南昌大学汤渊源教授在熊仁根教授提出的“托氟效应”理论的指导下，与江苏科技大学陈立庄教授合作，在有机-无机杂化型铁电体领域取得重要进展。通过精准修饰有机阳离子，成功地合成了新型非钙钛矿结构ABX3（A、B为阳离子，X为阴离子）铁电体[(CH3)3NCH2F]ZnCl3，这是首例ABX3锌卤盐铁电体。 钙钛矿型ABX3有机-无机杂化材料拥有丰富的性能，比如铁电性、压电性、光致发光、铁磁性等。其中，铁电性作为一种重要的物理性质，在非挥发性存储器、电容器、传感器等领域具有广泛的应用。除了钙钛矿结构，ABX3型化合物也可以结晶在其他结构里。比如无机的ABX3化合物可以结晶成辉矿石结构、刚玉结构、六方锰矿结构等。相应地，有小部分有机-无机杂化ABX3型化合物可以结晶成由BX3五面体或四面体构成的非钙钛矿结构。但是，在这些非钙钛矿型的ABX3化合物中却很少有铁电性的报道。这主要是由于对铁电体结构与性能的关系认识不够所导致的。因此，深入探究铁电体的构效关系，对于精准设计有机-无机杂化型铁电体具有重要意义。 根据诺埃曼原则，铁电体必定属于10个极性点群。因此，在晶体中引入极性分子或是极性无机骨架将会是设计铁电体一个非常有效的策略。团队基于前期工作的系统筛选，锁定了拥有极性结构的[(CH3)4N]ZnCl3。它的晶体结构中，所有ZnCl4四面体沿着同一个方向以共角的方式排列，形成极性的[ZnCl3]-n链。这与一维钙钛矿结构和硅酸盐结构不同，在这两种结构中偶极子被相互抵消。然而进一步的表征表明，[(CH3)4N]ZnCl3没有相变，且不具铁电性。另一个精准设计有机-无机杂化铁电体的策略是“托氟效应”理论，用电负性最强的F原子取代分子中的H原子，可以改变分子中原子间的相互作用，进而引入铁电性。受该理论的启发，研究者对[(CH3)4N]ZnCl3进一步修饰，用电负性较强的卤素原子F、Cl、Br、I来取代准球形有机阳离子[(CH3)4N]+上的H原子，获得了4例非钙钛矿结构的ABX3型化合物。其中，[(CH3)3NCH2F]ZnCl3被证明具有铁电性。对于[(CH3)3NCH2X]ZnCl3 (X = Cl, Br, I)，没有可靠的证据显示他们具有铁电性。[(CH3)3NCH2F]+阳离子中电负性更强的F原子影响了[ZnCl3]n-链中的Cl原子，形成相对较强的F…Cl作用，这种卤-卤键连接了阳离子和无机链。这样，阳离子的翻转将会带动极性阴离子链的翻转，使得体系在两种极化状态之间转换的能量降低，所以[(CH3)3NCH2F]ZnCl3具有在外电场作用下可翻转的自发极化，即铁电性。相比于F原子，Cl、Br、I原子的电负性较弱，这种卤-卤作用在[(CH3)3NCH2X]ZnCl3 (X = Cl, Br, I)中不足以诱导出铁电性。这项研究为精准设计新型有机-无机杂化铁电体提出了新的思路。

碳化硅微粉的提纯工艺要求实时在线监测提纯罐中微粉溶液的温度、液位、搅拌机时间等参量；如果分别选购市场上已有的数字化测温仪、液位计和搅拌机运动监测（如转速）仪表分别监测相关参量，还需另外选购工业控制计算机（车间环境温度夏季高达50℃以上，普通PC机无法胜任），以便把测温仪、液位计和（搅拌机）运动监测的信号实时采集和存储。此方案不仅成本高，而且占用车间生产、物流空间较多，将对车间正常生产带来严重影响；为此（受连云港乐园磨料磨具有限公司委托）我们以增强型嵌入式微控制器AT89S52为核心，自行设计研制了集提纯罐溶液温度、液位、搅拌机监测与提纯工艺管理于一体的智能化多参量监测仪。该仪器支持时下流行的在系统编程（In-SystemProgramming）下载技术，便于今后的程序升级；采用液晶显示器和键盘作为人机接口；采用Flash存储器AT29C010A作数据备份之用；采用一主多从的方式通过RS-485总线协议实现分布式结点与上位机的通信，具有良好的抗干扰能力。

