针对我国油田区域土壤不同浓度、不同原油物性、不同土壤环境的石油污染，开发物理化学—生物耦合技术以及微生物—植物联合生态修复的分类集成技术，并建立相应的示范工程。在着重开展技术创新与集成的同时，尝试建立油田区污染土壤的修复理论体系、技术规范和评价体系，建设油田区典型石油污染土壤生态修复集成技术的示范工程，同时为在我国大面积开展石油污染土壤修复工作建立一个具有国际先进水平和引领作用的技术研发平台，为我国油田区污染土壤生态功能恢复和环境质量改善提供技术支撑。

为落实教育部推进产教融合、校企合作相关工作部署，促进高校教学改革，推动产教融合型企业建设，中国高等教育学会于2020年8月启动了2020年度中国高等教育博览会“校企合作 双百计划”典型案例推选工作，经资格审核、通讯推选、路演答辩、走访考察以及网上公示等环节，共有103项案例认定为2020年度中国高等教育博览会“校企合作 双百计划”典型案例，近期，“中国高等教育博览会”微信号将陆续推出“双百计划”典型案例推介专栏，欢迎关注。

本发明公开了一种迭代空间模糊聚类的大脑磁共振图像超体素生成方法，包括以下步骤：首先，由于人类大脑具有相同的拓扑结构，从基于群体的大脑MRI模板获得一组种子模板；其次，为了排除部分容积效应的影响，提出了一种迭代空间模糊聚类算法，将体素分配给每个种子生成超体素。本发明能较好地应用于大脑磁共振图像，生成有效的大脑磁共振图像超体素。

目前我国开始发展单体泵燃油喷射系统以使发动机的排放达到欧III排放标准，这对于我国节约能源、保护环境、降低车辆运输成本等具有重要意义。本项目开发对单体泵内的关键零件—柱塞进行表面改性的工业化应用技术，使表面改性处理的柱塞不仅具有优异的耐磨寿命（显著优于表面覆有TiN薄膜的柱塞），同时具有很低的摩擦系数（为TiN薄膜的～1/6），使柱塞/泵体摩擦副均具有高度的寿命水平和保持长期精度。

研发阶段/n本成果针对猪肌肉和肾组织中磺胺类药物残留问题，建立了检测猪肌肉和肾组织中磺胺类残留的微生物学快速筛选方法。各项技术指标符合国家有关要求。在上述方法的基础上研制出的微生物学快速检测试剂盒，经稳定性、交叉反应和动物残留等试验研究，该试剂盒的灵敏度、假阴性率、假阳性率等性能指标达到设计要求。与仪器分析法具有良好的相关性。经相关单位复核和应用，该试剂盒的灵敏度、特异性和假阳性率等指标能满足磺胺类药物残留的检测要求。该成果总体达到国际领先水平。应用前景：本成果研制的试剂盒日处理量大，检测结果重现性

本发明公开一种类奔德斯分解的孤岛微电网潮流计算方法，将孤岛微电网潮流计算分解成通过传统潮流计算子问题和下垂节点更新子问题，对下垂节点进行等效后进行初始化；基于系统角频率，更新负荷和线路阻抗参数；通过传统潮流计算子问题，求解作为平衡节点的下垂节点和作为PV节点的下垂节点的相关变量参数；然后通过系统前后两次迭代状态变量之差来判断算法是否收敛：若收敛，停止迭代获得最终潮流解；若不收敛，通过下垂节点更新子问题，修正或求解作为平衡节点的下垂节点和作为PV节点的下垂节点相关变更参数；以此方式交替迭代，获得最终的

针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留，发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术，制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料，包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术，更好地促进经济发展。

针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留，发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术，制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料，包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术，更好地促进经济发展。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。