一、装置概述 PUAA-Q型挥发性有机废气治理技术综合实验装置是根据高等教育的改革方向，顺应国家培养应用型高技能人才的战略思想，以前沿技术为导向，紧密结合挥发性有机废气实际处理工程的功能和特点，并针对高等院校对挥发性有机废气处理工艺应用和创新实验教学的实际需要而专门研制的综合性实验装置。本装置涉及放电等离子体技术、光解技术、吸收技术、吸附技术以及智能程控技术等多方面、深层次的内容。装置工艺流程简洁、美观，可视化程度高，具有处理效率高、彻底、无二次污染等优点，非常适合大专院校的相关专业开展实验、实训、设计、创新创业训练等。 二、主要参数及指标 （1）处理能力：能处理苯、甲苯、二甲苯等多种挥发性有机废气； （2）处理负荷：<2000mg/L； （3）处理气量：<500L/min； （4）处理效率：≥95%； （5）装置净重：300kg； （6）外形尺寸：2200mm×700mm×1800mm； （7）供电电压：AC220V、50Hz； （8）运行功率：＜4kW； （9）操作条件：常温、常压； （10）安全保护：具有漏电压、漏电流保护装置，安全符合国家标准。 三、主要配置及性能 采用自主知识产权的双介质阻挡放电等离子体反应器，放电均匀、稳定，活性物种产率高。 高频高压电源采用两级控制，安全、可靠，输出频率和电压可调。 可视化的吸收池中安装全潜式UVC杀菌灯，能够直观观察光解过程；UVC杀菌灯配套专用整流器、高品质石英套管、防水接头，UV穿透率高，可在水中长时间工作。 多段蒸笼式撬装活性炭吸附塔，吸附效率高、活性炭更换方便，并配套活性炭再生设备，可延长活性炭使用寿命。 吸收液通过气液混合自吸泵输送，并采用自动和手动相结合的控制模式，灵活、方便。 废气发生器智能程控，有机废气浓度可在0~2000mg/L范围内调控。 采用电磁式增氧气泵作为载气泵，气量大、稳定、噪音低。 316L不锈钢材质的臭氧热解器中填装有高效的臭氧淬灭催化剂，可将尾气中的臭氧快速转化为氧气，并通过智能程控调节尾气净化器的温控设备，运行成本低。 水温、水位、气压等变送器0.2%精度、稳定性能±0.1%FS、输出信号4-20mA，精度高、性能稳定、可连接PLC控制器，不锈钢材质变送器探头耐磨、耐冲击、抗干扰强。 三菱FX3U系列PLC主机和模拟量输入输出模块完成设备运行控制，10英寸彩色触摸式液晶显示屏实时显示控制按键、装置运行状态及时间、水温、水位、气压、电流等重要参数。 所有设备模块化安装于304不锈钢材质的柜体中，柜体前后开设有视窗，顶部安装有可调速换气扇，底部配有禁锢万向脚轮。

西安交通大学口腔医院临床技能训练中心教学设备购置项目招标项目的潜在投标人应在西安市太白南路181号西部电子社区A座A区209标书发售室获取招标文件，并于2022年06月21日14点00分（北京时间）前递交投标文件。

北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商

2021 年 1 月 27 日，由西南交大与中车大同联合研制的我国首台氢燃料电池混合动力机车，在中车大同电力机车有限公司成功下线，标志着我国氢能轨道交通技术取得关键突破。该车采用西南交通大学陈维荣教授团队研发的轨道交通大功率燃料电池发电系统，突破了燃料电池混合动力系统集成、系统优化控制以及能量管理等核心技术，电堆采用国际领先、可低温启动的日本丰田金属电堆，这也是燃料电池金属电堆在轨道交通领域的首次应用。该车设计时速每小时 80 公里，满载氢气可单机连续运行 24.5 小时，平直道最大牵引载重超过 5000 吨，在不用改变任何铁路基础线路条件下，可在各类机务段、车辆段、编组站以及大型工厂、矿山、港口等场所执行运转、调车、救援等多用途任务。 陈维荣教授团队自 2008 年起，在我国率先开展氢燃料电池在轨道交通中的应用研究，开拓了氢能轨道交通研究方向。历时十余年的技术攻关，团队突破了大功率燃料电池优化控制、混合动力系统能量管理、故障诊断与寿命预测等关键技术，于 2013 年成功研制我国首辆燃料电池电动机车，并于 2016 年与中车唐山公司联合研制成功世界首列燃料电池混合动力有轨电车，引领了我国氢能轨道交通技术发展。 

锂离子电池是用于便携式电子设备和电动汽车的最先进的电化学储能技术，然而以石墨作为负极的传统锂离子电池的比容量较低且能量密度已接近极限，难以满足人们对高能量密度二次电池的需求。

上海交通大学物理与天文学院俞进教授与成都理工大学地科院行星科学国际研究中心赵宇鴳研究员、中国科学院上海技术物理研究所徐卫明研究员和中国科学院地球化学研究所刘建忠研究员为论文的共同通讯作者。

2023年3月2日，国际顶级学术期刊《Nature》刊发上海交通大学黄兴溢教授团队与合作者的研究成果“Ladderphane copolymers for high temperature capacitive energy storage”。黄兴溢教授和王庆教授为通讯作者，陈杰助理研究员、周垚博士和黄兴溢教授为共同第一作者，上海交通大学为论文的第一完成单位。

西安交通大学第一附属医院内分泌代谢科施秉银教授、王悦博士团队近十年来在多项国家自然科学基金项目的支持下，开展针对于GO发病机制和治疗靶点的基础到临床研究（from bench to bedside）。该团队前期已经通过单细胞RNA测序发现GO患者的外周血中存在一群以炎症、趋化为特征的CD4+毒性T细胞（CTL），是GO的治疗的可能新靶点。

一种基于聚类强化学习的城市道路交叉口交通信号优化方法，该方法涉及智能优化技术领域，可以提高单位时间内通过道路交叉口的车辆数。道路交叉口是道路网的重要组成部分，也是路段交通流的瓶颈。研究显示，城市平面交叉口的通行能力只相当于路段上的40%-50%。平面交叉口所消耗的时间约占全程时间的31%，而车辆行驶延误时间中有80%-90%由平面交叉口延误造成。提高城市平面道路交叉口的通行能力，可以减少车辆延误，节约人们的出行时间，增强人们的出行安全，并能够减轻环境污染。  本发明能够根据交叉口的 交通状态自动选择合适的相位动作，以适应交叉口交通状况的变化，能够提高单位时间内通  过交叉口的车辆数，减少车辆延误。与其他聚类强化学习方法的不同之处在于，本发明在学 习过程中，能够根据回报值的标准差动态地增加或减少质心数，能在保证强化学习收敛的前  提下尽可能地减少质心数，从而尽可能减少Q值函数存储空间、提高收敛速度，使交通信号控制策略更快地适应当前交通流情况，从而尽可能减少交通延误。