硅烷偶联剂是在同一分子中含有两种反应性基团-无机反应基团和有机反应基团的有机硅分子。 在复合材料中，选择合适的硅烷可以大幅提升复合材料的弯曲强度(拉伸强度和模量)，同时增强材料对湿度和其他恶性环境条件的抵抗力。硅烷偶联剂可提供的其他优势包括:树脂更好的润湿性能抗湿、除水剂建筑防水矿物填料更好的分散性增强塑料更清晰透明

硅烷偶联剂是在同一分子中含有两种反应性基团-无机反应基团和有机反应基团的有机硅分子。 在复合材料中，选择合适的硅烷可以大幅提升复合材料的弯曲强度(拉伸强度和模量)，同时增强材料对湿度和其他恶性环境条件的抵抗力。硅烷偶联剂可提供的其他优势包括:树脂更好的润湿性能抗湿、除水剂建筑防水矿物填料更好的分散性增强塑料更清晰透明

硅烷偶联剂是在同一分子中含有两种反应性基团-无机反应基团和有机反应基团的有机硅分子。 在复合材料中，选择合适的硅烷可以大幅提升复合材料的弯曲强度(拉伸强度和模量)，同时增强材料对湿度和其他恶性环境条件的抵抗力。硅烷偶联剂可提供的其他优势包括:树脂更好的润湿性能抗湿、除水剂建筑防水矿物填料更好的分散性增强塑料更清晰透明

本发明公开了一种柔性超疏水超疏油结构制备方法，该制备方 法包括如下步骤：(1)制作柔性超疏水超疏油结构底层：在基底上旋涂 一层负性光刻胶，不用掩膜进行曝光；(2)在步骤(1)曝光后的负性光刻 胶上旋涂一层负性光刻胶，利用阵列图形掩膜进行曝光；(3)结构层光 刻胶第二次曝光：采用跟步骤(2)对应的掩模进行套刻曝光；(4)显影： 将上述步骤中曝光后的结构进行显影；(5)镀保护层膜：在步骤(4)中得 到的结构表面形成一层保护膜；(6)剥离：将经过步骤(5)处理后得到的 结构从基底上剥离，得到所述柔性超疏水超疏油结构。按照本发明的 制备方法，工艺简单，成本低廉，对该柔性超疏水超疏油结构的普及 应用具有极大的促进作用。 

本发明公开了一种柔性超疏水超疏油结构制备方法，该制备方法包括如下步骤：(1)制作柔性超疏水超疏油结构底层：在基底上旋涂一层负性光刻胶，不用掩膜进行曝光；(2)在步骤(1)曝光后的负性光刻胶上旋涂一层负性光刻胶，利用阵列图形掩膜进行曝光；(3)结构层光刻胶第二次曝光：采用跟步骤(2)对应的掩模进行套刻曝光；(4)显影：将上述步骤中曝光后的结构进行显影；(5)镀保护层膜：在步骤(4)中得到的结构表面形成一层保护膜；(6)剥离：将经过步骤(5)处理后得到的结构从基底上剥离，得到所述柔性超疏水超疏油结构。按

本发明提供了一种AMF+DSE组合菌剂及其在制备促进黄瓜生长与抗根结线虫的制剂中的应用，本发明设置不同的AMF+DSE组合对黄瓜进行接种试验，分析了不同AMF+DSE组合的侵染率、丛枝着生率、丛枝类型等对黄瓜生长发育及其根结线虫病害的影响。通过试验结果确定最佳的抗南方根结线虫的AMF+DSE组合为G.m+S.a+A.l+Ph.l，此组合处理的株高、茎粗、地上部干重、根系干重和单株产量最高、而病情指数最低，该最佳组合菌剂具有促进黄瓜生长与提高黄瓜植株抗根结线虫的功效，本发明为进一步探索AMF和DSE的相互作用与机制提供了依据、奠定了基础。

西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究，于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》（Nature）在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。该论文构建了“人口流动-风险源模型”，模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布，便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时，研究人员基于匿名移动电话位移数据，对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析，这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示，湖北省的封城举措是非常正确的，它能及时控制传染源的传播，有效降低了各地疫情的风险。此外，研究人员发现，根据2020年2月19日武汉外流人口的分布，能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外，通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是，他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情，该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警，并探测出社区传播严重的地区，在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据，以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到，任何国家的决策者都可以使用这种方法，利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估，并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一，美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称：“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”该项研究发布后，国际上有BBC等30多个新闻媒体报道，国内媒体也有许多报道，其中，央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外，该项研究也表明，中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的：论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构，第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外，通过论文可以看出，我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的，与第三方的手机流动性数据完全契合，以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。