本发明公开了一种基于纳米压电纤维的柔性能量捕获器件及其 制备方法。所述器件自下而上依次包括：柔性基材、电极层、压电纤 维层、保护层；所述柔性基材为柔性绝缘塑料薄膜；所述压电纤维层 为 PVDF 纤维。通过采用柔性基材，采用照相制版工艺制备梳状电极， 并选择合适的静电纺丝参数沉积 PVDF 压电纤维，无需再对压电纤维 进行极化，使纤维整齐排列、减小纤维缺陷，能够简化纳米压电纤维 能量捕获器件制备工艺，提高能量转换效率，尤其是对弯曲运动机械 能的捕获效果。 

钙钛矿太阳能电池制备工艺简单，成本低廉。近年来，该类太阳能电池因其快速增长的光电转换效率和逐步提升的器件稳定性，吸引了学术界和产业界的广泛关注，为光伏领域带来了新的机遇。然而，由于钙钛矿太阳能电池中存在非辐射复合损失，所以目前的光电转换效率依然低于肖克利-奎塞尔（Shockley-Queisser）理论所定义的极限效率。因此，最大化降低钙钛矿太阳能电池的非辐射复合损失是进一步提升电池器件效率的未来研究重点。 鉴于此，研究团队基于已有的研究基础，对“最大化降低钙钛矿太阳能电池的非辐射复合损失”这一论题进行深入探讨和系统总结。该综述文章主要包括以下几个方面：首先，介绍了钙钛矿太阳能电池中非辐射复合的起源，并详细讨论了非辐射复合损失的定量化测试方法；其次，系统总结了在降低非辐射复合损失方面的最近研究进展；再次，依据肖克利-奎塞尔理论，对钙钛矿太阳能电池所能够获得的最高光电转换效率进行了科学预测；最后，在展望部分，前瞻性地指出了最大化降低非辐射复合损失的未来努力方向。图1. 金属卤化物钙钛矿活性层内的电荷载流子产生与复合动力学机制 在理想的金属卤化物钙钛矿半导体材料中，所有的光生电子和空穴最终将通过发射光子的方式进行复合（即：辐射复合）。然而，在实际的钙钛矿太阳能电池中存在大量的非辐射复合通道（如图1所示），绝大部分光生载流子将优先通过其他非辐射途径进行复合（例如，缺陷辅助复合，俄歇复合，界面诱导复合，电声耦合，带尾态复合等）。这些非辐射复合损失过程极大降低了电池在稳态下的光生载流子浓度，从而减小了金属卤化物钙钛矿层中准费米能级劈裂的能级差，最终造成钙钛矿太阳能电池较大的电压损失。因此，最大化降低或抑制这些非辐射复合通道是提升器件开路电压和光电转换效率的关键。 针对各种非辐射复合通道，该综述首先介绍了目前量化分析非辐射复合损失的常规测试技术以及测试要点，如图2所示。图2. 量化钙钛矿薄膜和完整器件中非辐射复合损失的表征技术 随后，结合当前研究现状，进一步梳理了近年来在降低非辐射复合损失方面取得的一系列重要进展。值得一提的是，该研究团队去年在《Science》杂志上报道的基于溶液二次生长方法构建渐变结的策略（如图3所示），在降低反式钙钛矿太阳能电池的非辐射复合损失方面效果显著（Science 360, 1442-1446）。此后，一系列研究报道显示，相似的策略在正式常规结构钙钛矿太阳能电池和全无机钙钛矿太阳能电池中也可以获得正向的实验结果。由此说明，在金属卤化物钙钛矿半导体材料中构建有效的渐变结对后续降低非辐射复合损失具有非常重要的借鉴价值。图3. 渐变结钙钛矿太阳能电池器件结构和渐变结的时间分辨光谱 此外，该综述还以当前最高效率的砷化镓太阳能电池为参照，先假定钙钛矿太阳能电池的非辐射复合损失与砷化镓太阳能电池的情形一致，再依据肖克利-奎塞尔理论，对钙钛矿太阳能电池所能够获得的性能参数进行科学预测，进而给出电池器件所能达到的最高光电转换效率，如图4所示。图4. 当钙钛矿太阳能电池的非辐射复合损失与当前最高效率砷化镓太阳能电池的情况相同时，单结钙钛矿太阳能电池可实现的最优器件性能参数 最后，该综述也指出，目前提升器件性能的两条主要途径是最优化光子俘获和最大化降低非辐射复合损失。如果能将二者进行有效整合，探索更可靠的协同优化策略，这可能会是将器件光电转换效率提升至接近理论极限的可行方案。为此，综述也对一些未来的努力方向进行了展望。 总的来说，该综述为最大程度地降低钙钛矿太阳能电池的非辐射复合损失提供了理论总结，也为开展实验工作提供了参考借鉴，对进一步提升电池效率，推动该类电池产业化应用有重要意义。

