提出一种如下图所示能克服光子侧向和背向泄露且能极大提高光子前向出射的新型微纳“射灯”结构，其单光子理论收集效率在较大的带宽中超过90%、最高可达95%。 该“射灯”结构量子光源的实验制备难度极大，因为它要求三大核心微纳制备技术：厚度160nm左右且内有量子点的薄膜转移技术；定位精度小于10nm的量子点光学精确定位技术；环形槽宽度制备精度小于5nm的高质量牛眼微纳结构制备技术。为实验制备出这一性能优越的量子光源，王雪华教授团队自2013年开始，从零起步，坚持不懈，不断探索，先后发展和掌握了上述三大核心微纳制备技术，在国际上率先制备出综合性能俱佳的“三高”量子纠缠光子对源

中国科学技术大学潘建伟及其同事徐飞虎、张强，与清华大学马雄峰、多伦多大学Hoi-Kwong Lo等，应邀在囯际物理学权威综述期刊、美国物理学会的《现代物理评论》上发表题为“基于现实器件的安全量子密钥分发”的长篇综述论文。该论文系统阐述了量子密码的原理、理论和实验技术，并指出，经过全球学术界三十余年的共同努力，现实条件下量子密码的安全性已经建立起来，尤其是测量器件无关等量子密钥分发协议的提出，彻底关闭了量子密码在物理实现过程中可能出现的安全性风险，为实

研究了二维二聚化量子自旋系统，通过理论分析和高精度的量子蒙特卡洛方法，发现在交错状二聚化量子海森堡模型中，相变临界指数具有新奇的非单调尺寸标度行为。他们通过在有限尺寸标度理论中引入两个驱动场，同时进行大尺寸的计算分析，成功地解释了非单调的量子蒙特卡洛结果，从根源上指出二维二聚化量子自旋系统的相变仍然属于O（3）普适类，适用于量子-经典对应理论。他们的研究表明，在量子相变中可能存在多个驱动场导致的新奇标度行为，需要采用正确的标度理论才会得到正确的结果。在论文中，他们还创造性地提出多参数联动-高阶拟合方法，能极大地提高数据准确度，可以用在不同体系的数据分析中。

XM-YYC婴儿腰椎穿刺模型   一、功能特点： ■ XM-YYC婴儿腰椎穿刺训练模型采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 模型为婴儿真人大小，侧卧位，头向胸前弯曲，双膝向腹部弯曲，双手抱膝，腰背尽量向后弓起，也可模拟坐位。 ■ 棘突间隙、髂后上棘骨性标志明显。 ■ 可实现标准的穿刺体位，穿刺部位为3～4腰椎间隙。 ■ 进针落空感明显，穿刺正确有模拟脑脊液流出。 ■ 婴儿皮肤、椎管可更换。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 婴儿腰椎穿刺模拟人：1台 ■ 模拟输液套装：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-YGC婴儿骨髓穿刺模型   一、功能特点： ■ XM-YGC婴儿骨髓穿刺模型（小儿骨穿模型）为婴儿下半身，采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 双腿胫骨均可进行骨髓穿刺操作，进针落空感明显，可抽出模拟骨髓。 ■ 穿刺后骨面的针孔可用密封泥填充以便继续使用，延长使用寿命。 ■ 每根模拟胫骨的侧面都可以穿刺。 ■ 穿刺部位的皮肤、模拟胫骨均可更换。   二、标准配置： ■ 婴儿骨内灌注模型：1套 ■ 模拟胫骨：4根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

1.设计独立的量子芯片操控层与量子芯片读取层，利用三维芯片结构提升量子芯片的线路密度与集成度； 2.设计新的量子比特操控信号调制方法，提高量子逻辑门操作的保真度。 3. 开发兼容于超导量子芯片的工艺材料与立体封装工艺技术。 4.设计能实现更大增益-带宽积特征参数的约瑟夫森量子参数放大器结构。 5.利用大规模硬件同步技术以及基于 PXI 等高速扩展架构的集成技术。 6.在逻辑控制板中原位实现量子芯片读取信息的处理。 7.利用 FPGA 实现量子算法序列到量子比特操控信号序列的实时生成与组合，使得用户可以在直接在量子编译器层面对量子芯片进行编程操作。 

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

"1、全二维气相色谱/快速气相色谱-飞行时间质谱联用仪（GCxGC/Fast GC-TOFMS）是近十年以来，国际上发展最迅猛的色质联用技术之一，是色谱-质谱联用技术发展的一个最新趋势。相比于常规气质联用具有高通量、高分离度和高灵敏度等显著优势，是解决复杂体系中全组分和痕量组分分析的最佳方案，逐渐成为石油化工、香精香料、烟草酒业、食品安全、环境监测和中药鉴定等领域的必备分析仪器。 2、基质辅助激光解析离子源-飞行时间质谱仪(MADLI-TOFMS)； MADLI-TOFMS微生物质谱快速鉴定系统具有高通量、高质量精度、高灵敏度和高鉴定准确率等优点。不仅操作界面友好、功能强大，而且运用了优秀的人工智能模糊控制和机器视觉算法。2015年6月通过中国分析测试协会专家组鉴定，同年获得BCEIA金奖。它也是迄今为止继德国布鲁克和日本岛津公司之后，全球第三套微生物质谱快速鉴定系统。微生物质谱快速鉴定系统广泛应用于临床微生物鉴定、药物分析、疾控及检疫等领域，填补了国内同类仪器的空白，应用前景和市场前景十分广阔。 "

本发明涉及一种生物显色剂的制备方法，具体涉及一种用于商品包装上判断时间的生物显色剂及其制备方法。本发明所述的生物显色剂制备方法，通过将地雷花的叶子汁4.5重量份、大戟的叶子汁1.8重量份、地锦的叶子汁3.2重量份、水50份混合均匀后，涂在纸片或者塑料上，在高温、低温、高湿、低湿、光照、避光处理下，均在318 340天内变成棕黑色。本发明说述的生物显色剂，一方面能通过颜色的不同判断时间，另一方面颜色变化不会因材质和外界条件的变化而受到影响。