本发明公开了一种电容缓冲式混合高压直流断路器及其控制方 法，该断路器包括机械开关单元、电流转换单元、电容缓冲单元和机 械开关供能单元。机械开关单元由至少一个机械开关子单元串联构成， 机械开关子单元由机械开关、均压模块和吸能限压模块并联构成；电 流转换单元由电力电子开关模块和限压模块并联构成，电力电子开关 模块包括至少一个电力电子器件；电容缓冲单元由电容器组构成，为 故障电流提供换流缓冲支路；机械开关供能单元为机械开关提供电能， 保证其动作的快速性和协同性。本发明提供的电容缓冲式混合高压直 流断路器及

本发明提供了一种支持固态盘缓存动态分配的混合存储系统和 方法，该方法用固态盘和磁盘构建混合存储系统，其中固态盘用作磁 盘的缓存，本发明方法实时监控应用的负载特征及固态盘缓存命中率， 并建立应用的性能模型，从而根据应用的性能需求和负载特征的变化 动态地分配固态盘缓存空间。本发明提供的固态盘缓存管理方法可以 根据应用的性能需求合理地分配固态盘缓存空间，实现应用级的缓存 区分服务，并通过将应用的固态盘缓存空间进一步划分为读

本发明公开了一种基于内摩擦角的乳化沥青冷再生混合料制备方法，根据推荐级配范围调整再生材料级配；通过对再生混合料的土工击实试验确定最佳含水率与最大干密度；在最佳含水率下成型并养生试件，利用三轴压缩试验得出的内摩擦角确定最佳乳化沥青用量；在此最佳乳化沥青用量下通过干湿劈裂试验确定劈裂强度是否满足设计要求；根据确定的再生材料级配、最佳含水率及最佳沥青用量确定乳化沥青冷再生混合料配比，并进行混合料性能测试。 本发明相比于现行基于干湿劈裂强度的乳化沥青混合料设计方法，在考虑材料抗拉强度的同时，更加针对地考虑了乳化沥青混合料使用过程中的剪切应变导致的永久变形或剪切破坏。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

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IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

华中农业大学资环实验台柜项目（二次）竞争性磋商

天津大学机械学院大样品台原子力显微镜项目竞争性磋商

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