李朝晖教授、张斌副教授团队自主开发了GeSbS硫系玻璃的片上集成光子平台，该平台具有低损耗、高光学非线性和高拉曼增益、可实现灵活的色散调控、硅基片上集成等特点，非常适合于实现可调谐的片上拉曼激光器。

本技术可以高值、无害、资源化利用钢渣和工业废气CO2制备建筑材料，促进钢铁工业和建材工业CO2减排、固体废弃物经济利用，具有显著的经济社会效益以及环保优势。 通用技术指标： (1)CO2吸收量为≥20%(占原材料质量比)； (2)钢渣利用率100%。 部分建材制品性能指标： (1)生产成本低，约为同类传统材料的40%-70%； (2)强度发展快，20-60 MPa可设计调控； (3)耐火温度≥500℃；(4)材料使用寿命30-100年可设计。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

     300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机主要技术参数 名称 抗压部分 抗折部分 荷载 300KN 10KN 示值相对误差 ≤±0.5% ≤±0.5% 活塞直径X最大行程 Φ125Х100mm Φ60Х50mm 压板直径 Φ160 Φ100 压板间距离 200mm 200mm 加荷速度 0-10KN/S 0-100N/S 试验力测量范围：0-300KN 施加试验力误差：±0.5% 输入电压：380V 电机功率：0.75KW 外形尺寸（mm）1220*510*1280mm 主机重量：300kg   300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机的安装      本试验机的安装地基应牢固可靠，为适应操作并使示值正确，基础可适当高出地面，高度按实际需要而定。试验机周围应留不小于0.7m的空间，以便于维修和操作。地脚螺栓（M12×300mm），应采用二次灌浆、确保螺栓埋设正确。   安装时应保持试验机的水平（水平度≤0.2/1000）,应用 0.1/1000.框式水平仪，测量下压板的平面，如横或纵水平超出规定，可在底板下面加垫铁校正，然后拧紧地脚螺母。 然后接通电源线，本机电器应有接地安全防护装置，电源电压变化不超过额定值的±10%。      300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机维修与保养 1、试验机安装在清洁、干燥、温度均匀、周围无振动、无腐蚀气体影响的环境中。 2、试验机应保持清洁，试验机无保护层的零件应经常擦油，以防锈蚀。 3、试验机使用半年至一年后应换油一次，换油时，彻底清洗油箱、滤油器。清洗油箱方法可向油箱内或入煤油，清洗后放出，中此重复几次至洗净为止，并用毛巾擦净箱底，再加入洁净液压油。如平时发现液压油混浊严重不能再用时，应立即更换，否则会加速液压各部位磨损，基至影响力值的准确度。 液压油规格，视气温不同建议如下： （1）当环境温度10-20℃时，用GB-443-84N46#（相当于30#机械油）。 （2）当环境温度20-30℃时，用GB-443-84N86#（相当于40#机械油）。 4、不使用应将机器用塑料套罩好。