发明了一种无机/有机杂化纳米粒子, 与有机物和高聚物的相容性好，将其添加到环氧树脂或各种涂料中，能够提高材料的玻璃化温度，增强材料的耐高温性能，同时还可以提高材料的耐冲击性能和阻燃性能。 经济技术指标与应用效果：按 10% 重量比添加该杂化物到环氧树脂中，可提高环氧树脂的玻璃化温度 15o C,提高维卡软化温度 13o C,提高抗冲击强度 3 倍。提高抗氧指数提高 52%。实验室应用效果显著。 创新要点：纳米杂化物合成方法简单，成本低廉，对环氧树脂的改性效果显著。 效益分析：根据投资规模确定。

主要技术内容： （1）提出了基于神经网络的多电平 SVPWM 控制技术，研发了基于 FPGA 技术的多电平 SVPWM 控制器，实现了塑料片材挤出装备驱动电源的高效性。采用神经网络技术，实现参考电压矢量所在区域判断及矢量作用时间计算，降低了计算量；将多电平 SVPWM 控制器集成到一片 FPGA 芯片上，为挤出装备用交流电机驱动控制提供高性能的专用 SVPWM 控制器，可以直接与通用变频器对接。 （2）提出了分离型螺杆结合 CRD 分散混合器的高速螺杆技术，提升了挤出效率及效果；研发了塑料片材挤出螺杆高频电磁感应加热装置，有效降低了挤出机运行能耗。将常规三段式螺杆设计成五段式，改变了传统螺杆直径对挤出产量的限制。在螺杆机筒外壁上缠绕电流线圈，线圈外再包覆隔热层，线圈两端连接控制线圈电流的高频电源模块；在常规加热瓦加热的基础上，通过电磁感应原理使螺杆产生热量，使得螺杆及螺杆机筒同时加热，缩短了机筒内聚合物塑化时间、降低了能耗。 （3）提出了面向塑料片材挤出成套装备运行过程的全息生产车间制造物联感知技术，开发了成套装备运行的全息感知系统。构建了 RFID-WSN 数据采集集成网络，提出了 LZM - WKPSO 优化算法，在保证覆盖率的前提下使干扰最小；借鉴昆虫协作机理，提出了基于昆虫协作机理的源节点选择概率算法，最大化降低了网络能量消耗。（4）提出了塑料片材挤出成套装备多目标柔性资源优化调度模型，研发了塑料片材挤出装备精益管控软件平台，实现了成套装备的高效能运行。建立了多目标柔性资源优化调度模型，采用重力粒子群混合优化算法进行求解。按照 SOA 思想，设计了集成平台；开发了塑料挤出成套装备运行功能模块，并与底层全息车间无缝集成，形成塑料挤出成套装备精益管控平台。 行业意义： 本项目针对高效能塑料片材挤出装备的关键技术取得了创新性成果，解决了我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 获奖情况：2015 年获中国商联联合会科学技术进步奖特等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性: 目前市场上还没有完全一样的同类产品出现，国外主要有德马克、克虏伯、巴顿菲尔,日本的住友重工等公司在致力于开发塑胶挤出装备产品，但是他们开发的还是将单一系统的简单组合，无法从单机与成套装备精益化管控两方面集合提高系统的能效。由于本项目是从单机关键设备能效优化设计和成套装备精益化管控能效优化设计两个方面入手，开发料挤出成套装备，产品具有能耗低、效率高等特点。综上所述，本项目产品目前拥有先入的一定优势，竞争对手在技术方面无法与本项目产品直接竞争。 本项目产品具有如下技术和性能优势： （1）螺杆的速度从同行的 100 转/分钟提高到 200 转/分钟，挤出量从类技术的 200kg/h 提升 400kg/h；挤出效率的提升导致能耗降低 10%左右；同类技术目前直径 105mm 的螺杆需要配置 115KW 左右的电机，而本项目技术只需要配置90KW 左右的电机，降低了能耗。 （2）螺杆高频感应加热装置使得加热系统能耗降低 15%左右； （4）克服了同类技术在高速混合挤出时混合效果差导致温度不均衡、色差大等问题，提高了制品的品质； （5）生产工艺数据自动数采率 95%以上； （6）生产效率提高 30%左右；优等品率提高 20%；产能提高 1.5 倍； （7）填补国内针对塑料挤出装备生产过程的精益化生产软件的空白； （8）本项目实现生产流程的闭环优化，现有的 ERP、MES 系统则为开环控制； （9）本项目的软件平台有效提升了塑料挤出成套装备的附加值。 技术的成熟度: 相关技术已经形成产品，在广东达诚机械有限公司及其下游企业进行了产业化。 项目成果转化造价：130 万元； 投资预算：硬件成本（不包含塑料片材挤出机本体部分）85 万元；软件开发45 万元。 成果应用范围：塑料包装行业、包装机械行业。 应用案例及单位：成果在广东达诚机械有限公司等行业龙头企业进行了产业化，并在广东、江浙等地区的 10 多家塑料企业进行了推广应用。 经济和社会效益：项目成果能够有效降低能耗 25%，提高生产效率 30%左右，使得企业投资效益大幅度提升。近 3 年来，据不完全统计，累计新增产值约 67206 万元，新增利润 5040 万元，新增税收 2872 万元。项目成果解决了我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 

