针对废弃电子电器资源化这一世界关注的环境问题，基于金属与非金属间所存在的 显著密度差以及固体流态化的特点，设计开发了固体流态化气流输送分离富集装置与工 艺。 1. 该工艺为以空气为介质的干法过程，产品无需干燥后处理，设备简单、操作方便、 可实现连续操作、过程控制容易且处理能力大； 2．分离过程在密闭设备内进行，空气中夹带的难以分离的微量细小飞扬粉尘经袋滤 器进行捕集，整个操作过程基本无粉尘产生； 3．该工艺过程可在一套设备上实现固体流态化分选与气力输送回收，配合多侧线 出料可便有效地对不同密度组分进行分离回收； 4．本发明以确保轻组份物料得以气力输送回收确定风机风量，较重组份物料借助 固体流态化类似液体的特性，经适宜位置侧线出料回收确保了通过较小的动力消耗实现 轻重组份的高效分离回收。

据2020年全球癌症数据报告统计，2020年中国癌症新发病例前十的癌症分别是：肺癌 82万，结直肠癌 56 万，胃癌 48万，乳腺癌 42万，肝癌 41万，食管癌 32万，甲状腺癌22万，胰腺癌 12万，前列腺癌12万，宫颈癌11万，这十种癌症占新发癌症数的78%；2020 年中国癌症死亡人数前十的癌症分别是：肺癌 71万，肝癌 39万，胃癌 37万，食管癌 30万，结直肠癌 29万，胰腺癌 12万，乳腺癌 12万，神经系统癌症 7万，白血病 6万，宫颈癌 6万，这十种癌症占癌症死亡总数的83%。 2020年中国癌症死亡例数前十的癌症类型 肝癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）是常见恶性肿瘤之一，2020年在我国其发病率位居第五位，死亡率高居第二位。由于其早期症状不易被发现且发展迅速等特点，使得大多数患者在被确诊时就己经丧失了手术治疗的机会。因此，化疗成为患者治疗选择的重要手段。铂(II)类抗癌药物如顺铂、卡铂和奥沙利铂对肝癌疗效确切，在临床上常与其他抗癌药物联合治疗肝癌，但其仍然存在靶向性差、严重的毒副作用和耐药性等缺点。因此，探索具有肝靶向性强、疗效高和毒性低的铂类抗癌药物已成为新一代铂类抗肝癌药物研究中拟解决的关键科学问题。 研究表明，在肝细胞表面镶嵌着丰富的甘草次酸（Glycyrrhetinic acid，GA）特异性结合位点，且该位点与GA具有高度饱和性和亲和性。经后期研究发现GA受体是蛋白激酶Ca，其在肝癌细胞中的表达远高于其他细胞，且GA自身还具有抗肝炎和保肝的功效。研究表明，GA对肝癌细胞增殖具有一定的抑制作用，可以通过多种作用机制杀伤肝癌细胞, 例如周期停滞、自噬和诱导肝癌细胞凋亡等；另外，GA还可以通过增强肝脏抗氧化能力和抑制炎症反应，起到保肝护肝的作用。因此，本项目基于铂(IV)配合物独有的化学与生物性质且可以充当前药和GA具有特异性结合GA受体的特点，我们设想将GA受体特异性结合的药物分子GA与铂(IV)配合物相结合构建的双药给药体系，一方面可以将铂类抗癌药物递送到肿瘤部位，以增加药物在靶细胞、靶组织或靶器官之中的浓度，进而起到靶向性治疗和降低毒性的目的，为开发靶向肝癌细胞的铂类抗癌药物提供一种新的思路和方法。 本项目实施的技术路线图 本项目立足生物医药领域铂类抗肿瘤药物的筛选及工艺开发，应用于肝癌患者的治疗，其原料易得，工艺绿色，成本低，科技含量高、应用前景大。相关研究已获国家自然科学基金-青年科学基金（22007036）、中国博士后科学基金-面上项目（2020M673553XB）和淮安市2020“淮上英才”驻淮高校优秀博士等项目资助。近年来，在铂类抗癌药物及小分子抗癌药物领域，以第一作者、共同第一作者及通讯作者在Cancer Letters、Journal of Medicinal Chemistry、European Journal of Medicinal Chemistry 、Bioconjugate Chemistry、Bioorganic & Medicinal Chemistry、Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters、Journal of Materials Chemistry B、Bioorganic Chemistry等国际知名药物期刊发表SCI论文20余篇。这些研究成果为本产品的开发和宣传推广奠定了坚实的基础。 本项目围绕GA受体介导肝靶向，构建系列靶向肝癌细胞的铂(IV)类抗肿瘤配合物，使其可以形成具有主动靶向和多靶点作用的多功能铂(IV)配合物前药分子，并希望从中筛选出具有抗癌活性高、靶向性强和毒性低的新型铂(IV)抗肿瘤配合物。目前相关产品还处在实验室研发阶段，根据拟设计的项目合成路线，已合成出了最终目标化合物。体外抗癌活性结果表明，目标化合物对肝癌细胞系如HepG2、SMMC-7721、 Bel-7402 和 Bel-7404具有良好的抗癌活性且优于阳性药物顺铂，且对正常的肝细胞HL-7702和LO2毒性较低。另外，相关的抗肿瘤作用机制和工艺路线的优化研究正在进行中。基于目前的研究结果来看，本课题的开发及应用具有重要的学术意义和应用前景。 本项目依托单位为淮阴工学院及其下属的江苏省特色资源开发与药用研究重点实验室。相关成果为本团队独立研发，知识产权清晰。项目可以技术转让、技术入股、合作开发及技术服务等多种方式转化。

