本发明公开了一种在虚拟视点合成中选取和填补合理映射点方法，包括重合判别与处理步骤、坏点差别与处理步骤和裂纹空洞填补步骤。与现有的视点合成原有技术相比，本发明在选取映射位置重复的像素点时，排除了噪声的干扰，能够有效的区分背景点与前景点，明显提高了映射后的像素点的准确性；对映射点是否是坏点做了有效的判断，提高了映射的准确性；在填补映射产生的裂纹空洞时，引入相关性很高的像素点信息，并结合前景背景的相关性，提高了用于填补裂纹空洞的信息的准确性。本发明克服了现有 3D 合成技术中映射处理方法的缺陷，提供一种可靠地选取映射像素点和填补裂纹空洞方法，从而使映射后的图像像素点准确，使得到的虚拟视点质量进一步提高。

本发明公开了一种超小尺寸钙钛矿量子点的室温制备方法，属于超小尺寸钙钛矿量子点技术领域，包括以下步骤：S1、将CsBr、PbBr<subgt;2</subgt;和芳香酸粉末置于容器中，加入极性溶剂进行搅拌混合，得到透明前驱体溶液；S2、在前驱体溶液中加入胺溶液，得到混合溶液后添加至反溶剂中，得到量子点粗溶液；S3、向量子点粗溶液中加入金属盐溶液，搅拌后进行离心，向离心得到的上清液中加入有机溶剂，再次离心后得到量子点沉淀；S4、将量子点沉淀溶解于甲苯和DMF的混合溶液中，再次离心得到澄清透明的量子点溶液。本发明通过FeBr<subgt;3</subgt;协同芳香酸重构量子点界面，使量子点获得接近100%的PLQY，并展现出长期的稳定性。

 YJ-2102H全自动膏药软化点测定仪 YJ-2102H全自动膏药软化点测定仪是根据中华人民共和国药典标准2020年版四部通则2102膏药软化点测定法的要求，测定膏药在规定条件下受热软化时的温度情况，膏药因受热下坠25mm时的温度，用于检测膏药的老嫩程度，并可间接反映膏药的黏性。该仪器适用于可以满足各个膏药生产厂家、药检所以及相关单位使用。 一、主要技术特点 1、采用电脑智能控制、激光自动检测、液晶触摸屏人机界面、丝杠步进电机升降等技术，具有升温线性，浴液搅拌均匀，自动完成试样检测等特点。是一款自动化程度高、测试快捷方便、测试结果准确可靠的膏药软化点测定仪器。 2、仪器通过加热管溶液介质和膏药加热，通过磁力搅拌器搅拌使烧杯内温度均匀，控制器采用插补算法控制输出，使介质按照1.0-1.5℃/分钟线性上升。试验环内的膏药在升温过程中开始慢慢软化，当达到软化温度点时，试样环内的膏药在钢球重力作用下呈水滴状缓慢下降，当两个试样环内的膏药下降接触到下挡板时的温度平均值即为膏药软化点温度。 3、仪器主要由机箱支架、触摸屏人机界面、丝杠升降系统、加热升温调节系统、激光检测系统、磁力搅拌系统等部分组成。 4、为方便试验操作和组件在烧杯内的平稳升降，设计了一款试验平台，试验组件悬挂定位在试验平台上，通过丝杠驱动试验平台及试验组件平稳下降并定位精准，实现对射激光的光柱柱贴近下挡板的上侧面。 5、试验过程有动画模拟显示，触摸操作，人机交互界面，更直观，更方便。 6、温度控制采用斜率插补算法，精准升温，程序控制，实时控温。 7、分体式磁力搅拌采用无极调速，温度更加均匀。 8、激光对射自动检测判断样品下落，抗干扰能力强，反应灵敏度高。 二、主要技术指标和参数   1、测量范围 A.试样软化点在80℃以下者，5℃～80℃（蒸馏水）。 B.试样软化点在80℃以上者，32℃～162℃（甘油）。 2、温度分辨率:0.1℃（偏差可修正）。 3、加热管功率:700W。 4、升温斜率:升温速率稳定在1.0-1.5℃/min。 5、烧杯尺寸:直径110mm，高度130mm。 6、测量样品数:同时测量2个试样。 7、搅拌器 :磁力搅拌，搅拌速度连续可调。 8、试验结果处理 200组数据存储。 9、存储的数据可液晶调取显示，也可U盘转存查看(.csv文件)。 10、可选配微型打印机打印结果。 11、通讯接口 RS-485通讯接口，ModBus协议。 12、外形尺寸 390mm×300mm×575mm（长×宽×高）。 13、工作电源 220±10%VAC/50Hz。 14、整机功率 最大800W。 15、整机净重 12.0Kg。 16、使用环境： A.温度：15℃～35℃且相对稳定，无明显空气对流现象； B.湿度：≤85％；

