郑州市轨道交通经开站车站综合体设计：   经开站综合体东邻经开十四大街，西邻京广高铁，南邻经南十二路，占地27450平方米。整个综合体整体布置于地块的中部，综合体东侧为站前城市绿地广场。依托于经开站城铁站综合开发，形成此区域内的标志性建筑物。综合体裙房之上为区域标志性高层，建筑总高度为99.1米高。 北京市轨道交通园博园车站站前广场设计：   园博园站位于梅市口路与京周公路交叉口的西侧，主体位于梅市口路中绿化带上空，道路以北的地块内设有进出站大厅和设备管理用房，南侧设进出站楼扶梯，南北两部分通过天桥与车站主体连接。 为方便车站与园博园的联系，在车站东侧跨京周公路设天桥，连接北侧站厅二层和园博园。 主体建筑面积为3530m2，北侧站房总面积为5100 m2，，车站主体与北侧站房的联系天桥以及南侧天桥和出入口面积为1280 m2，总建筑面积为9910m2。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

本发明公开了一种新的猪繁殖与呼吸综合征病毒变异株GP5蛋白及其制备方法及应用，所述新的猪繁殖与呼吸综合征病毒变异株GP5蛋白为可溶性表达PRRSV GP5完整蛋白或者可溶性表达融合TAT的PRRSV GP5蛋白，选用pCold TF DNA高效可溶性表达了PRRSV变异株GP5蛋白及TAT‑GP5融合蛋白，保证了重组蛋白的生物学功能，解决了现有的技术难以表达