本发明公开的一种基于航空惯性稳定平台的远距离无线监控系统及设计方法，满足航空稳定平台系统动态运行时数据传输距离不受限制且实时准确监控的要求。

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析

1. 项目概述机械产品性能预测技术是在虚拟样机技术基础上，结合产品的特点和要求，在产品的设计阶段就对产品的性能进行预测。南京工业大学现有成熟的产品性能预测技术有：① 刚度，强度及承载能力预测；② 疲劳性能预测；③ 固有频率，模态及动态响应分析； ④ 撞击性能预测；⑤ 温度场，热应力场分析；⑥ 汽车整车性能分析；⑦ 汽车液压制动系统设计（各类盘式、鼓式制动器等）；⑧ 建模造型技术。2. 技术优势仿真计算精度达到物理样机测试数据的95%左右。通过对产品性能进行预测，可以大大减少样机及试验次数，缩短产品开发周期，减少开发成本。3. 技术水平：国内先进

随着制造技术的快速发展，针对复杂结构件设计的需求日益广泛。改变传统的零件设计模式，将创新型设计方法与增材制造技术相结合，开展面向功能构建的创新设计，实现“结构—功能－材料”一体化，在设计阶段提升产品的功能、材料性能和降低成本，是充分挖掘增材制造的潜能，提升增材制造产业化价值的关键，是企业产品升级变革的重要手段和方法。 本项目突破集有限元分析、拓扑优化、晶格造型、力学设计、工艺约束、美学设计于一体的集成创新设计方法，充分利用晶胞的单元构造、堆积密度及空间分布直观地表达复杂产品结构件的材

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 杨洪明 电气信息学院/自动化 2018/2022 201831073314 任志远 电气信息学院/自动化 2019/2023 201931072211 雷弘民 电气信息学院/通信工程 2020/2024 202031080215 孟泽涛 电气信息学院/自动化 2018/2022 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 朱灿 电气信息学院/草业 辅导员/讲师 植物康养 胡馨怡 电气信息学院/教育学 辅导员/讲师 大学生心理健康 四、项目简介 随着社会物质生活水平的不断提高，人们对精神生活的追求也逐渐提升，自然生态概念的外延和实践在此基础也不断深化。大学校园教学区内的公共空间，现多数论为通过性的空间存在，忽略了课堂以外的教与学的空间，没有将教与学和交流互动延伸到课室以外。通过在教学公共区室内设计小型植物花园，以开放的、新颖的、有创造力的空间形式存在，建立一种全面开放的、教学互动的教育模式，培养同学们动手实践的能力和爱绿护绿、美化环境的意识。

基于烟酸等降血脂作用和内源性 H2S 分子的舒张血管、保护心 肌的基础之上，设计合成新型抗动脉粥样硬化药。 

本发明公开了一种基于多变量条件最可能组合推求设计洪水过程线的方法，本发明通过 Copula 函 数构建洪峰与不同时段洪量的二维至多维的联合分布函数，并推导不同维数下的条件最可能组合的计算 表达式，以条件概率密度函数最大为原则，求解得到洪峰、洪量的条件最可能组合的估计值，以单变量 条件重现期作为设计洪水的重现期标准，从而推求不同设计频率下的设计洪水过程线。本发明方法科学 合理、贴近工程实际，可为水库推求设计洪水过程线提供重要且可操作性强的参考依据