我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

哈尔滨工程大学软包/固态电池电极极片制备设备采购及服务竞争性磋商

星恒电源股份有限公司成立于2003年12月，拥有以锰系多元复合锂为核心，包括锰系多元复合锂和三元材料的多条动力电池生产线，是国内知名的动力锂电池高新技术企业。历经16年发展，星恒已开展全球化产业布局，在苏州基地的基础上，星恒已在安徽滁州苏滁现代产业园投建滁州星恒，同时欧洲子公司、印度子公司相继成立。公司拥有以院士领衔的技术研发团队，掌握超级锰酸锂、动力电池梯次利用的核心技术；拥有国际知识产权锰酸锂（专利号：01134448.2）；拥有67项专利，实用新型专利42项，发明专利17项，外观专利8项；承担过11项“863”电动汽车重大专项课题，2项“973”课题，13项国家课题。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

本发明公开了一种考虑可变寿命特性的确定电力系统调峰用电 池储能容量的方法，将电力系统调峰用电池储能的能源节约效益、环 保效益、容量替代效益进行量化，并纳入到容量规划目标中；计及电 池储能的年运行成本，并根据电池储能运行过程中其实际使用寿命和 放电深度的关系建立了电池储能可变寿命模型，计算其建设投资成本 等年值，形成确定电力系统调峰用电池储能容量的目标函数。在考虑 系统功率平衡约束、系统备用约束、常规机组出力约束、火电机组爬 坡约束以及电池储能运行约束的基础上，以年净收益最大为目标对模 型进行求解。本

本发明公开了一种铅炭复合材料、其制备方法及应用。所述复合材料包括三维多孔结构的炭骨架和附着在炭骨架上的纳米氧化铅-金属铅颗粒，炭骨架和纳米氧化铅-金属铅颗粒的质量比例在1:10³ 至 1:10 之 间 ； 炭 骨 架 的 比 表 面 积 在20m²/g 至 1000m²/g 之间；纳米氧化铅-金属铅颗粒中金属铅的摩尔比例小于或等于 50％。其制备方法以铅的有机配合

此方案可同时实现对催化剂活性位点（Fe-N4）的电荷密度以及Fe离子3d层电子结构的调控，此外FePc＆rGO不仅在碱性介质中展示出优于商业Pt/C催化剂的ORR性能，由该催化剂组装的锌－空气电池（液态、准固态）也具有令人满意的实际应用潜力，这种活性位点内外部双重优化的策略可为氧电催化剂的机理研究提供新的思路与见解。

本发明公开了一种光电化学太阳能电池光电极微纳结构制造工艺，包括步骤：1)在洁净硅片上热生长一层 SiO₂薄膜、2)在有 SiO₂层的硅片表面光刻出圆孔阵列图形、3)刻蚀暴露的 SiO₂，将光刻的图形转移到 SiO₂层、4)镀Cu 膜、5)去除表面的光刻胶及光刻胶表面的 Cu、6)生长 Si 微米线阵列、7)在 Si 微