活性天然产物在合成化学发展、生物医学研究与创新药物发现中一直扮演着重要角色。过去三十年中，接近50%的新上市创新药物来源于天然产物或其衍生物。天然产物的衍生化对构效关系研究和药物活性优化至关重要，而直接通过选择性的官能团化对天然产物进行后期衍生改造无疑是最经济高效的方法。此外，对于天然产物的后期衍生化也有助于快速、有效地构造出化学探针，帮助开展化学生物学研究，揭示新的生物靶点和作用机制。  近年来，随着有机合成方法学与生物酶催化技术的蓬勃发展，涌现出很多在复杂底物上进行选择性官能团化的方法。这些方法极大地促进了天然产物“后期多样化衍生策略” (late-stage diversification)的发展。基于在天然产物后期多样化衍生方面的出色工作，近期雷晓光课题组在美国化学会旗舰期刊《ACS Central Science》上发表了两篇背靠背文章，详细阐述了“后期多样化衍生策略”在天然产物合成与创新药物研发中的应用。

GL-CS-2E型 机电一体化柔性生产综合实训系统是使用柔性制造技术中具有代表性的制造自动化系统，可实现多品种、中小批量的加工管理。柔性制造技术是在自动化技术、信息技术及制造技术的基础上，将以往企业中相互独立的工程设计、生产制造及经营管理等过程，在计算机及其软件的支撑下，构成一个覆盖整个企业的完整而有机的系统，以实现全局动态优化，总体效益、柔性，优化以外产品并对其进行升级改造并进而赢得竞争的智能制造技术。

TE-700Plus 一体化便携水质多参数检测系统 ▷产品简介：TE-700Plus 一体化便携水质多参数检测系统采用军用级高强度防水手提安全箱一体化设计，1个360°自动旋转式比色管检测系统，2个自动比色皿检测结构，同时可检测两个相同污染物的水样，双温区消解模块，数字化集成系统，彩色液晶触摸屏，光纤检测技术，进口光源，专业水质检测仪系统，内置高容量锂电池，仪器性能稳定、测量准确、测定范围广、功能强大、操作简单,满足国标 《HJT399—2007水质化学需氧量的测定快速消解分光光度法》《HJ535-2009水质氨氮的测定纳氏试剂分光光度法》《GB11893-89水质总磷的测定钼酸铵分光光度法》检测要求. ▷适用范围：适用于生活污水、工业废水、地下水、中水、地表水中多种水质污染物的检测 . 运用于水质检测实验室、市政、污水处理厂、环境监测站及教育科研高校、电厂、疾控中心、造纸电镀、水产养殖和生物药业、石化、煤炭、冶金、纺织、制药、食品等行业 . ▷技术参数： *双比色检测系统:1个360°自动旋转式比色管检测系统， 2个自动比色皿检测结构， 同时可检测两个相同污染物的水样  电池：内置大容量锂电池40000mAh 光学检测系统：光纤检测系统 显示： 7寸彩色液晶触摸屏 自动校准：仪器具有自动校准功能 自检：仪器具有自动检测，出错报警功能 光源：进口冷光源（可达10万小时以上） 检测准确度：≤±5% 波长范围：340-900nm 波长准确度：±1nm 波长半宽：4nm 分辨率：001 重复性：≤±2% 存储：可存储100万组数据，可自由调用查看 测量项目：COD 、氨氮、总磷、总氮、浊度、悬浮物多项指标 测量范围：COD（5-10000mg/L）、氨氮（0.01-150mg/L）（分段）、总磷（01-100mg/L）（分段）、总氮（0.01-100mg/L）、浊度（0-2500NTU） 预存曲线：预存1000条曲线，可供用户进行选择、校准、添加等操作 双温区消解：双温区8孔多功能消解 消解温度范围：0-200℃ 消解模块具有双保险高温过载保护 专用水质消解系统，固化常规消解项目，一键式操作消解，消解完成自动报警提示 打印方式：标配内置热敏打印机 数据传输：配备USB接口和串口传输功能，蓝牙接口选配

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。