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由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。
南方科技大学
2021-04-14
物理学院高鹏、刘开辉等利用电镜测量转角h-BN/石墨烯中的可调带间跃迁
近日，北京大学物理学院量子材料科学中心、电子显微镜实验室高鹏课题组，与凝聚态物理与材料物理研究所刘开辉课题组、中国科学院大学和中国科学院物理研究所张余洋课题组等合作，利用透射电子显微镜的电子能量损失谱测量并结合第一性原理计算，揭示了h-BN/石墨烯异质结构中的转角关联耦合效应。研究发现，角度依赖的层间摩尔势改变了石墨烯的能带结构，导致石墨烯M点层内带间跃迁能量红移，并且晶格相对扭转诱发的h-BN的布里渊区相对于石墨烯M点的旋转也贡献了新的带间跃迁途径。结果表明，在堆垛的二维材料器件中需要仔细考虑扭转耦合效应带来的影响避免意外干扰；同时，转角连续可调的带间跃迁也可以为新型光电器件设计提供新的自由度。该研究成果以《转角h-BN/石墨烯中的可调带间跃迁》（“Tunable Interband Transitions in Twisted h-BN/Graphene Heterostructures”）为题，于7月5日发表在《物理评论快报》（Physical Review Letters 2023, 131, 016201）。
北京大学
2023-08-22
材料与物理学院煤基燃料电池团队在高温电解及CO2资源化方面取得研究进展
固体氧化物电解池（SOEC）是固体氧化物燃料电池（SOFC）的逆过程，图一所示，SOEC通过电解H2O产生氢气，通过电解CO2减少CO2排放，并对H2O/CO2进行共电解以产生用于化工生产的H2/CO合成气。其产品可应用于炼钢、化工、农业、航空航天和医疗等众多领域。
中国矿业大学
2022-06-01
2023中关村论坛开幕式发布十项重大科技成果 涉区块链、量子计算等
今晚，2023中关村论坛在京开幕，开幕式上发布了北京国际科技创新中心建设十项重大科技成果。
央视新闻客户端
2023-05-26
物理学院刘开辉课题组在12英寸二维半导体晶圆批量制备研究中取得进展
北京大学物理学院凝聚态物理与材料物理研究所、人工微结构和介观物理国家重点实验室刘开辉教授课题组与合作者提出模块化局域元素供应生长技术，成功实现了半导体性二维过渡金属硫族化合物晶圆批量化高效制备，晶圆尺寸可从2英寸扩展至与当代主流半导体工艺兼容的12英寸，有望推动二维半导体材料由实验研究向产业应用过渡，为新一代高性能半导体技术发展奠定了材料基础。2023年7月4日，相关研究以“模块化局域元素供应技术批量制备12英寸过渡金属硫族化合物晶圆”（Modularized Batch Production of 12-inch Transition Metal Dichalcogenides by Local Element Supply）为题，在线发表于《科学通报》（Science Bulletin）。
北京大学
2023-08-22
《Nature Physics》刊发北京航空航天大学物理学院袁丽副教授团队希格斯粒子宽度测量成果
近日，我校物理学院袁丽副教授团队联合比利时布鲁塞尔自由大学、美国加州大学圣塔芭芭拉分校的相关团队，通过分析CMS实验数据，获得目前世界上最精确的希格斯粒子宽度测量结果，相关成果以“Measurement of the Higgs boson width and evidence of its off-shell contributions to ZZ production”为题发表在《Nature Physics》期刊上。
北京航空航天大学
2022-11-08
清华大学集成电路学院钱鹤、吴华强团队提出基于旋转神经元的新型储备池计算硬件架构
随着摩尔定律的放缓，基于硅晶体管和冯诺依曼架构的传统计算硬件系统在人工智能时代面临严峻的性能瓶颈。受大脑启发，基于新原理器件的类脑计算致力于充分挖掘电子器件自身的物理属性作为计算资源，从而在硬件层面高效实现各种人工神经网络。
清华大学
2022-04-08
在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法
本发明公开了一种在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法，通过安装在移动载体上的车载摄像机采集载体的动态图像，采用金字塔Lucas?Kanade光流和SIFT特征点匹配两种算法分别检测出当前帧和下一帧图像中的特征点并对其进行匹配，然后根据匹配成功的若干对特征点所对应的像素位移计算出在载体坐标系下的速度V光流、VSIFT，并将两者的差值ΔV以及加速度差值Δa输入到改进的自适应卡尔曼滤波器,对光流法计算得到的载体速度VSIFT进行直接校正。通过本发明求取速度精度高和求
东南大学
2021-04-14
东南大学物理学院王金兰教授团队与其合作者在钙钛矿激发态动力学领域取得新进展
近日，东南大学物理学院王金兰教授课题组与其合作者，德国不莱梅大学Thomas Frauenheim教授课题组及美国南加州大学Oleg V. Prezhdo教授在钙钛矿激发态动力学方面取得重要进展。
东南大学
2022-10-10
物理学院张霖与城环学院刘刚合作揭示全球食物损失浪费背后的空气污染及生物多样性损失环境负担
北京大学物理学院大气与海洋科学系张霖长聘副教授课题组与北京大学城市与环境学院刘刚教授等合作，通过融合多学科研究工具（食物损失与浪费数据、氨排放清单和模型、大气化学模型及流行病学方法等），评估了在当前或未来减少全球食物供应链中损失与浪费（FLW）对氨减排、PM2.5污染减缓、氮沉降减缓和生态系统多样性保护的效益。研究揭示了全球实现可持续发展目标SDG 12.3.1（食物损失与浪费减半）将有助于减少PM2.5空气污染导致的过早死亡人数，并显著减缓生物多样性热点区域（biodiversity hotspots）的超量氮沉降。相关研究成果以“全球食物损失与浪费蕴含尚未被认识到的对空气质量及生态多样性热点的危害”（Global food loss and waste embodies unrecognized harms to air quality and biodiversity hotspots）为题，于2023年8月7日在线发表在《自然·食物》（Nature Food）。
北京大学
2023-08-22