本成果源于为江苏省科技厅资助的产学研重点项目，主要的成果内容：（1）地铁区间隧道及车站基坑开挖对文物等重要构筑物的影响预测评估技术；（2）地铁施工爆破对构筑物振动影响评估预测技术；（3）文物检测的新技术研究；（4）文物加固消险新技术。（5）地铁施工时文物监测新技术及远程监控系统开发。（6）地铁运营期间轨道振动对文物鼓楼影响的研究。目前针对地铁施工及运营对文物的影响分析及控制保护技术在国内外尚较少见，本项目组已经针对上述研究内容取得4项软著和多项相关专利，并且参与了南京地铁4、5、6、7及宁句城际等多条线路沿线的文物评估及加固项目取得了不错的成果。

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。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

本发明公开了一种甲醇羰基化制乙酸和乙酸甲酯的催化剂，包括活性组分和载体，所述活性组分为CuCl2、NiCl2中的至少一种，载体为丝光沸石。本发明还公开了一种采用浸渍法制备所述甲醇羰基化制乙酸和乙酸甲酯的催化剂的方法，将丝光沸石浸渍在含有活性组分的化合物溶液中，经过一段时间后除去剩余的液体，再经干燥、焙烧后即得甲醇羰基化制乙酸和乙酸甲酯的催化剂。本发明制备方法中活性组分在催化剂体系中分布均匀，提高了催化剂的催化活性；且一部分CuCl2和NiCl2进入到丝光沸石的孔道中，成为活性组分，且活性组分不易流失。本发明制备得到的催化剂适用于甲醇直接羰基化制取乙酸和乙酸甲酯，选择性高，不需要添加腐蚀性助剂，大大降低了成本。

本发明公开了一种吸附-光催化一体化二氧化钛的制备方法，以十二烷基-2-吡啶-甲胺为模板剂，在乙醇-水体系条件下水热反应，用乙醇-盐酸溶液萃取模板剂得到中间体，最后采用水钝化方法处理得到吸附-光催化一体化二氧化钛。本发明采用水钝化的方法制备的材料在高风速（较短接触时间）条件下的吸附、催化和抗湿性能相比现有材料具有显著优势，在室内空气污染治理领域具有广泛的应用前景。

本发明是一种温和条件下利用含钒、钼多金属氧酸盐催化剂降解污水中苯酚。苯酚是造纸、炼焦、炼油、塑料、农药、医药合成等行业生产的原料或中间体。随着经济的发展，未经处理的含酚废水对人类的生存环境已经造成了严重的威胁。研究与开发高效、低成本的新型污水处理技术，特别是研究降解苯酚的高效降解技术，已成为环境工程、环境科学等领域的科学前沿和热点问题。本发明设计提供的一种用于湿法氧化降解苯酚的多金属氧酸盐催化剂，(CTA)3+x [PVxMo12-xO40]（x = 1~3）。多酸催化剂具有合成方法简单、催化降解高效(环境温度下（15°C）空气氧化降解苯酚，反应60 min，苯酚去除率达到70% 以上，COD去除率达到70%，TOC去除率达到70%，苯酚完全矿化。0 °C 苯酚60 min 降解率达到60%以上)、可重复利用和催化反应条件温和等优点。克服了湿法催化氧化技术对设备、催化条件高要求的缺点。且在催化剂合成过程中合成条件温和（常压）、合成时间短、易操作。降解产物为简单无机离子，不对环境造成二次污染。 利用一种温和条件下利用含钒、钼多金属氧酸盐催化剂降解污水中苯酚的应用，可以解决很多技术问题： 1、利用多金属氧酸盐的组成和结构的多样性，合成强氧化性的化合物，作为催化湿法氧化催化剂，降低湿法氧化的反应条件，提高实用性，降低成本； 2、调节反荷离子的种类，合成多金属氧酸盐固体催化剂，在水相反应中不溶脱，且易于分离重复使用，大大降低了催化剂使用成本； 3、多金属氧酸盐降解水中污染物苯酚反应条件温和，在常温常压条件下通入空气就可达到苯酚的有效降解，节约大量能源； 4、杂多酸胶束催化体系的引入使苯酚降解的体系同时具有液膜法和高级氧化法的双重功效，不仅提高了催化效果而且催化条件温和。 此项目主要依托国家自然科学基金和吉林省环保局项目。 含钒多金属氧酸盐(CTA)3+x [PVxMo12-xO40]（x = 1~3）在催化空气氧化降解苯酚污水中，在室温、空气压力条件下，苯酚污水降解率达到90%到100%，并且苯酚分子被完全矿化为简单的无机离子，如CO32-和HCO3-。

以2-甲基-6-乙基苯胺（MEA）、甲氧基丙酮、氯乙酰氯和手性催化剂为主要原料，通过缩合、不对称氢化、酰胺化等步骤合成（S）-异丙甲草胺。创新开发出结构新颖的手性双膦配体催化剂，不对称氢化反应S/C达1.12×105，氢化产物 ee%值达91.4%，反应压力由文献报道的4.5-5.5MPa降至3.0MPa，具有活性高、对映体选择性好的优点；开发出无溶剂连续不对称催化氢化技术，将环流反应器与自动化控制技术集成，生产效率高；开发出外消旋阻止技术进行酰胺化，产品ee%值达88.2%；各步反应收率高，总收率达92.7%（以MEA计）。拥有2项中国发明专利授权.

本发明属于光催化技术领域，具体为一种制备高催化活性天然沸石负载一维TiO2纳米线复合材料的方法和相关工艺参数。该制备方法为溶胶凝胶/水热合成法。首先，以钛酸丁酯(Ti(OC4H9)4)为前驱体，二乙醇胺为络合剂，无水乙醇为溶剂，配制TiO2溶胶；然后，采用浸渍法，在经酸处理的天然沸石上负载TiO2溶胶，干燥、煅烧；最后，将负载TiO2的沸石放置NaOH水溶液中，在一定温度下进行水热反应；所得产物用去离子水洗涤并置于稀HCl溶液中浸渍一定时间；再将所得产物洗涤、烘干、煅烧，即可得到天然沸石负载一维纳米

成果创新点 质子交换膜燃料电池，氢气纯化。 主要技术创新路径：通过全新的一种催化剂制备方法实现宽 温催化剂的精准设计：在 SiO2负载的 Pt 金属纳米颗粒表面上精 准构筑出原子级分散 Fe1(OH)x物种，促成新型 Pt-Fe1(OH)x单位点 界面催化活性中心形成，获得性能最佳的 PtFe/SiO2宽温催化剂。 关键技术指标：获得的 PtFe/SiO2宽温催化剂，可以在 198-380 K）温度区