近日，国际知名学术刊物Angewandte Chemie International Edition在线报道了我校化学与分子工程学院邢明阳教授课题组在环境污染控制领域的最新研究成果，论文题为“Generating High-valent Iron-oxo ≡FeIV=O Complexes inNeutral Microenvironments through Peroxymonosulfate Activation by Zn-Fe LayeredDouble Hydroxides (doi.org/10.1002/anie.202209542)”，并入选了“Peroxymonosulfate Activation Very Important Paper”。

项目“动态频谱资源共享宽带无线通信系统验证网络开发”属于国家863重点项目“频谱资源共享无线通信系统”的子课题。该项目目标是开发与现有系统共存的宽带无线通信系统验证网络，并在694～806MHz频段进行演示验证。在不影响现有系统业务的前提下，为固定和移动用户提供语音和其它宽带业务。 项目所开发的动态频谱资源共享实验验证网络支持8个网络节点，可通过配置构成集中、分布和混合网络架构。与现有业务共存的情况下，在694～806MHz频段完成实验验证；单节点的覆盖范围>1km2；支持20Mbps的峰值传输速率，并支持可变速率传输；可接入Internet网络，支持VoIP、交互式视频业务；工作频段的整体频谱利用效率达到30％以上； 本课题对动态频谱资源共享网络的体系架构、系统设计、协议栈开发、演示验证以及相应的关键技术进行了系统级研究，完成了系统总体方案设计、软件无线电平台和协议栈开发的相关工作，成功搭建了具有认知功能的、能够在694-806MHz频段内动态使用频谱资源的集中式、分布式和混合式实验验证网络，并在多种环境下，对该系统进行了实际测量，获取了大量实验数据，实际测试结果表明，本课题搭建的具有认知功能的三种不同架构验证网络能够正常完成预期功能（如协同感知、动态获取可用频谱资源、组网、切换、保护主用户、多跳传输等），并能够实现较好的网络性能（如吞吐量、网络时延、丢包率等）。同时，本课题还对动态频谱资源共享网络的多项关键技术进行了深入研究，在物理层频谱感知技术、传输技术、MAC协议设计、频谱接入策略研究、网络层路由协议设计等发面均取得了大量研究成果。 动态频谱资源共享宽带无线通信系统能够有效地应用于我国国民生产生活的各个方面，其中该系统的分布式网络架构尤其具有广阔的应用前景，可以在移动环境下，在任何地点建立起高速无线数据链路，处置紧急、突发事件，或建立临时信息采集网络。该类型设备可以广泛应用于军事指挥、油田监控、水文调查、地质勘探、野外抢险作业以及特种行业的实时移动数据传输和监控。

该项目围绕建筑固体废物高效资源化利用的重大社会需求，研发了适合我国特点的 分离、分选和质量调控等建筑垃圾处理工艺和核心装备，建立了建筑固废的全组分多路 径资源化利用模式，研发了建筑垃圾系列再生产品，形成完整产业链。该项目成果已在 北京、上海、河南等25个省市自治区建成生产线80余条，开发出再生混凝土、干混砂浆、 透水砖等系列产品，实现产业化应用。鉴定专家认为：成果拓宽了我国建筑固废资源化 利用途径，为改善建筑固废资源化利用模式、规范管理和行业健康发展提供了技术保障， 总体达到国际先进水平，对节能、环保和绿色制造有重要推动作用。

该项目围绕建筑固体废物高效资源化利用的重大社会需求，研发了适合我国特点的分离、分选和质量调控等建筑垃圾处理工艺和核心装备，建立了建筑固废的全组分多路径资源化利用模式，研发了建筑垃圾系列再生产品，形成完整产业链。该项目成果已在北京、上海、河南等25个省市自治区建成生产线80余条，开发出再生混凝土、干混砂浆、透水砖等系列产品，实现产业化应用。鉴定专家认为：成果拓宽了我国建筑固废资源化利用途径，为改善建筑固废资源化利用模式、规范管理和行业健康发展提供了技术保障，总体达到国际先进水平，对节能、环保和绿色制造有重要推动作用。

