所属领域：新能源与节能环保成果介绍：针对化工行业高毒性、低阈值VOCs，研发新型光电催化氧化技术，大大提高VOCs的去除效率，减少污染物的排放。

一种用于预测多元拼合靶材制备的薄膜成分的预测方法 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 现有物理气相沉积（PVD）制备多元薄膜材料采用合金靶材作为靶源，生产过程中，薄膜成分的调控范围受安装的合金靶材的成分比例的限制。如果预期获得纳微复杂结构的复合薄膜，按照常规技术路线需要上百块成分连续变化的合金靶材，这显然是无法实现的。同时，采用合金靶材制备某些多元薄膜时，需要特高纯度的或极端成分比例的靶材作为靶源，这类特殊靶材以现有技术难以制造。 为此，本发明研发出一种用于预测多元拼合靶材制备的薄膜成分的预测方法，利用本发明技术有助于新材料的研发和促进半导体器件、切削刀具涂层等高新技术的发展。

本发明提供一种水质预测方法及系统，所述方法使用ARIMA自回归积分滑动平均模型与BP神经网络相结合的方法对水质时间序列数据的预测。本发明所述方案可以对待预测水域大量水质数据进行预测，具有预测范围大、精度高和速度快的特点，便于多水源监管、水质预警、水污染治理。

Ø  成果简介：针对在电子产品研制、使用和维护过程中面临的电磁干扰问题，本成果提供了一套高性价比的电磁兼容预测试系统，并配套有电磁兼容诊断系统，形成测试、诊断和抑制的一体化解决方案，能够帮助研制人员摆脱传统的研制、试制、电磁兼容测试、发现问题后再进行整改的反复过程，在设计和研制阶段就能够开展有效的电磁兼容性设计。Ø  项目来源：自行开发Ø  技术领域：电子信息Ø  应用范围：电子

针对在电子产品研制、使用和维护过程中面临的电磁干扰问题，本成果提供了一套高性价比的电磁兼容预测试系统，并配套有电磁兼容诊断系统，形成测试、诊断和抑制的一体化解决方案，能够帮助研制人员摆脱传统的研制、试制、电磁兼容测试、发现问题后再进行整改的反复过程，在设计和研制阶段就能够开展有效的电磁兼容性设计。

设计了一种基于非编码RNA靶向递送的多模态可视化纳米药物，初步实现了对体内肝癌细胞模型中肿瘤干细胞和侵袭转移的抑制。郭若汨博士、吴志强博士和王晶医生为该论文的并列第一作者，附属第一医院郭宇副主任医师为通讯作者。       该研究首先通过对临床标本进行分析，发现肝癌的非编码RNA治疗靶标。进而利用前期开发的肝细胞癌特异性“诊断-治疗一体化”纳米载体技术，实现对体内肝癌细胞的基因治疗和疗程中MRI实时显影。研究中发现，开发的纳米药物通过调控上皮间质转化/干性，抑制肝癌细胞的侵袭、转移和增殖。同时，负载治疗基因的纳米药物也具有磁共振成像等多模态分子显像功能。

本实用新型公开了一种药物瓶瓶盖，涉及医疗用品领域，提供一种能够自动关闭的药物瓶瓶盖。药物瓶瓶盖包括瓶盖主体、旋转杆、密封块、密封垫和弹簧；瓶盖主体上设置有药瓶连接结构，瓶盖主体为具有空腔的中空结构，瓶盖主体内设置有旋转杆槽、棉签孔、弧形的弹簧槽以及位于空腔内的转轴和密封座，旋转杆槽由瓶盖主体侧面延伸至空腔并与弹簧槽相交，密封座表面为密封座斜面，棉签孔贯穿瓶盖主体并与密封座斜面相交；弹簧位于弹簧槽内；旋转杆通过旋转杆槽插入空腔并与转轴铰接，旋转杆压紧弹簧；密封块一面为密封块斜面，密封块与旋转杆连接；密封垫一面与密封块斜面连接，另一面与密封座斜面贴合。本瓶盖适合安装在易挥发药物瓶上，如安尔碘瓶。

衰老是生命的自然过程，主要指随年龄增加，机体功能减退，内 环境稳定能力与应激能力下降，机体的细胞、组织、器官在结构与功 能上表现出来的种种退化。面对早衰群体，要从根本上提高他们的生 存质量，就要找到改善身体机能、延缓衰老的药物，使他们能够健康 衰老。提供一种中药方剂的新用途，可在制备抗衰老药物中应用，有 望开发成新一代的抗衰老药物。

提供药物组合物及其在制备抗感染药物中的应用。所述药物组合 物不仅具有显著的体内抗感染作用，且在半数致死时间之前，与其拆 方相比，药物组合物能维持更显著的药效。因此本发明所提供的药物 组合物可在制备抗感染的药物中应用。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。