近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

目前重金属及含砷废水的处理是世界性难题，缺乏有效的处理技术，尽管生物法、电解法、混凝、吸附、反渗透技术等能达到一定的处理效果，但存在处理成本过高、能耗大 、操作困难、易产生二次污染的问题，难以被企业接受。本项目针对混合重金属废水处理成本高、出水难达标的难题，基于纳米铁(nZVI)的核壳结构理论，合成一种经济高效、协同去除废水中多种金属的高活性铁基材料，即结构态羟基活性亚铁（SRF），具有大于传统材料10000倍以上的比表面积和界面反应活性，它具有纳米铁的反应活性，但是克服了纳米铁昂贵的成本，对废水中的重金属离子具有高效网捕功能。但避免了表面钝化、团聚带来的nZVI活性降低、颗粒增大、反应效率低的问题。SRF是无毒、无害、无污染的绿色试剂，通过吸附、还原、共沉淀的方法去同步除水中的重金属离子和砷，而且适用pH范围广，产泥量少，成本低。能广泛适用于各类重金属工业废水处理（如冶金、电镀、化工、电路板、皮革等行业产生的重金属废水），并有利于实现金属资源化利用，具有较好的市场前景。 课题组相继承担国家级项目（863计划项目3项、国家自然科学基金2项、国家科技支撑计划2项）和省部级项目（上海市、教育部、江苏省）二十余项，并获得上海市技术发明一等奖一项，上海市技术发明二等奖一项，中国国际工业博览会创新奖一项。目前拥有难降解工业废水处理处理及相关领域发明专利十多项。课题组目前主要研究难降解工业废水深度处理相关课题，在金属废水处理方面，已承担自然科学基金项目“纳米铁壳层物种反应活性及原位矿物转化同步除砷机制”。 市场前景： 近年来我国经济快速发展，工业布局、产业结构没有明显改善，工业生产工艺、污染治理水平没有有效提高，全国涉重金属重点行业产能产量持续增加，重金属污染物排放量（铅除外）仍在增加，一些污染物排放量增幅还很大（汞增幅为26％）。我国重金属污染较为严重，主要体现在以下两个方面：一是重金属污染物产生和排放量大，根据第一次全国污染源普查结果，2007年全国废水中铅、汞、镉、铬、砷等五种重金属产生量为2.54万吨，排放量近900（897.3）吨。大气中上述五种重金属污染物排放量约9500吨。列入国家危险废物名录中含上述五种重金属的危险废物产生量为1690万吨。再一个是重金属污染的危害是影响较为突出，重金属土壤污染会导致农作物中重金属超标，从而影响人体健康；一些地方由于重金属的大气污染或水污染导致人体健康受到损害或威胁，对群众健康造成了严重威胁。据统计，在2011年1到8月，全国发生了11起重金属污染事件，对周边生态环境的影响范围之广、对民众生命健康的危害之大，引发了社会的高度关注。 环境污染事故的发生也多为工业污水事故，为了有效地改善水质，中国每年用于水资源保护项目的资金近千亿元。传统的水处理工艺很难满足水处理方面的要求，新兴的污水深度处理技术在价格与处理效率上存在一定的缺陷，开发成熟廉价的污水处理技术及其配套产业设备等具有广阔的商业市场。目前市场上存在多种应用于工业金属废水处理的技术手段，深度处理技术种类多，没有形成一种主导的技术手段，所以废水深度处理领域具有强大的竞争优势。而且，重金属废水处理系统工艺复杂，运营成本高，废水中重金属含量超标，不能达标排放，排到环境中污染土壤和水源，有价值的金属白白流失，难以回收，废水处理产生的重金属污泥成为危险废弃物，处置要求严格花费高。因此，开发技术成熟、成本低廉的金属废水处理技术具有广阔的应用市场，且市场需求大，进驻门槛低。本项目研发的多羟基亚铁材料技术，具有技术成熟，投资、运行成本低等优势，高效处理重金属以及含砷废水，广泛适用于各类重金属工业废水处理，回收重金属，实现循环经济与清洁生产，在重金属废水深度处理领域具有强大的竞争优势。

研发阶段/n本项目研究了胭脂鱼饲料适宜蛋白质需求量,并筛选出胭脂鱼适宜饲料配方（华胭3号）。进行了池塘主养、池塘混养、网箱养殖和网箱套养等4种养殖模式与养殖技术研究。池塘主养投放75g大规格鱼种，池塘混养投放50g大规格鱼种，网箱养殖和网箱套养投放100g大规格鱼种。经7-8个月生长，平均体重为598-635g，均可达到上市规格。技术水平：鉴定成果（鉴定证书号：鄂科鉴字2009第93262号）应用前景：胭脂鱼在武汉的价格约为70元/kg，在上海的价格约为90-110元/kg。已解决了从苗种到成鱼养殖

