本发明公开了一种铜-环三磷腈六羧酸衍生物配位框架材料、以 及制备方法与应用，该配位框架材料采用包括铜离子和配体 L 在内的 原料反应形成，其中所述配体 L 为六-(4-羧酸苯氧基)环三磷腈，其化 学式为 C42H30O18N3P3；此外，该配位框架材料为三维框架材料，并 且具有一维直线形孔道。本发明通过对配位框架材料的组成及结构、 制备方法中的各种参数等进行改进，能够获得结构有序的铜-环三磷腈 六羧酸衍生物配位框架材

针对国内外低 C/N 城市污水处理中氮磷难以达标及能耗高的技术难题，本成果经过 10 余年的潜心研究与工程实践，提出了 1 个原创理论与方法，突破了 3 项新技术应用的瓶颈，开发并集成了 4 个低 C/N 比城市污水脱氮除磷改良工艺及过程控制技术，共获得 28 项授权的发明专利，发表论文 100 余篇 (SCI50 余篇 )，出版 2 本专著，获 2 次全国优秀博士学位论文提名奖，2 项国家级火炬计划项目。本成果为低 C/N 比城市污水连续流脱氮除磷提供了多角度、全方位的综合性解决方案，填补了我国在此项技术研究领域的空白，形成了具有我国自主知识产权的污水脱氮除磷技术。

本成果首次成功合成了有机磷多面体低聚硅倍半氧烷(P-POSS)阻燃剂。P-POSS以硅、磷为主要阻燃元素，以笼型无机Si-O结构为内核、含磷有机基团为外壳的独特结构，具有常温下为固体、聚合物材料加工温度下出现玻璃化转变的良好加工性能，同时具有热稳定性高和与聚合物相容性好的特点，指向一类新型高效阻燃剂分子的未来特征。前期研究结果表明，P-POSS在环氧树脂和聚碳酸酯中均表现出优异的阻燃性能，同时，使聚合物材料保持良好的综合性能，具有广阔的市场应用前景。 在阻燃环氧树脂应用中，低含量的P-POSS（硅、磷元素含量为0.1——0.5wt%）即可使阻燃环氧树脂的氧指数达到30%以上，获得UL-94 V0级别。而且P-POSS 阻燃的环氧树脂表现出独特的“吹熄”现象，即样条点燃后，点燃端明显有气流从炭层燃烧点喷射而出，将火焰吹离聚合物表面并迅速熄灭，正是这种“吹熄”现象实现P-POSS的高效阻燃环氧树脂。P-POSS不但能够提高环氧树脂阻燃性能和热稳定性，还能保持环氧树脂本身的透明性、机械性能和电性能。 在阻燃聚碳酸酯应用中，P-POSS不但能够保持POSS结构热稳定性高的特点，而且还可以有效回避原料磷系阻燃剂的增塑作用。常温下这种P-POSS的固体状态使其更容易储存和添加，而它们在PC加工温度范围内存在的玻璃化转变现象更是使其分散状态较一般固体阻燃剂有着显著的改善，甚至达到纳米级分散。P-POSS在2wt%的添加量下就可以使聚碳酸酯达到UL-94 V0级别，同时热变形温度保持在140℃。

项目简介：  环氧树脂固化物具有较好的热稳定性、绝缘性、 粘结性、良好的力学性能、优良的成型工艺性能及较低的成本等优点，广泛应用于电子元器件的粘接、封装、印制线路板的    制造及航天等领域，    是目前最为

针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留，发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术，制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料，包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术，更好地促进经济发展。

针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留，发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术，制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料，包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术，更好地促进经济发展。

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。