1、机器学习领域技术性人才 2、存储系统领域技术性人才 3、系统软件领域技术性人才 4、分布式存储系统架构领域技术性人才 5、分布式存储系统重删领域技术性人才 6、分布式存储系统资源调度领域技术性人才 7、分布式存储系统非易失介质领域技术性人才 8、分布式存储系统网络领域技术性人才 9、固态盘领域技术人才

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

中国科大阳丽华副教授课题组首度发现，当把表面带负电荷的纳米球与细菌混合在一起时，纳米球会选择性吸附到球菌表面、却不吸附到杆菌表面，而且这种基于细菌形貌选择的识别机制受熵增驱动、且普适于组成和表面化学不同的多种纳米球。基于这种物理识别机制、以及ROS极度有限的有效活性半径（不足200 nm）（图1上），研究人员猜想如果纳米球具有光动力效应，那么就可能在光照下高效清除球菌、却不干扰杆菌（图1中和底）。这一猜想得到了采用不同光动力纳米球和多种细菌所做抗菌实验的证实。相关研究成果发表在期刊The Journal of Physical Chemistry Letters 上。

相关领域院士。

技术简介 智海浅海生态环境监测系统可应用于海水养殖场、海洋牧场和海洋保护区等近海区域的海洋环境与海洋生态系统的监测。监测系统由无人潜航器、无线传感浮标和无人船搭载的各种传感器及配套的监测软件组成，可用于监测海水温度、PH值、溶解氧、浊度、盐度、氨氮含量等环境参数，也可利用无人潜航器上搭载的摄像机、水听器和鱼探雷达监测生态系统状况，采集水下视频与水声信息。 创新点及性能指标 1.智海无人潜航器专为浅海、河流和湖泊的生态与环境监测而设计，根据应用场景配备深度、温度、PH值、溶解氧、浊度、盐度与氨氮含量等传感器。搭载前后两个低照度摄像机、照明设备、水声通信系统与避障传感器，嵌入了本公司设计的柔性障碍物识别算法，可根据任务设置与海图匹配自主巡航。智海无人潜航器的最大下潜深度为100米、单次最大续航里程为9.8哩，最大潜航速度8节。 2. 海水水质自动监测浮标搭载常见的水质传感器、通信终端和北斗定位终端，并结合了现代化的数据采集处理技术、数据通信技术、浮标设计及制造技术，是实现环境水质监测自动化、网络化、在线监测的有效技术手段。 3. 锚缆供电浮标： （1）数据采集、存储与传输：具有极强的兼容性和扩展性，内存容量大，断电时数据不丢失，并具备数据补发功能； （2）自供电浮标：太阳能板与蓄电池联合供电，实现阴雨天，整体系统仍能正常工作；锚缆供电浮标：由区域供电中心通过锚缆供电； （3）浮标固定：根据不同的水下情况选择不同的锚缆和抛锚形式，锚缆能够耐受礁石磨损和恶劣情况的牵引拉拽，防止浮标漂移丢失。

本实用新型公开一种高海情救援供氧网，包括网格状编织网，所述网格状编织网的两端各连接有绳结，所述网格状编织网的网面上连接若干环形气囊，所述环形气囊包括气囊、呼吸器以及固定环，固定环固定连接在气囊上，固定环与网格状编织网相连，呼吸器安装在气囊上，呼吸器包括按压钮、吸管、单向阀门和壳体，壳体安装在气囊上，单向阀门安装在壳体内，单向阀门的进气口与气囊相通，吸管安装在壳体上，吸管的进气口与单向阀门的出气口相通，按压钮滑动设置在壳体内，按压钮抵住单向阀门中的球体。本实用新型的环形气囊保证氧气补给，且氧气阀门为按压式单向阀，以免造成氧气不必要的流失，为在水中挣扎的遇难人员提供浮力支持和氧气供给。

上海大学通信学院蒋皆恢研究团队联合复旦大学附属华山医院、瑞士伯尔尼大学合作团队于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在线发表论文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。该期刊是核医学领域最具影响力的顶级学术期刊，在JCR及中科院SCI期刊分区为一区Top，2019年其影响因子达7.182。上海大学为第一单位，上海大学通信学院博士生王敏为第一作者，上海大学蒋皆恢副教授和华山医院左传涛教授为共同通信作者。该研究依托上海先进通信与数据科学研究院、上海大学通信学院特种光纤与光接入网重点实验室、特种光纤和先进通信国际联合实验室进行。 阿尔兹海默症(AD)是引起痴呆最常见的老年退行性疾病，其医疗年花费占国内生产总值的1.47%。由于AD疾病进程不可逆转，一旦确诊绝大多数已至中晚期痴呆。药物赖以起效的靶细胞都已经凋亡，更无从谈药效。因此早期诊断和干预已成为临床共识。轻微认知障碍(MCI)为AD痴呆前期，基于MCI临床基线数据对AD转化进行预测，具有重要的临床价值。18F-葡萄糖代谢(FDG)正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技术，可在体揭示认知下降过程中的大脑代谢水平变化，但是先前的研究多是基于数值分布的量化分析，而忽视了各神经元之间的代谢相关性，这些代谢相关性可能揭示一些常规指标难以发现的微弱病理生理学变化。因此，蒋皆恢研究团队提出了一种新的基于KL散度估计的、个体代谢连接组学方法，并用于对MCI向AD转化预测。基于公共数据库ADNI数据的研究结果表明，该方法在MCI人群分析中具有较高的有效性、稳定性和特异性。使用该方法构建的脑代谢连接组学预测指标，在510例MCI患者中达到了比传统方法更高的预测效果。本研究为揭示脑内代谢连接异常提供了新思路。论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x

本发明公开了一种对海目标红外成像识别装置，包括：主处理板和显示板，所述主处理板包括图像收发模块（101）、总线控制模块、数字信号处理器模块、图像数据存储模块、通信接口模块、非均匀性校正片上系统（SoC）、多级滤波专用集成电路（ASIC）、标记专用集成电路（ASIC），完成图像的预处理和目标的识别与跟踪，所述显示板包括图像收发模块（102）、图像实时显示控制模块、显示数据存储模块。本发明有效地保证了动平台上对海目标自动

研制的新型水下飞行式智能探测巡检机器人通过长艏翼设计，可搭载双三轴正交电磁探测设备，以突破水下声、光设备探测盲区，克服海缆（尤其是海底光缆）直径细小、海床掩埋等探测挑战，实现近海底飞行式探测与巡检，为海缆智能运维提供关键技术支撑。该水下机器人为国内首款面向海缆智能运维的无人无缆自主探测巡检装备，可通过日常巡检评价海缆安全风险，制定海缆系统运维计划。该装备还可对海缆进行故障点快速定位，辅助完成海缆快速打捞和故障修复。 图 1飞行式长艏翼水下机器人近底探测巡检海缆场景 图2 自主研发的海缆智能探测巡检水下机器人 图3 水下机器人模拟海缆探测湖上试验 水下机器人深度等级300米（可根据场景需求进行升级）；有效探测磁场强度≥10nT；巡航速度3节、探测巡航速度1-2节。