南科大生物医学工程系助理教授郭琼玉课题组在肿瘤介入栓塞领域构建透明化离体模型方面取得最新研究进展，相关成果论文以“构建透明化肝脏离体模型评估肿瘤血管栓塞治疗（Decellularized liver as a translucent ex vivo model for vascular embolization evaluation）”为题发表在生物材料领域顶级学术期刊Biomaterials。此项研究工作为建立透明化器官模型可视化研究及评估临床治疗手段开辟了新的途径，有望为蓬勃发展的生物技术和生物材料提供更加有效的评估策略。

本发明涉及光致发光材料技术领域，具体公开了一种配位聚合物闪烁体、柔性闪烁体薄膜及其应用，本发明所制备得到的配位聚合物闪烁体在360nm的激发光源下和X射线光源辐照下均发射绿光，并且对X射线展现处优异的线性响应性，并且表现出明显的热活化增强发光，当信噪比为3时，该闪烁体的最低检测限达到29.6nGy/s，这一数值较典型医学成像系统所需的检测限(5500nGy/s)低约186倍，同时，本发明所制备的闪烁体薄膜可对不同物体实现X射线成像效果，本发明所制备得到的闪烁体薄膜完全可以替代目前商用的闪烁体。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

本发明公开了一种用于瘢痕修复的可降解高分子载药纤维膜，净重0.01-5份的瘢痕修复药物溶液分散于100份重的可生物降解的高分子材料溶液中得到混合体系，将混合溶液转移到喷射储液器中，通过改变静电纺丝参数制备无规或者定向排布的目标纤维膜。本发明所制备静电纺丝膜具有高的孔隙率，透气性好，可以解决由于封闭性贴膜不透气所引起的副作用。膜基体材料为可降解高分子，一方面将药物包封到纤维内部可保护药物结构的稳定，另一方面通过高分子材料的降解控制药物缓慢释放，可起到比传统的瘢痕修复制剂或者药膏更长的药物作用时间，并可根据瘢痕处尺寸大小修剪成需要的形状，具有很好的定制性和易用性。

成果简介：GTG起爆药是一种配合物类高能钝感起爆药。GTG起爆药技术是北京理工大学在引进俄罗斯CCP起爆药技术的基础上，通过多年的研究和工艺改进、实施国产化形成的专利技术。大量的研究结果和工业生产使用证明，GTG起爆药可以满足军用、民用雷管的使用要求、从本质上解决了起爆药生产过程安全性和使用过程可靠性的技术难题、极大地减少起爆药生产废水、消除了对环境的污染。 项目来源：自行开发 技术领域：新材料 应用范围：民用爆破 现状特点： 

本团队首创了超稳定均相碘化油配方技术，依托该技术成功开发全球首台SHIFT超稳定均相药物混合仪，并根据临床实际需求进行三次产品迭代，将临床介入治疗肝癌所使用的碘化油和各类药物结合，成功解决了临床中药物分子与碘化油混合易分层、稳定性较差的问题。 一、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 郑雅婷 公共卫生学院 2021-09/2024-06 程红伟 公共卫生学院 2019-09/2023-06 何  攀 公共卫生学院 2020-09/2024-06 高  兴 公共卫生学院 2019-06/2022-06 陈喻伦 公共卫生学院 2020-09/2023-06 黄玉兰 公共卫生学院 2021-09/2024-06 孙鑫飞 公共卫生学院 2021-09/2024-06 屈峰灏 公共卫生学院 2020-09/2024-06 敖静宜 公共卫生学院 2020-09/2024-06 胡安琪 公共卫生学院 2020-09/2024-06 潘金韬 公共卫生学院 2015-09/2019-06 二、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 刘  刚 公共卫生学院 教授 纳米药物 楚成超 公共卫生学院 副教授 眼部血管新生诊疗一体化 张  阳 公共卫生学院 副教授 纳米药物 三、项目简介 肝癌是我国以及亚非地区常发的癌症，具有较高的死亡率。全球每年新发肝癌患者约85.4万，中国为46.6万，肝癌防治形势极其严峻。肝动脉化疗栓塞术（TACE）是公认的肝癌重要的治疗方法。临床最常用的栓塞剂为碘油，大量临床研究表明碘油栓塞和化疗或者放疗结合能够提高肝癌介入栓塞治疗效果，但药物和碘油很难稳定相溶，目前主要通过机械混合或者溶剂辅助来制备，临床效果不佳。经数年的努力，本团队首创了超稳定均相碘化油配方技术，依托该技术成功开发全球首台SHIFT超稳定均相药物混合仪，并根据临床实际需求进行三次产品迭代，将临床介入治疗肝癌所使用的碘化油和各类药物结合，成功解决了临床中药物分子与碘化油混合易分层、稳定性较差的问题。团队后续将聚焦于全球首台SHIFT超稳定均相药物混合仪的产业化，并开发人工智能学习系统，深入探究SHIFT机制，进一步研发智能化设备，提升SHIFT技术壁垒；在肝癌介入栓塞领域，于实践中构建广谱载药平台，致力于克服临床上亲水性药物分子与碘油难溶的实际问题，让更多化疗药物、放疗药物、光学造影剂能够在肝癌介入栓塞治疗中发挥更大的作用。并力争将该技术拓宽、拓大至其他肿瘤、心血管疾病、脑部疾病、眼科疾病等领域。

1.化学药品原料药及制剂研发人员。 2.新药研发QA。 3.电气技术 4.机械设计与制造、化工

产品名称：净气型储药柜（PP） 产品型号：BM083A 外部尺寸：2070*900*510mm 门型：双开门 PP层板：8块可调 层板承重：30kg 换气次数：≥200次/时 存储容量：120瓶（500ml） 音量：50 dBA 电源：AC220V/50HZ 功率：50W 过滤器：B型过滤器2个 风机数量：1个 显示屏：七寸液晶触摸屏 电源线：1根 控制系统：1套 报警系统：1套

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。