在中德双边政府合作协议框架——环境能源领域“中德清洁水创新研究项目（Clean Water）”项目支持下,与德国专家合作研究提出了“半集中式污水及固体废物综合处理及资源化技术”, 该技术改变了传统的集中式供排水模式的“污染物末端处理”结构与物质流和能量流“直线式”流动模式，从根本上解决了现有水资源重复利用率低和污染物难以资源化难题，该技术成果成功在2014 年青岛世界园艺博览会进行示范应用，通过生活污水分质收集、处理，满足再生水的分质回用的同时，实现再生水回用率达 90%以上，生活用水节水率达 40%以上；通过污水污泥与生活垃圾协同消化处理，在有机废弃物 100%无害化处理与利用的同时，实现绿色清洁能源（沼气发电）回收利用。该技术解决了快速发展中城市区域基础设施建设与环境污染问题，引领市政供排水等基础设施的发展方向，实现了“能源消耗最低、污染排放最少、废物综合利用”的最优化。既体现了“循环经济”与“低碳经济”的原则，又与我国当前建设“低碳社会”和“绿色住宅区”的小康社会目标吻合，不仅具有很好的社会效益及环境效益，而且对促进城市可持续发展具有重要的现实意义。 

本专利提出一种网络结构化多主体系统中任务执行的资源缓存方法，每当主体执行任务调用所需资源时，还需对调用的资源进行缓存：如果调用的是原始资源，那么就产生一个该资源的副本，该副本向调用主体移动一步；如果调用的是资源副本，那么直接将该副本向这个主体移动一步。因此，当以后该主体执行任务需调用该资源时，就会比调用原始资源更节省时间，故而提高任务执行的效率.另外，为了防止系统中存在过量的资源副本对网络造成拥塞，本发明还提出了资源缓存的消逝机制：设置一个时间段，网络中的资源副本每隔一个时间段就会向其原始位置回退一步；如果一个资源副本很长时间没有被调用，那么它就会逐步再回退到其原始位置，从而资源副本消失。

生产的有机肥不仅含有作物生长所需要的氮、磷、钾等大量元素，还含有硫、钙、镁、锌、硼、钼、铁、铜等多种中量和微量元素，是一种全价有机肥，可满足作物各生长时期对养分的需要，而且该有机肥料含有大量经微生物分解转化的活性物质，这些活性物质可促进作物的生长发育。该肥料还可以促进作物的抗逆性和对不良环境的适应能力，如抗旱、抗寒、抗病、抗倒伏能力增强 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 此项技术采用了基因工程育种方法生产降解农物秸秆的有效微生物，而且此项技术所研制的菌群不仅缩短了发酵周期，还可避免菌群退化这一国际上同类技术所普遍存在的问题。因此，这项研究的成果是处于国内领先水平的。 生产的有机肥不仅含有作物生长所需要的氮、磷、钾等大量元素，还含有硫、钙、镁、锌、硼、钼、铁、铜等多种中量和微量元素，是一种全价有机肥，可满足作物各生长时期对养分的需要，而且该有机肥料含有大量经微生物分解转化的活性物质，这些活性物质可促进作物的生长发育。该肥料还可以促进作物的抗逆性和对不良环境的适应能力，如抗旱、抗寒、抗病、抗倒伏能力增强

　　为了提高中小学生安全防范意识，提升安全教育知识水平，针对中小学常见安全问题，云幻科教以生动有趣的卡通形象为主人公，通过3D虚拟技术进行模拟不同安全场景，引导学生正确安全行为。3D校园安全教育资源库，包含运动安全、交通安全、电梯安全、意外防范、安全救护等内容。       3D校园安全教育资源库中，每部资源时长在2-7分钟，包含安全情景引入、错误行为禁止、正确行为引导、安全知识小结四部分内容。通过3D校园安全教育资源学习，能有效吸引学生兴趣，让学生知道哪些行为可以做，哪些行为不可以做，遇到危险情景该如何应对，有效提升学生的安全知识水平。

云幻科教根据教育现状，针对于学前教育、义务教育、高中教育的不同需求，研发建设与各学科相配套的3D互动教学资源库，设置演示、交互、练习三大部分。3D互动教学资源库包括小学科学、中学化学、中学数学、中学物理、中学生物等学科资源，还包括校园安全、传统文化等专题资源，为老师提供前沿、创新、有效的教学辅助资料，为学生营造身临其境的沉浸式学习氛围。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片