利用单个视网膜转录因子Ptf1a，可以将小鼠和人的成纤维细胞在体外高效重编程为神经干细胞，并揭示了Ptf1a诱导体细胞重编程过程的内在分子机制。由于Ptf1a是一个非神经前体细胞转录因子，该发现颠覆了体细胞重编程为神经干细胞需要依赖神经前体细胞转录因子参与的认知。经过Ptf1a重编程的神经干细胞在体外可以大量传代扩增，并能在体外及体内分化成为具有功能的、各种类型的抑制性及兴奋性神经元、星型胶质细胞和少突胶质细胞。进一步的研究发现，当把这些诱导神经干细胞移植到患有老年痴呆的小鼠模型大脑中，其可以分化并整合到大脑中，和原有的脑细胞形成功能性连接。行为学测试表明，细胞移植可以明显改善患病小鼠的空间学习及记忆功能。 和早期的其它研究相比，Ptf1a的单因子方案更安全、更高效、得到的神经干细胞和体内的神经干细胞更接近，具有诸多优点，从而解决了自体神经干细胞的来源问题。重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理，筛选有效的药物，以及移植治疗各种神经疾病的细胞来源。

通过分析转录抑制复合物NCoR/SMRT在不同细胞环境中的作用，发现该抑制复合物作为体细胞重编程中新的路障对重编程因子诱导的相关基因表达调控起了至关重要的抑制作用，涉及的具体机制是该复合物中组蛋白去乙酰化酶HDAC3对目的基因实施了特异性组蛋白去乙酰化修饰，从而导致重编程因子无法有效地激活内源性的多能性基因。然而，衰减这一复合物在体细胞重编程中的作用将极大地促进重编程的效率。这一研究的发现，加深了业界对体细胞重编程机制的理解，同时也让表观遗传学各个层面的修饰在调控体细胞重编程中发挥的作用也更加清晰。这对于诱导多能干细胞领域的研究和应用，乃至其他类型的细胞命运调控都具有重要的指导意义。

本发明属于生物基高分子材料领域，涉及一种生物基多元醇及其制备方法与其在重防腐涂料中的应用。将羧酸类开环试剂与催化剂混合，得到第二混合液；将环氧植物油和第二混合液分别同时泵入微流场反应装置的微流场反应器中进行开环反应，反应结束后经后处理，即得生物基多元醇。本发明进一步将生物基多元醇与异氰酸酯、扩链剂及功能填料共聚，制得兼具高硬度、耐磨性及耐化学腐蚀性的重防腐涂料，适用于严苛环境金属防腐。本发明通过微流场技术实现高效连续化生产，突破传统工艺对复杂羧酸体系的限制，显著提升涂层性能与环保性。

中国科学技术大学中科院近地空间环境重点实验室陆全明、王荣生研究团队，联合美国加州大学洛杉矶分校卢三博士和其他多家欧美科研机构，在地球磁尾磁场重联触发机制方面取得重要进展。他们结合MMS卫星高分辨率观测资料和数值模拟，发现了地球磁尾磁场重联由电子动力学触发的证据。相关结果10月7日在线发表在《Nature Communications》上。 磁场重联是等离子体中的一种基本物理过程。该过程中，磁能会爆发式地释放、转化为等离子体的动能和热能。日地空间环境中许多爆发式能量释放事件，例如：太阳耀斑、日冕物质抛射、磁层亚暴等，都是由磁场重联导致的。地球磁尾发生的磁场重联，其触发时间只有几秒到几十秒，卫星很难直接地探测到触发阶段的粒子动力学行为。因此，磁场重联触发机制的研究主要来源于理论和数值模拟。 依据理论和数值模拟的研究，地球磁尾的磁场重联触发有两种可能的机制。第一种机制是强驱动环境中电子动力学触发磁场重联。第二种是离子动力学驱动磁场重联。关于两种机制的争论持续了长达半个世纪。研究团队结合高时间分辨率卫星数据和数值模拟，发现地球磁尾位型下的磁场重联触发过程起始于小尺度的电子尺度区域的证据，由该区域内电子动力学行为主导，并导致了进一步的爆发式能量释放过程。这为长达半个世纪的地球磁尾磁场重联触发问题的解决提供了新思路。

