近日，中国科学技术大学俞书宏院士团队与上海交通大学邬剑波教授以及中科大工程学院倪勇教授等开展多方合作，提出并设计了一种利用原位ChemTEM方法定量研究共组装纳米线之间的固相离子迁移过程的新策略（图1）。相关成果发表在《美国化学会志》杂志上。

近日，中国科大合肥微尺度物质科学国家研究中心国际功能材料量子设计中心和物理系中科院强耦合量子材料物理重点实验室曾长淦教授研究组与王征飞教授研究组实验与理论合作，首次在单元素半导体碲中发现了由外尔费米子主导的手性反常现象以及以磁场对数为周期的量子振荡，成功将外尔物理拓展到半导体体系。该研究成果在线发表在《Proceedings of the Natio

中国电子学会发布“电子信息领域优秀科技论文（2020）遴选活动”入选论文。东南大学尤肖虎、张川、谈晓思、金石、邬贺铨联合署名的论文《AI for 5G: research

在固态锂电池研究领域连续取得重要进展。继全面解析电动汽车三元单晶材料性能衰减机制后(Nature Communications, 2020, 11, 3050)，固态电池的研究成果“洞察固态电池多晶正极中的界面效应和局部锂离子迁移”（Insightsinto interfacial effect and local lithium-ion transport inpolycrystalline cathodes of solid-state batteries）也发表在最近的 Nature 子刊上(Nature Communications，2020，11，5700）。青年教师娄帅锋士为本文第一作者，王家钧教授为唯一通讯作者。

敏捷制造是 21 世纪制造业的主要发展方向之一。本课题主要研究敏捷制造模式下制造 系统质量保证信息系统。本课题完成了质量保证信息系统总体设计；研究了系统框架构造； 作为质量保证信息系统中有关模块的原型，研究开发了质量审核系统（包括质量体系审核、 设计质量评审、工序质量审核、产品质量审核）。系统采用 Java 语言创建动态交互式 WWW 页面，通过 JDBC(Java Database Connectivity)接口访问数据库，使得系统可在任意平台 上运行，并可访问网络上各种不同的数据库。 

上海大学通信学院蒋皆恢研究团队联合复旦大学附属华山医院、瑞士伯尔尼大学合作团队于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在线发表论文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。该期刊是核医学领域最具影响力的顶级学术期刊，在JCR及中科院SCI期刊分区为一区Top，2019年其影响因子达7.182。上海大学为第一单位，上海大学通信学院博士生王敏为第一作者，上海大学蒋皆恢副教授和华山医院左传涛教授为共同通信作者。该研究依托上海先进通信与数据科学研究院、上海大学通信学院特种光纤与光接入网重点实验室、特种光纤和先进通信国际联合实验室进行。 阿尔兹海默症(AD)是引起痴呆最常见的老年退行性疾病，其医疗年花费占国内生产总值的1.47%。由于AD疾病进程不可逆转，一旦确诊绝大多数已至中晚期痴呆。药物赖以起效的靶细胞都已经凋亡，更无从谈药效。因此早期诊断和干预已成为临床共识。轻微认知障碍(MCI)为AD痴呆前期，基于MCI临床基线数据对AD转化进行预测，具有重要的临床价值。18F-葡萄糖代谢(FDG)正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技术，可在体揭示认知下降过程中的大脑代谢水平变化，但是先前的研究多是基于数值分布的量化分析，而忽视了各神经元之间的代谢相关性，这些代谢相关性可能揭示一些常规指标难以发现的微弱病理生理学变化。因此，蒋皆恢研究团队提出了一种新的基于KL散度估计的、个体代谢连接组学方法，并用于对MCI向AD转化预测。基于公共数据库ADNI数据的研究结果表明，该方法在MCI人群分析中具有较高的有效性、稳定性和特异性。使用该方法构建的脑代谢连接组学预测指标，在510例MCI患者中达到了比传统方法更高的预测效果。本研究为揭示脑内代谢连接异常提供了新思路。论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x

小试阶段/n本项目研究的碳化硅外延技术有其特殊性，不同于一般的半导体外延技术， SiC 外延生长技术在生长温度、生长速率、缺陷和均匀性控制的具体指标要求以及实现 途径上都突出了电力系统应用的特点。目前，国际上已经形成了从碳化硅衬底材料、 外延材料到器件制备的一整套产业体系。高质量 SiC 外延材料是 SiC 功率器件的基 础材料，目前的国内外电力电子器件需要的碳化硅外延材料的发展趋势都是向大直 径、低缺陷、高度均匀性等方向发展。 目前，几乎所有的碳化硅器件都是在碳化硅外延层上制备的。高质量的碳化硅