本人从事新型垂直筛板塔的研究多年，发表了关于新型垂直筛板板结构，出口堰尺寸，点效率，板效率的论文八篇，受到国际关注。其二篇论文被美国工程索引及美国化学化工文摘收录，其中一篇论文被法国一家公司索取。   新型垂直筛板塔（简称VST）是日本三井公司于上世纪七十年代初开发的一种气液并流接触塔板。它是一种以气相为连续相，液相为分散相的高效新型塔板，其处理能力达到普通塔板的1.5-2倍，板效率高于一般塔板的10％-20％，操作范围宽，压降低。该种塔板在日本已大量应用。    本人经过理论和实验研究，发现板孔，帽罩及出口堰对塔的处理量及塔板的分离效率影响较大。因此，旧塔可经过改造，提高塔的分离效率，降低生产成本，创造经济效益。同时，建议新企业建厂时，采用新型垂直筛板塔作为分离塔设备（精馏塔，吸收塔，解析塔），欢迎来面谈。

风电齿轮箱是风力发电机组动力传递的的核心关键部件，其承载能力和 可靠性决定着整个机组的性能和使用寿命。在工程应用实践中，由于风力发电 机组所处的变风载工况、高低温和大温差等恶劣环境，常常导致风电齿轮箱的早 期破坏，是风力发电机组故障率最高、失效最早的部件之一。 1)  功率分流与均载能够显著提高重载风电齿轮传动功率密度和承载能力。 构建大功率风电齿轮传动的构型演化模型，提出以多级、功率分流与汇流和柔性均载为核心的传动构型方法，实现了大速比、变载荷、变工况下多行星均 载传动，显著提高了承载能力。 2）兆瓦级风电齿轮传动装置安装在弹性支撑的狭小机舱内，运行工况复 杂、载荷多变，影响其动力学特性的因素众多，其振动噪声控制是国际性难题。 建立弹性支撑下传动系统与结构系统的齿轮一轴一轴承一箱体耦合动力学分析 模型，揭示了传动参数与拓扑结构对系统动态特性的影响规律。3）提出了齿轮箱加速疲劳试验与评价方法，揭示了载荷幅值、频度和历程与疲劳寿命之间的关系，实现在较短时间内完成了兆瓦级风电齿轮箱的疲劳 寿命试验。4）建立了大功率风电齿轮箱性能试验测试系统，可实现风电齿轮箱承载能 力、效率、振动噪声等性能及行星均载测试和GL认证；建立基于远程检测的大 功率风电齿轮箱测试分析及诊断系统。