本发明公开了一种基于纳米压电纤维的柔性能量捕获器件及其制备方法。所述器件自下而上依次包括：柔性基材、电极层、压电纤维层、保护层；所述柔性基材为柔性绝缘塑料薄膜；所述压电纤维层为 PVDF 纤维。通过采用柔性基材，采用照相制版工艺制备梳状电极，并选择合适的静电纺丝参数沉积 PVDF 压电纤维，无需再对压电纤维进行极化，使纤维整齐排列、减小纤维缺陷，能够简化纳米压电纤维能量捕获器件制备工艺，提高能量转换效率，尤其是对弯曲运动机械能的捕获效果。

课题从事纳米新能源材料能量转化的新规律及在高端电池中的应用基础研究，在金属-空气电池、锂离子电池关键材料与技术以及能源清洁高效利用等领域开展工作，制备了一系列的金属与合金、金属氧化物、金属硫化物纳米材料以及无机/有机复合材料等，研究了纳/微米材料组成、结构、形貌与电极性能之间的关系，考察了材料高效储能的化学热力学、动力学等性能，并开展其能量转换与储存新规律的探索研究，探讨解决提升高能化学电源的容量、功率与寿命的有效途径。为纳米新能源材料的制备、表征及在能源领域的应用打下了基础。 研究

本发明公开了一种通过检测山地环境中山脊位置并进行能量校正来提高对山地环境中带状地下目标的探测、识别、定位方法。该方法属于模式识别、遥感技术、地形分析的交叉领域。带状地下目标的·758·热场与山体的热场不同能产生能量异常，而山脊的热岛效应也会造成山体能量异常，但该异常本质上与带状地下目标的能量异常模式不同，所以本发明意在通过消除地形中的山脊所产生的热体效应对带状地下目标表现出的微弱能量异常模式的影响，达到

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 随着电力需求的不断增长，高性能储能装置对现代社会的可持续发展起着至关重要的作用。与超级电容器和锂电池相比，脉冲储能电介质电容器拥有超高的可释放功率密度，高的操作电压、极快的充放电速率以及长的循环寿命，是重要的新型功率储能器件，在新能源汽车、高端医疗器械、智能电网调频、可控核聚变、电磁炮等高功率脉冲技术的军民领域有着重要应用。

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

本项目拟进一步技术升级转化的核心技术科技成果“基于燃料电池增程器时滞特性的瞬时优化能量管理策略”来源于“十二五”863计划《燃料电池轿车动力系统技术平台研究与开发》（2011AA11A265）项目。围绕该核心技术，项目申请人已申请发明专利7项，其中4项已授权，发表相关学术论文二十余篇，并与上海大众汽车有限公司开展了初步的技术转化合作。1 技术简介  针对燃料电池电动汽车具有多个车载能量源这一特点，申请人从综合考虑动力蓄电池和燃料电池增程器协调工作的角度出发，提出了一种源于ECMS策略（等效燃料最小策略）的基于损失功率最小算法(minimum loss power algorithm，MLPA)的瞬时优化能量管理策略。该策略算法思想为，基于试验得到的各关键部件效率特性图，构造动力蓄电池、燃料电池、DC/DC等关键部件在每一时间步长内的损失功率函数，这些部件损失功率函数在每一时间步长内的线性叠加构成了多能量源动力系统损失功率指标函数，通过使该指标函数在每一时间步长取值最小（系统效率最高）来确定燃料电池增程器功率输出。图1为该控制策略导出的燃料电池实时功率输出优化控制曲面。 通过仿真及实车转毂试验台验证发现该策略具有以下优点，如图2-3所示：1）该MLPA瞬时优化能量策略对工况适应性强，多种常见工况下（NEDC，UDDS，HWFET，匀速工况）经济性优于传统能量策略。2）多种常见工况下，该MLPA瞬时优化能量管理策略均能够控制燃料电池功率输出变化平缓，实现了“浅充浅放”，有利于燃料电池以及蓄电池的寿命保护。