天津大学神经工程团队针对人机交互面临的神经系统层面交互信息复杂共性挑战，历时十余年，发明了一套面向高性能人机交互的脑-机-体复合神经感知与反馈的系统解决

本发明提出了一种基于 3D 协同滤波与低秩矩阵重建的视频去噪系统及方法，本发明首先对含噪视频进 行 3D 协同滤波预处理，得到基础估计然后对基础估计再进行低秩矩阵重建来进行进一步的去噪，来得到最 终估计；本发明主要应用于视频去噪中，特别是应用于基于 3D 协同滤波与低秩矩阵重建的视频去噪；同时 本发明所提出去噪方法也适用于图像的去噪，对于较大分辨率的图像、视频源也具有良好的去噪效果；此外， 本发明不仅对单纯的高斯噪声具有良好的去噪效果，同时对含

本发明属于偏振检测设备领域，并公开了一种针对偏振光束与 磁光材料作用下偏振态时间分辨谱的检测系统，该检测系统包括高压 脉冲发生器、火花隙、电光 Q 开关、连续激光器、飞秒激光器、聚光 透镜、第一偏振棱镜、第二偏振棱镜和偏振测量仪；连续激光器用于 产生连续激光；第一偏振棱镜用于使所述连续激光的 P 偏振光通过； 飞秒激光器产生的脉冲激光可打开电光 Q 开关，从而让所述测量光束 依次穿过电光 Q 开关、第二偏振棱镜后和磁

我国是世界上最大的植物油料加工和消费国，总量近 1.5 亿吨，在国家食品安全体系中举足轻重。植物油料加工长期以来以压榨法和浸出法制油、碱溶酸沉制蛋白、化学精炼油脂为技术主线，普遍存在：1）加工条件剧烈、能耗高、溶剂残留、环境污染；2）蛋白功能性差、组分高值化利用率低；3）生物精炼连续性差、附加值低等共性关键问题。本项目在国家自然科学基金重点项目、国家“863 计划”、国家科技支撑计划等重大项目支持下，历经 13 年持续攻关，以现代生物技术为手段，突破植物油料生物解离关键技术为核心、组合发明生物解离产物及油脂的高值化利用成套技术，形成了植物油料全产业链新一代加工技术体系。 项目已获授权发明专利 45 件，申请国际专利（PCT）3 件，出版著作 10 部，发表相关论文 205 篇（SCI/EI106 篇），主持制定或参与国家、行业标准 10 项。项目已获中国轻工业联合会技术发明一等奖、中国发明协会发明创业成果一等奖、黑龙江省技术发明一等奖、中国食品科学技术学会技术发明一等奖等省部级以上科技奖励 14 项。 项目技术主要用于生产有机大豆油脂、大豆蛋白肽以及大豆膳食纤维等产品，项目目前已通过中试实验。项目计划投资预计 2 亿元，建设规模为加工原料豆 20000 吨/年，项目达产后预计年销售额为 3.6 亿元人民币。通过该项目的实施，将打破了国外在高端油脂和蛋白产品生产上的技术垄断，增强了企业的核心竞争力。

西安科技大学自 1998 年开始对我国煤与瓦斯共采基础理论进行研究，成果获陕西省科学技术二等奖，出版专著 2 部，发表论文 40 余篇（其中 SCI 、 EI 收录 12 篇， ISTP 收录 5 篇），获专利 5 项。研究成果已在山西省天池煤矿等多个高瓦斯矿井进行了煤与瓦斯共采技术验证，有效指导了煤矿现场的瓦斯抽采工作，实现了矿井的安全生产，具有良好的社会和经济效益。

已有样品/n工程项目立足湖北，辐射全国。规划、建设了武汉六湖水体生态修复、“大东湖”生态水网、北京奥林匹克森林公园人工湿地、杭州西湖水质改善与水生植被恢复等工程。在全国范围内推广建设工程500余项，其中湖北80余项；累计水处理规模231.19万吨/天，削减COD6.73万吨/年，实施水域面积187.3km2。受污染地表水经处理后出水主要水质指标均可提高1-2个等级，显著改善了区域生态环境。成果应用推广中形成了技术研发、工程设计、建设与运营管理结合的生态工程产业技术创新链和产业集群，引领了湖北乃至全国

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。