南昌大学汤渊源教授在熊仁根教授提出的“托氟效应”理论的指导下，与江苏科技大学陈立庄教授合作，在有机-无机杂化型铁电体领域取得重要进展。通过精准修饰有机阳离子，成功地合成了新型非钙钛矿结构ABX3（A、B为阳离子，X为阴离子）铁电体[(CH3)3NCH2F]ZnCl3，这是首例ABX3锌卤盐铁电体。 钙钛矿型ABX3有机-无机杂化材料拥有丰富的性能，比如铁电性、压电性、光致发光、铁磁性等。其中，铁电性作为一种重要的物理性质，在非挥发性存储器、电容器、传感器等领域具有广泛的应用。除了钙钛矿结构，ABX3型化合物也可以结晶在其他结构里。比如无机的ABX3化合物可以结晶成辉矿石结构、刚玉结构、六方锰矿结构等。相应地，有小部分有机-无机杂化ABX3型化合物可以结晶成由BX3五面体或四面体构成的非钙钛矿结构。但是，在这些非钙钛矿型的ABX3化合物中却很少有铁电性的报道。这主要是由于对铁电体结构与性能的关系认识不够所导致的。因此，深入探究铁电体的构效关系，对于精准设计有机-无机杂化型铁电体具有重要意义。 根据诺埃曼原则，铁电体必定属于10个极性点群。因此，在晶体中引入极性分子或是极性无机骨架将会是设计铁电体一个非常有效的策略。团队基于前期工作的系统筛选，锁定了拥有极性结构的[(CH3)4N]ZnCl3。它的晶体结构中，所有ZnCl4四面体沿着同一个方向以共角的方式排列，形成极性的[ZnCl3]-n链。这与一维钙钛矿结构和硅酸盐结构不同，在这两种结构中偶极子被相互抵消。然而进一步的表征表明，[(CH3)4N]ZnCl3没有相变，且不具铁电性。另一个精准设计有机-无机杂化铁电体的策略是“托氟效应”理论，用电负性最强的F原子取代分子中的H原子，可以改变分子中原子间的相互作用，进而引入铁电性。受该理论的启发，研究者对[(CH3)4N]ZnCl3进一步修饰，用电负性较强的卤素原子F、Cl、Br、I来取代准球形有机阳离子[(CH3)4N]+上的H原子，获得了4例非钙钛矿结构的ABX3型化合物。其中，[(CH3)3NCH2F]ZnCl3被证明具有铁电性。对于[(CH3)3NCH2X]ZnCl3 (X = Cl, Br, I)，没有可靠的证据显示他们具有铁电性。[(CH3)3NCH2F]+阳离子中电负性更强的F原子影响了[ZnCl3]n-链中的Cl原子，形成相对较强的F…Cl作用，这种卤-卤键连接了阳离子和无机链。这样，阳离子的翻转将会带动极性阴离子链的翻转，使得体系在两种极化状态之间转换的能量降低，所以[(CH3)3NCH2F]ZnCl3具有在外电场作用下可翻转的自发极化，即铁电性。相比于F原子，Cl、Br、I原子的电负性较弱，这种卤-卤作用在[(CH3)3NCH2X]ZnCl3 (X = Cl, Br, I)中不足以诱导出铁电性。这项研究为精准设计新型有机-无机杂化铁电体提出了新的思路。

基因治疗现已成为攻克肿瘤最具希望，也是研究最为活跃的领域。基因导入系统是基因治疗的核心技术。现阶段面临的最大难题在于尚未找到理想的基因载体，治疗基因的导入仍然是肿瘤基因治疗的瓶颈。非病毒载体近年来发展迅速，其中聚乙烯亚胺(polyethylenimine PEI)是近年来研究最为广泛的阳离子多聚物非病毒基因载体。 本项目针对聚乙烯亚胺（PEI）转基因载体使用中存在的转染效率与细胞毒性相矛盾及靶向性差等问题，采用生物可降解技术、金属离子配位技术等连接低分子量聚乙烯亚胺(LMW PEI)，得到多分枝状或网状结构的高分子量PEI衍生物，进而选择肿瘤主动靶向多肽RGD、tLype-1等，与细胞穿膜肽TAT(49-57)、核定位信号肽NLS连接，合成具有多功能的数种功能肽RGDC-TAT、RGDC-TAT-NLS、tLype-1-NLS等，利用交联技术将多功能与PEI衍生物偶联，从而构建新型非病毒基因载体系统，旨在保证较高转染效率情况下，降低PEI细胞毒性，增加其对肿瘤的靶向性，克服当前非病毒基因载体的瓶颈问题，为基因治疗探索一条有效途径。 本项目受国家自然科学基金、上海市科委国际学术合作项目及上海市教委科研创新项目资助，发表学术论文数十篇，申请发明专利10项，其中授权7项。

碳化硅微粉的提纯工艺要求实时在线监测提纯罐中微粉溶液的温度、液位、搅拌机时间等参量；如果分别选购市场上已有的数字化测温仪、液位计和搅拌机运动监测（如转速）仪表分别监测相关参量，还需另外选购工业控制计算机（车间环境温度夏季高达50℃以上，普通PC机无法胜任），以便把测温仪、液位计和（搅拌机）运动监测的信号实时采集和存储。此方案不仅成本高，而且占用车间生产、物流空间较多，将对车间正常生产带来严重影响；为此（受连云港乐园磨料磨具有限公司委托）我们以增强型嵌入式微控制器AT89S52为核心，自行设计研制了集提纯罐溶液温度、液位、搅拌机监测与提纯工艺管理于一体的智能化多参量监测仪。该仪器支持时下流行的在系统编程（In-SystemProgramming）下载技术，便于今后的程序升级；采用液晶显示器和键盘作为人机接口；采用Flash存储器AT29C010A作数据备份之用；采用一主多从的方式通过RS-485总线协议实现分布式结点与上位机的通信，具有良好的抗干扰能力。

本发明公开的一种基于航空惯性稳定平台的远距离无线监控系统及设计方法，满足航空稳定平台系统动态运行时数据传输距离不受限制且实时准确监控的要求。

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析