本发明涉及一种利用阳离子染料修饰的活性炭共吸附高铼酸根或高锝酸根的普适性的方法，属于水处理技术领域。在本发明体系中，以阳离子染料修饰的活性炭作为高铼酸根或高锝酸根的吸附剂，阳离子染料/活性炭复合材料通过对污水中的高铼酸根或高锝酸根共吸附，从而实现对污染物的高效去除。本发明展示了以12种活性炭作为多孔载体，在分别吸附了5种不同的阳离子染料后，可有效的对高铼酸根进行吸附。尤其是在吸附了亚甲基蓝染料后，其不仅可在极短的时间内对高铼酸根完成快速吸附，还具有吸附容量大、pH稳定性好、选择性高、抗辐射性能好、成本低等优点，可应用于实际的环境污水中。

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。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。

本技术成果主要利用非异氰酸酯法制备可生物降解结晶热塑性聚(醚氨 酯)及弹性体的方法。具体涉及以脂肪族二氨酯二醇与聚醚二元醇为原料，通过熔融缩聚的氨酯交换反应，得到可生物降解结晶热塑性聚(醚氨酯)及弹性体，属于聚氨酯技术领域。 聚氨酯是日常生活中应用非常广泛的高分子材料，具有良好的强度、韧 性和耐磨性等优异性能。聚氨酯目前主要由多异氰酸酯和含活泼氢化合物来合成，而多异氰酸酯有毒，对环境和人体有害，且其制备原料为剧毒的光气；同时，异氰酸酯可与水反应形成气泡，影响了聚氨酯的性能。为了克服这些缺点，近年来提出了非异氰酸酯法来合成聚氨酯，主要利用环碳酸酯与二元或多元胺反应制备。 本技术提供了一种对真空度和设备要求不高、操作简便、绿色环保的非异氰酸酯法，制备可生物降解结晶热塑性 聚(醚氨酯)及弹性体的方法。该方法原料便宜易得，制备的热塑性聚(醚 氨酯)结构规整、高分子量、结晶性能较好、力学性能优异，为脂肪族的直链结构，可被微生物和酶降解。本技术采用熔融缩聚氨酯交换的非异氰酸酯法，先以不同的二胺分别和环状碳酸酯反应制备直链型和脂环型两种二氨酯二醇，并将其中直链型二氨酯二醇聚合成预聚体(作为硬段)，再与聚醚二元醇(作为软段)及脂环型二氨酯二醇在催化剂存在下进行氨酯交换反应，得到可生物降解结晶热塑性聚 (醚氨酯)及弹性体。由此得到的聚(醚氨酯)具有脂肪族线形结构，该方法操作简便、绿色、清洁、高效，得到产物为热塑性材料，具有较高的分子量、较高的熔点、良好的结晶性能和优异的力学性能，可与常规异氰酸酯方法得到的聚氨酯媲美。其拉伸强度可达49.44MPa，断裂伸长率达1490.0％。可通过改变二氨酯二醇预聚体硬段和聚醚软段的长度以及软硬段、脂环型二氨酯二醇配比，从而得到性能各异的材料，可以是热塑性塑料，也可以是热塑性弹性体。

本发明涉及抑制肿瘤侵袭和扩散技术，特别是一种抑制肿瘤侵袭和扩散的具有磁场和光照双重调控的超分子组装体的制备方法及其应用。本发明的目的是针对上述技术分析和存在问题，提供了一种可以抑制肿瘤细胞侵袭和转移，并且具有磁场和光照双重调控的超分子组装体，同时提供了该组装体的制备方法。/line本发明中的超分子组装体是一种能够通过光照和磁场诱导的形貌转化的纳米纤维聚集体。这些独特的能力是通过将生物相容性的靶向肽连接在氧化铁磁性纳米颗粒下与β-环糊精修饰的透明质酸非共价交联来完成的。更重要的是，由于癌细胞的表面的透明质酸受体过度表达，得到地磁定向聚合的多糖为基础的组装体，其可以在纳米纤维网状结构中特定地吸引癌细胞，从而抑制肿瘤细胞的迁移和挽救肿瘤细胞迁移的小鼠。本发明是实现生物超分子组装体对较弱的地磁场精确响应的第一个实例，为减少肿瘤细胞转移造成的死亡提供了一种新型的刺激响应性纳米超分子生物材料。

本发明公开了一种基于一体化端到端多路径传输的数据传输方法及系统。其中，该方法用于包含多宿主机的一对通信主机间的数据传输，所述方法包括如下步骤：所述通信主机获取对端的可用地址列表；从所述可用地址列表中，选择目的地址和源地址，确定端到端的传输路径；将数据包依据所述端到端的传输路径，进行数据传输。本发明可以充分利用多宿主机的多宿特性建立尽可能多的端到端路径，使多宿主机可以在尽量少的人为参与下维持端到端路径，并将数据包按照其设定的源地址在相应配置了该源地址的接口发送。

简介：本发明公开了一种改善铁素体不锈钢板带组织性能的冷轧方法及其分析方法，属于冷轧工艺技术领域，其解决了现有冷轧铁素体不锈钢板带组织性能不高的问题。本发明基于冷轧用坯料的变形抗力模型和材料的热物性参数，围绕实际的冷轧生产过程构建板带冷轧过程的有限元分析模型，在总的压下率一定的情况下，分析不同道次压下率分配制度下板带内部的剪切应力与剪切应变分布，通过计算获得板带内部的剪切应变能分布与变化规律，确定提高板带退火后组织性能的总压下率和压下率分配制度。本发明能准确分析铁素体不锈钢退火板带冷轧工艺参数，以改善铁素体不锈钢退火板带的组织性能，获得具有优良成形性的铁素体不锈钢板带。

本发明公开了一种7-乙基-10-羟基喜树碱的两亲性药物前体，是由7-乙基-10-羟基喜树碱上10位的羟基和/或20位的羟基通过可断裂化学键与亲水基团连接而成的。该药物前体在水中自组装形成胶束或囊泡结构，一方面大大增加SN-38在水中的溶解度，提高SN-38内酯环的稳定性；另一方面，具有高的载药量，且能在细胞中快速释放出SN-38，克服了传统药物载药量低的缺点；并且，该前药纳米胶束或纳米囊泡可以有效利用肿瘤的EPR效应靶向癌症组织。

一种由传统互联网与一体化标识网络的互联互通实现方法，使用接入交换路由器ASR作为传统网络和一体化标识网路的接口设备来实现该方法。当传统网络中的用户与一体化标识网络内的用户进行通信时，数据包发送到接入交换路由器，并且数据包内的接入标识和IP地址替换为交换路由标识，在一体化标识网络的核心网内传输；对端接入交换路由器将交换路由标识替换为接入标识和IP地址，将报文转发到目的节点。该方法使得传统互联网IPv4用户不用升级即可以与一体化标识网络中的用户进行通信。