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。

第二类超导体中量子化磁通的运动行为对超导材料和器件的电磁输运性质起着关键作用。人为调控超导磁通量子的运动行为，不但可以有效提高超导体的临界电流密度，还可实现具有新功能的超导电子器件，如超导磁通整流器、磁通二极管等。以往的磁通量子调控手段往往缺乏原位可调性，极大限制了相应超导电子器件的应用。近日，南京大学吴培亨院士领导的超导电子学研究所王永磊教授和王华兵教授研究团队设计出了一种可调控的新型人工自旋冰与超导异质结构器件，不但实现了超导电性的原位开关，还实现了可开关和可反转的磁通霍尔效应。 人工自旋冰是具有集体相互作用的纳米小磁体阵列，其特殊的几何排列使得系统具有很高的简并度、新奇的低能激发态（如磁单极子）、丰富的相变和磁畴。近年来该团队致力于人工自旋冰和超导纳米结构器件等方面的研究，不但设计出了可擦写的人工自旋冰，并且于国际上首次设计和制备出了人工自旋冰与超导的异质结构器件，实现了可调控的超导磁通阻挫效应和磁通整流效应。近日该团队又设计出了一种基于风车型人工自旋冰与超导的异质结构器件，利用风车型人工自旋冰易于调控的链条状磁荷结构，以及磁荷与超导磁通量子间的强耦合作用，实现了对超导磁通运动的原位操控，展示了超导零电阻态与耗散态之间的原位开关，同时实现了可编程的磁通霍尔效应。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

该研究成果对于服务北京市地方法治建设、推动北京市地方国家治理体系的现代化具有重要意义。

课题组提出了管理和疏解西城区人口的对策和建议，得到专家和政府相关部门的认可和肯定，研究成果具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议已被应用于实践。

铝铜合金广泛应用于航空航天、舰船、车辆等工业领域，目前国内外针对铝铜合金焊接及增材专用材料主要为ER2319，铝铜合金熔焊时焊缝金属不仅易产生热裂纹，而且焊缝的强度低、塑性差，影响了铝铜合金作为焊接结构件的推广应用；铝铜合金沉积态组织不均匀性，晶粒组织较粗大，增材试样性能较低。针对铝铜合金焊接接头及增材件性能较低，缺乏高性能的专用材料这一问题开展研究，开发一种高性能的铝铜合金焊接和增材用焊丝，通过对铸锭、焊丝及其增材试样组织进行观察分析，系统研究Ti和Zr的含量对铝铜合金微观组织结构、力学性能影响，探索增材制造过程中的组织演变机制；深入研究非均质形核核心的形貌、大小、分布以及其晶体结构和晶格常数，揭示Ti、Zr元素复合作用细化铝铜合金组织机理，丰富和发展铝合金细化理论，为高性能铝铜合金焊接增材专用材料的研发提供一条新的思路，推动铝铜合金在工业领域更广泛的应用。

本项目属于电子信息中计算机及外部设备领域和微电子集成电路领域的交叉融合。信息系统中，CPU、操作系统、存储是三大核心，其中存储的安全性是信息安全的基础保障。安全可靠、自主可控的存储部件更是我国健康发展飞机、导弹、航天器等战略设施的核心。过去，存储设备一直被国外少数公司垄断，我国的信息安全战略发展受到严重限制。项目组通过校企产学研合作，成功研制出国内首创、国际先进的计算机固态硬盘（SSD）控制器芯片，研制出国内首创、国际先进的嵌入式固态微硬盘（eMMC）控制器芯片，研制出国内首创、国际先进的加密U 盘控制器芯片，设计和生产出全球业界密度最高的固态硬盘，实现了产业化应用，这是我国少有的核心技术进入国际竞争的项目。

研制出的3mm波段高功率回旋管可用于毫米波非致命拒止武器系统、毫米波雷达成像系统和毫米波定向能武器系统,是毫米波拒止武器系统必需的大功率微波源。主动拒止武器主要是利用3mm高功率微波刺激人体表皮的痛觉神经，使人感到剧烈灼痛达到驱散非合作人群的目的。可用于装备部队作战、维和、反恐(针对恐怖活动与恐怖分子,尤其是人体炸弹)，装备警察用于制暴、监狱控制、重要目标(军事、政治、经济及安全设施和人员等)保护（如军事基地、军事禁区、使领馆、航船、机场、重要场馆等的防护）及反海盗劫持活动等等，这对保障国家安全具有重要作用。 本项目在突破一系列关键技术的基础上研制出了低电压、小电流3mm波段高功率连续波回旋振荡管，在关键技术研究上有一系列创造性贡献。 研制成功了高效、高模式纯度TE62模式的W波段连续波回旋管：频率94 GHz、工作电压29.4 kV、工作电流2.2A、输出功率26.5 kW、效率41%。其各项参量达到和超过合同指标，器件综合技术水平达到国内领先、国际先进水平。 目前国内100万人以上大城市数量已达到100多个，按照目前大型城市安全需要，每个城市为其各重要部门的综合安全防护系统总共配备10套主动拒止武器系统，每套按500万元计算，创造的经济价值约为50亿。每套成本低，单套实验演示系统造价小于500万元，仅为美国每套造价的8%；其核心器件3mm高功率回旋振荡管及相关关键技术、配套器件实现完全国产化。