项目成果/简介:中国科学技术大学中科院近地空间环境重点实验室陆全明、王荣生研究团队，联合美国加州大学洛杉矶分校卢三博士和其他多家欧美科研机构，在地球磁尾磁场重联触发机制方面取得重要进展。他们结合MMS卫星高分辨率观测资料和数值模拟，发现了地球磁尾磁场重联由电子动力学触发的证据。相关结果10月7日在线发表在《Nature Communications》上。 磁场重联是等离子体中的一种基本物理过程。该过程中，磁能会爆发式地释放、转化为等离子体的动能和热能。日地空间环境中许多爆发式能量释放事件，例如：太阳耀斑、日冕物质抛射、磁层亚暴等，都是由磁场重联导致的。地球磁尾发生的磁场重联，其触发时间只有几秒到几十秒，卫星很难直接地探测到触发阶段的粒子动力学行为。因此，磁场重联触发机制的研究主要来源于理论和数值模拟。 依据理论和数值模拟的研究，地球磁尾的磁场重联触发有两种可能的机制。第一种机制是强驱动环境中电子动力学触发磁场重联。第二种是离子动力学驱动磁场重联。关于两种机制的争论持续了长达半个世纪。研究团队结合高时间分辨率卫星数据和数值模拟，发现地球磁尾位型下的磁场重联触发过程起始于小尺度的电子尺度区域的证据，由该区域内电子动力学行为主导，并导致了进一步的爆发式能量释放过程。这为长达半个世纪的地球磁尾磁场重联触发问题的解决提供了新思路。

本发明公开了一种随机动载荷空间分布及统计特征的识别方法。本发明的方法包括步骤：Ｓ１．开展模态试验，获取结构的模态参数，包括固有频率和模态振型；Ｓ２．将结构随机振动响应利用模态振型展开，获取结构在模态空间的动响应；Ｓ３．利用模态振型展开，将随空间分布的随机动载荷投影到模态空间；Ｓ４．在模态空间内，由随机动响应样本反演随机动载荷样本；Ｓ５．由模态空间内随机动载荷样本及振型函数求解结构上随机动载荷的空间分布和统计特征。本发明能够解决在时域内利用实测结构动响应样本识别结构上随机动载荷的统计特性和分布特征问题，为服役于分布式随机动载荷环境下的工程结构设计与安全评估提供准确可靠的动载荷信息。

成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题

一、项目简介 水下潜水器是海洋立体监测系统的重要移动平台，在深海工程检测、地质勘探、科学考察、环境监测与军事应用等方面有重大需求与发展前景。《国家“十二五”海洋科学和技术发展规划纲要》明确了“开发水下自航行剖面测量技术，形成近海实时、快速观测能力”的重点任务。目前国内外水下潜水器普遍采用细长或开架结构和螺旋桨驱动，具有推进效率低，转弯半径大和辐射噪声大的弱点，急需在减阻和探测能力上取得突破。本项目围绕水下小型机器人高精度探测与识别重要需求，研究基于人工智能的水下探测与识别技术，在水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别上开展技术攻关，并研制样机。海图公司开发多款水下机器人产品，618展示得到重要认可。基于人工智能的小型水下机器人可广泛应用于海洋与内陆，有显著产业化前景。 二、前期研究基础 科研依托厦门大学海洋与地球学院、水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室，具备开展水声实验的良好设施：嘉庚号科考船、一艘海洋二号实验船、两处岸边实验站、一个大型水声水池、水声换能器、测量放大器、丹麦B&K公司的声学测量仪器谱分析仪等。已研制多款水下仿生机器人并在水池完成测试。研究团队凭借跨学科优势，把仿生声学探测与水下机器人技术相结合，取得创新成果。本项目实施所需要的实验方法与技术已经具备，并已在以往研究中得到成功应用，从而具备扎实的科研基础。 三、应用技术成果 在仿生探测方面，研究基于人工智能的水下探测与识别技术。仿生最优能量传输与波束控制、仿生目标探测与人工智能识别可以提高水声探测指向性、抑制混响并具备定向水声通信能力，能够突破现有水下机器人水声探测和通信限制。在基于人工智能的海洋仿生机器人研发方面，利用生物医学成像测量鲸豚流线体形、结构和组织特性，设计仿生机器人具有仿生形态和柔性特性，突破现有水下机器人结构和材料设计理念。研究水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别提升仿生机器人水下工作能力。在仿生水下机器人样机研制、传感和模式识别等取得应用成果。 四、合作企业 海图志（厦门）智能科技有限公司由福建省海洋与渔业厅批准的双创干部苏芃牵头成立，组织了西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、福州大学、福建师范大学等院校博士专家40余人组成，2015年开始，经过了2-3年的基础理论研究，已经申报和取得相关的专利软著20项。开发过相关的水下装备设备包括水下光学成像摄像机、水下光学镜头、水声定位设备、水下潜器等等，具备一定的开发研究的基础。得到省委于伟国书记、中国工程院院长周济、国家海洋局林山青副局长等等领导的认可。相关的产品取得福建省618青年海洋创新创意成果奖第一名，第六届全国海洋航行器设计与制作大赛一等奖，19届中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖、中国创新创业大赛福州市三等奖。海图志（厦门）智能科技有限公司取得厦门海峡科创基金的以5000万估值的投资，在厦门设立海洋机器人创业基地。 海图志（厦门）智能科技有限公司小型水下产品在2016年深圳高交会上引起了科技部、云南省科技厅、广西省海洋局等其他省市领导的重视，2017年福建618项目成果交易会上得到中国工程院院长、福建省省长（现任省委书记）、国家海洋局副局长、福建省副省长、省发改委主任等专家领导的肯定。

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。