YJ-8146H全自动松香软化点测定仪 本仪器是根据本仪器是根据中华人民共和国2020年药典松香软化点测定所规定的要求设计制造的，是本公司最新开发的软化点试验器的升级产品，适用于松香等物质的软化点测试。按照药典要求，软化点取本品适量，依法检查（通则2102膏药软化点测定方法）,升温速率约为每分钟5.0°C ±0.5°C,软化点应不低于76.0°C。同时本仪器也符合GB/T 8146-2003 松香试验方法中软化点测试要求。 一、主要技术特点 1、采用电脑智能控制、激光自动检测、液晶触摸屏人机界面、丝杠步进电机升降等技术，具有升温线性，浴液搅拌均匀，自动完成试样检测等特点。是一款自动化程度高、测试快捷方便、测试结果准确可靠的松香软化点测定仪器。 2、仪器通过加热管溶液介质和松香加热，通过磁力搅拌器搅拌使烧杯内温度均匀，控制器采用插补算法控制输出，使介质按照5℃/分钟线性上升。试验环内的松香在升温过程中开始慢慢软化，当达到软化温度点时，试样环内的松香在钢球重力作用下呈水滴状缓慢下降，当两个试样环内的松香下降接触到下挡板时的温度平均值即为松香软化点温度。 3、仪器主要由机箱支架、触摸屏人机界面、丝杠升降系统、加热升温调节系统、激光检测系统、磁力搅拌系统等部分组成。 4、为方便试验操作和组件在烧杯内的平稳升降，设计了一款试验平台，试验组件悬挂定位在试验平台上，通过丝杠驱动试验平台及试验组件平稳下降并定位精准，实现对射激光的光柱柱贴近下挡板的上侧面。 5、试验过程有动画模拟显示，触摸操作，人机交互界面，更直观，更方便。 6、温度控制采用斜率插补算法，精准升温，程序控制，实时控温。 7、分体式磁力搅拌采用无极调速，温度更加均匀。 8、激光对射自动检测判断样品下落，抗干扰能力强，反应灵敏度高。 9、配备松香专用制样环，保证测试结果的准确性。 10、本产品荣获国家资质证书，编号为：软著登字第6089527号。 二、主要技术指标和参数 1、测量范围 A.试样软化点在80℃以下者，5℃～80℃（蒸馏水）。 B.试样软化点在80℃以上者，32℃～160℃（甘油）。 2、温度分辨率:0.1℃（偏差可修正）。 3、加热管功率:700W。 4、升温斜率:启动三分钟后，升温速率稳定在(5.0±0.5)℃/min。 5、烧杯尺寸:直径110mm，高度130mm。 6、测量样品数:同时测量2个试样。 7、搅拌器 :磁力搅拌，搅拌速度连续可调。 8、试验结果处理 200组数据存储。 9、存储的数据可液晶调取显示，也可U盘转存查看(.csv文件)。 10、可选配微型打印机打印结果。 11、通讯接口 RS-485通讯接口，ModBus协议。 12、外形尺寸 390mm×300mm×575mm（长×宽×高）。 13、工作电源 220±10%VAC/50Hz。 14、整机功率 最大800W。 15、整机净重 12.0Kg。 16、使用环境： A.温度：15℃～35℃且相对稳定，无明显空气对流现象； B.湿度：≤85％；

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。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

2020年2月18日，清华大学生命学院王新泉课题组和医学院张林琦课题组紧密合作，利用X射线衍射技术，解析了新型冠状病毒（2019-nCoV）表面刺突糖蛋白受体结合区（receptor-binding domain, RBD）与人受体ACE2蛋白复合物的晶体结构，准确定位出新冠病毒RBD和受体ACE2的相互作用位点，阐明了新冠病毒刺突糖蛋白介导细胞侵染的结构基础及分子机制，从而为治疗性抗体药物开发以及疫苗的设计奠定了坚实的基础。这一重要研究成果已于北京时间2月21日凌晨在BioRxiv发表。王新泉和张林琦课题组随即瞄准新冠病毒上RBD如何特异性结合ACE2这一关键科学问题，利用昆虫细胞体系表达和纯化了新冠病毒 RBD和人ACE2胞外结构域，成功生长出新冠病毒 RBD-ACE2复合物的晶体（晶体生长条件：100 mM MES, pH 6.5, 10% PEG5000mme, 12% 1-propanol），利用上海光源BL17U线站收集了分辨率为2.45埃的衍射数据，并成功解析其三维空间结构。

本发明提供了一种环保型双金属钙钛矿量子点的制备方法。在惰性气体保护的条件下，先将AgBr和BiBr3与反应溶剂十八烯，表面活性剂油酸、油胺混合，使其完全溶解，然后将混合溶液加热至反应温度，随后注入溶有溴化丁胺的DMF溶液，体系开始反应生成钙钛矿结构，并随着反应的进行，逐渐形成(C4H9NH3)2AgBiBr6量子点，最后用丙酮淬灭反应，即得到最终的(C4H9NH3)2AgBiBr6双金属钙钛矿量子点。本发明采用热注入合成方法，通过调节合成环境的酸性，在不改变钙钛矿形貌和晶体结构的前提下，实现对钙钛矿光学性能的调控。合成的钙钛矿量子点单分散性和稳定性较好，形貌均一，对于构筑能带隙可调的光电器件具有深远的意义。