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一种耐高温纳米硅薄膜二极管及其制备技术
该成果是一种用热丝化学气相沉积(HWCVD)方法进行低成本的耐高温二极管制备的技术，它采用高熔点的钨或钽丝作为催化分解热丝，对通入生长腔体中的气体进行快速分解，通过控制热丝温度、H2稀释比、衬底温度和生长气压等参数，可以实现不同导电类型的纳米硅薄膜的沉积和相关二极管的制备，制备的纳米硅薄膜大面积均匀，载流子浓度和迁移率可控性好。 该成果主要面向微电子器件制造行业，如集成电路、大功率器件、特种环境探测器和传感器、光伏产业、发光器件等相关领域。 该成果
南京航空航天大学
2021-04-14
高结晶性银粉及晶硅太阳能电池正面银浆
本项目是通过控制液相还原条件下银纳米晶的成核和生长速度，可以得到单分散的、高结晶性的单晶银纳米粉；通过引入银纳米晶核，控制溶液相中均相成核和晶体的各向异性生长，可以制备单分散的、高结晶性的银微米粉，进而制得太阳能电池正面银浆。
山东大学
2021-04-14
含硅固废（尾矿）绿色制备纳米孔道 ZSM-5 分子筛技术
本技术提出以无溶剂法合成ZSM-5分子筛，在分子筛合成过程中无溶剂参与，仅将初始原料研磨混匀后，转移到反应釜中进行晶化反应，从而简化了合成工艺，实现ZSM-5分子筛低成本、高效、绿色合成。
北京科技大学
2021-04-13
金属元素分析仪, 锰磷硅分析仪,分析仪器
产品详细介绍 南京金牛高速分析仪器有限公司专业制造各类钢铁成分分析仪器,铸造生铁化验仪,有色金属分析仪，多元素分析仪，高频红外碳硫分析仪，电脑碳硫分析仪，五大元素分析仪等高速分析仪器，产品高、中、低档齐全。一、碳硫主要技术指标：1、测量范围：碳0.02％～6.00％ 硫0.002％～2.00％;2、测量时间：C、 S约45秒;3、测量精度：符合GB/T223.69-97 GB/T223.68-97标准;二、元素分析主要技术指标：1、分析方法：光电比色分析法;2、量程范围：吸光度值0～1.999A、浓度值0～99.99％;3、测量精度：符合GB223.3－5.88标准;4、可测元素：锰、磷、硅、镍、钼、铬、钛、铜、铅、锌、铁、铝、镁、稀土、铌、钒等元素的分析;5、电源电压：220v±10% 50Hz ;三、碳硫主要特点：1、气体容量法差压式定碳、碘量法定硫；2、单片机控制电路，工作过程全自动操作、彻底消除人为误差、性能稳定可靠；3、进口精密传感器检测数据，测量准确，自动打印测量结果。4、启动一次完成碳硫全部测定。操作简单、维修方便。四、元素分析主要特点：1、零点、满度均可自动调整，无需准确调整，直读吸光度或百分比含量，自动打印结果，包括炉号、日期、浓度百分含量；2、采用单片机控制电路，可储存15条曲线；3、采用精密触摸式键盘，32键音响提示，操作简单、适用、稳定性好；4、更换不同的冷光源或滤光片，可扩大测量元素的种类和含量范围；5、采用先进的光电转换技术，适用于各种金属材料化验。
南京金牛高速分析仪器有限公司
2021-08-23
在二维拓扑材料MoTe2中发现光激发诱导的亚皮秒时间尺度结构相变
MoTe2是由MoTe6八面体结构单元构成的原子层沿c方向堆叠形成的二维材料系统，不同的堆叠方式具有不同晶体对称性。1T-MoTe2在室温时是单斜的1T’相，随着温度降低在250K时发生结构相变，转变成正交的T_d相，其中可以存在第二类外尔费米子。王楠林课题组通过实验发现高强度的近红外激光脉冲可以在亚皮秒时间尺度内将中心反演对称性破缺的T_d相驱动到具有中心反演对称的1T’相。该相变发生的最明显的特征是时间分辨的反射率变化中横向剪切振荡声子的消失和二次谐波强度的急剧下降。通过选择和改变激发脉冲的脉宽和波长，从实验上排除了激光加热效应。该项研究首次在超快亚皮秒尺度内实现了激光诱导的非加热效应引起的MoTe2晶体中第二类Weyl半金属相与正常半金属相的超快结构相变。它为超快激光控制固体的拓扑特性开辟了新的可能性，使超快激光激发的拓扑开关器件具有潜在的实际应用价值。 该工作于2019年5月22日在线发表于著名学术期刊Physical Review X（Phys. Rev. X 9, 021036 (2019)），第一作者为量子材料中心博士生张梦瑶，王楠林教授和其研究组的董涛博士是通讯作者，量子材料科学中心王健教授研究组为该工作提供了样品。该项研究得到国家自然科学基金委员会、国家重点研究开发项目等项目的支持。Figure: Pump induced SHG time traces of MoTe2 at selected fluences at T=10 K. The graph shows that as the laser fluence increases, the signal of the second harmonic of the sample drops significantly. The inset is a time-resolved schematic diagram of second harmonic detection
北京大学
2021-04-11
北京大学物理学院极端光学研究团队在非厄密拓扑光学研究取得重要进展
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。
北京大学
2022-08-26
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
火山滑坡海啸的地震学快速检测方法
提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。 2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。
中山大学
2021-04-13
构建组学数据库助力肿瘤信号通路
建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。 此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。
中山大学
2021-04-13