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一德壹教喜获网络安全三级等保权威认证，安全保障再升级
三级等保认证的获得，印证了一德壹教具备提供高标准数据安全服务的专业能力。
深圳市一德文化科技有限公司
2023-03-02
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11
有关非阿贝尔Majorana零模的一般化理论工作
非阿贝尔Majorana零能模的出现和其超导/超流载 体本身的拓扑特性无关，即无论在拓扑平凡或非平凡的二维超导或超流中，均可以获得满足非阿贝尔统计的马约拉纳零 能模，并由此提出实现马约拉纳零能模的最小化物理实验模型。
北京大学
2021-04-11
一种新的产生暗物质和希格斯的理论机制
一种基于真空非对齐的新的暗物质非热产生机制，这一机制可以适用于包括复合希格斯在内的一大类模型。真空非对齐是对称性自发破缺的一种方式，如图1(a)所示。我们以一个简化的复合希格斯模型为特例阐述了机制的运作方式。在高温时，电弱真空随手征对称性破缺而发生大的破缺，真空非对齐角在一段时间内维持在90度，即对应于一个无希格斯粒子(Higgsless)的真空。此时希格斯场会与模型中其它的赝南部-戈德斯通玻色子组合成一个质量复标量场，假定这个复标量可以携带一个新的U(1)对称性的非零荷，则它在这个真空中不会完全衰变为标准模型的粒子。如果模型中还有一些暗物质粒子也带有这个U(1)对称性的荷，那么希格斯场在这个真空中与暗物质受到相同对称性保护，同属于所谓的暗的部分。如果引入的新的U(1)对称性是电弱反常的，则在发生电弱相变时可通过sphaleron不对称地产生正反暗物质，之后正反暗物质会互相湮灭，直到反物质（或正物质）被全部湮灭，而最终残留的部分就可作为宇宙的暗物质遗迹。在我们的理论机制中，暗物质遗迹的不对称产生是在无希格斯真空下发生的，但随着温度的降低，真空非对齐角会开始变小并最终演化为今天的标准模型真空，真空非对齐角随温度的变化参见图1(b)，而暗的U(1)对称性也随之发生自发破缺。在真空非对齐角开始偏离90度时，希格斯粒子开始从暗的部分中分离出来，也就是说希格斯粒子有可能在较高温度时曾经属于暗的一部分，但在温度降低后从暗的部分中演生出来，成为一个不稳定的实标量粒子。另一方面，还有一些复合暗物质粒子因为受到一个Z_2对称性的保护而不会完全衰变为标准模型粒子，它们虽然在无希格斯真空下是复标量场，但在标准模型真空下却会劈裂为两个有质量差别的实标量场，于是通过Z规范玻色子与原子核散射的过程被运动学禁戒，从而不会受到很强的直接探测限制。我们的理论机制预言，总会存在一个轻的赝标量粒子，这对暗物质直接探测如Xenon1T实验、宇宙学观测、超新星观测以及在对撞机实验中探测“Z规范玻色子衰变到光子及这个赝标量粒子”过程等结果都有深远的影响，从而可以得到检验。
中山大学
2021-04-13
一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法
本发明公开了一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法，包括步骤 1）将文本数据流分割成固 定大小的文本片段并通过向量空间模型表示成矩阵；2）使用压缩感知理论对文本数据流进行空间降维 抽样；3）计算降维后每个文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通过对数倾斜时间（LTT）模型得到抽 样文本。本发明面向互联网海量的、不断增加的文本流，通过更少的存储消耗来实现更快的文本流抽样 和存储，在大大降低抽样文本流规模的情况下，能够以全局视角获得整个文本流中最有价