本发明提供了一种考虑不确定性的结构瞬态统计能量响应预示方法，相比于传统瞬态统计能量方法仅能针对确定性结构进行动响应预示，未考虑结构参数随机性、测量误差等不确定性因素的问题，本发明通过区间方法对结构的不确定性进行表征，考虑了不确定性对结构子系统间的能量传递和耗散的影响，基于能量控制方程建立了更为精准的结构各子系统瞬态能量的表达式，基于泰勒展开技术将其子系统瞬态能量的表达式转化为适合区间计算的多项式形式，从而将瞬态统计能量分析方法推广应用到了不确定性结构的动力学响应分析，拓展了目前瞬态统计能量分析方法的研究范围，具有重要的工程应用价值。

北京大学物理学院/定量生物学中心欧阳颀课题组在Nature Physics发表题为“The energy cost and optimal design for synchronization of coupled molecular oscillators”（文章网址：https://www.nature.com/articles/s41567-019-0701-7）文章，揭示了互相耦合的分子振子达到同步化所需的热力学代价，表明分子振子的同步化需要额外能量耗散，并揭示了能量耗散与所能达到的最优同步化效果及耦合的最佳设计之间的关系。 振子之间的同步化现象在自然界是非常普遍的现象，许多非线性理论与实验很好地回答了很大一部分非线性振子中的同步化问题。然而，对于分子振子而言，他们的振荡节律由随机的、大噪声的生化反应所决定，与之前相对成熟的非线性理论所涉及的情况有所不同。这类分子振子的同步化规律，尤其是同步化所需的热力学代价尚不明确。 欧阳颀课题组与美国IBM T. J. Waston 研究中心/北京大学定量生物学中心杰出访问教授的涂豫海教授展开合作研究，首次在理论上阐明了实现分子振子同步化所需的热力学代价。该研究提出一个简单而普适的随机理论模型，假设不同的分子振子之间被一些额外的分子间化学反应耦合起来从而使彼此的相位相互靠近，用以描述一般的可产生同步化振荡的分子振子。在这个理论模型中，研究者们找到了单分子稳定振荡状态的概率密度的解析解，由此计算了不同条件下的能量耗散，并通过平均场近似得到了该振荡出现同步化现象的条件。通过比较不同条件下的能量耗散，研究者发现，若要实现分子振荡的同步化，除去驱动单个分子振荡的能量以外，还必须要有一部分不为零的额外的能量耗散。除此以外，当外界条件给定能量耗散的大小时，虽然可以通过调整模型中的参数达到各种不同的同步化效果，但是可以达到的最优的同步化效果由给定的能量耗散所限制。当能量耗散小于一个临界值时（这个临界值大于驱动单个分子振荡的能量）同步化是不可能的，给定的能量耗散越大，所能达到的最优同步化效果越好。该结论具有一定的普适性。随后研究者在蓝藻的生物钟系统中检验了该理论，验证了生物体内的分子振荡体系确实需要额外的能量来实现同步化。 北京大学物理学院博士生，欧阳颀课题组的张东良为该文章的第一作者，涂豫海教授为通讯作者，合作者包括欧阳颀教授和美国加州圣地亚哥分校的博士后曹远胜博士。