武汉大学
2021-04-14
科技部 应急部关于印发《“十四五”公共安全与防灾减灾科技创新专项规划》的通知
为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，明确“十四五”期间公共安全与防灾减灾领域科技创新的总体思路、发展目标和重点任务，科技部、应急部制定了《“十四五”公共安全与防灾减灾科技创新专项规划》。现印发给你们，请结合本地区本部门实际认真贯彻落实。
科技部
2022-11-11
教创赛专家报告荟萃⑬ | 北京理工大学空天科学与技术学院教授林德福：教学赛研用“五位一体”领军人才培养模式探索与实践
该模式深度融合“教学赛研用”，打造“飞行力学”等思政示范课程，将高端赛事案例融入教学改革，提升课程内涵与育人实效。
高等教育博览会
2025-09-28
技术需求：地基建物资设备的海量信息检索与搜索引擎技术
各地基建物资设备的海量信息检索与搜索引擎攻关
山东博远重工有限公司
2021-06-15
秸秆还田地力培育及化肥减量关键技术研究与应用技术
对秸秆还田实际生产问题，在研究理论上，明确了秸秆还田对大田作物的化感作用不影响作物出苗和幼苗生长，秸秆还田导致作物出苗差的原因是由于整地质量差、秸秆覆盖不均匀导致种子与土壤接触不紧密造成；揭示了不同轮作体系及还田方式的作物秸秆腐解及养分释放规律，为秸秆直接还田利用、秸秆还田条件下调整施肥技术和减量施肥提供了理论基础；阐明了长期秸秆还田通过改善土壤有机质组分和团聚体结构进而提升土壤保肥能力与优化供肥能力的机制。在关键技术上，提出了秸秆还田条件下大田作物单季生产的氮肥“后肥前移”运筹方式；制定了不同地力的秸秆还田钾肥替代标准；确定了长期秸秆还田条件下周年轮作生产的化肥减施比例。在技术集成与应用上，集成了以氮肥后肥前移、钾肥减量施用、周年化肥减施、种肥协同管理、秸秆机械化还田和秸秆促腐技术等为核心的秸秆还田综合技术；建立了适合于长江中游集约化高强度种植的稻-油、稻-麦、稻-稻-油、棉-油等不同轮作体系秸秆还田综合模式8套。
年来在湖北省共计推广1.1987亿亩，技术应用增产5.6%以上，每亩周年节省氮肥1.9公斤、磷肥0.8公斤、钾肥2.6公斤，肥料利用率提高5.3%-14.3%。
成果完成时间：2017年4月
华中农业大学
2021-01-12
基于组学技术的黄酒酿造关键技术与装备的创新及应用
深入解析黄酒酿造机理并且创新生产技术与装备，是黄酒产业可持续发展 的必由之路。项目围绕如何科学评价黄酒麦曲质量及产品感官体验、如何高效生产优质麦曲、如何提高产品感官体验等关键技术难题等，本项目完成了基于 组学技术的黄酒酿造关键技术与装备的创新及应用。
创新要点
建立了黄酒麦曲及酒醪发酵机理解析方法，阐明酿造过程的微生物驱动力。解析了液化力、酸性蛋白酶活力、酒化力等活力形成的关键微生物，高级醇及生物胺形成代谢途径及关键微生物；通过风味组学技术解析黄酒风味物质形成及变化过程；通过培养组学技术证明微生物是麦曲活力、黄酒风味的主要来源；发现氧气浓度、温度、湿度是麦曲微生物群落结构形成的核心驱动力。全面系统地解析麦曲的各项指标，针对传统麦曲制作中环境依赖、生产效率低、品质不稳定等问题，在已有机械化制曲（国家技术发明奖成果）的基础上首次开发了智能化精准制曲技术与装备。构建了黄酒产品风味轮，阐明了关键风味物质的最适浓度范围。证明β-苯乙醇、异戊醇、异丁醇、组胺、苯乙胺以及酪胺等高级醇和生物胺是影响黄酒醉酒和醒酒的关键化合物，建立了适用于不同黄酒酵母亚株及酿造工艺的高级醇调控方法。
江南大学
2021-04-13