北京大学量子材料中心王健研究组在硅衬底上外延生长了高质量超薄晶态铅膜，与北京大学谢心澄院士、林熙研究员和北京师范大学刘海文研究员合作在极低温下观测到反常量子格里菲斯奇异性，并给出理论解释。这一发现揭示了超导涨落与自旋轨道耦合效应对于量子相变的重要影响，揭示出量子格里菲斯奇异性在二维超导金属相变中的普适性。 超导-绝缘体与超导-金属相变是量子相变的经典范例，已有三十余年的研究历史。所谓量子相变，是指在绝对零度下系统处于量子基态时随着参数变化而发生的相变。近年来，随着薄膜和器件制备工艺的提高，二维晶态超导体系逐渐成为了研究量子相变的理想平台，得到了国际学术界的广泛关注。王健研究组与谢心澄院士、马旭村研究员、林熙研究员、薛其坤院士等合作者在前期二维超导的相关研究中发现了超导-金属相变中的量子格里菲斯奇异性 (Science 350, 542 (2015)), 并被同期perspective评论文章Science 350, 509 (2015)专题报道。随后被液态栅极技术发明人东京大学Iwasa教授的综述文章Nature Reviews Materials 2, 16094 (2016)誉为二维晶态超导中三个最重要的主题之一。量子格里菲斯奇异性的研究表明，无序可以定性地改变量子相变的临界行为，其主要特征是趋于量子临界点时，二维超导体系的动力学临界指数发散。 最近，王健研究组通过超高真空分子束外延生长技术在硅衬底上制备出宏观尺度高质量晶态薄膜，并实现了厚度为亚纳米尺度的原子层级可控生长。在此基础上，王健教授与谢心澄院士、林熙研究员、刘海文研究员等人合作，在4个原子层厚（约1纳米）的晶态铅膜中发现了一种具有反常相边界的超导-金属相变，并揭示了其中的反常量子格里菲斯奇异性。根据平均场理论，超导体的上临界场会随着温度降低而逐渐增加。然而，系统的极低温实验表明，4个原子层厚的铅膜的相边界在低温下具有非常新奇的反常特性：随着温度降低，铅膜的上临界场（onset Bc2）在低温下也逐渐降低。沿着反常相边界对铅膜的磁阻曲线进行标度理论分析发现，在趋近于量子临界点附近临界指数随着磁场减小而迅速增大直至发散，该现象与前期实验中发现的临界指数随着磁场增大而发散的行为不同，故称为反常量子格里菲斯奇异性。考虑到这类二维超导体系具有很强的自旋轨道耦合，研究团队基于超导涨落理论发展了一套新的唯象理论模型，定量地解释了这一反常相边界。在自旋轨道耦合与超导涨落效应的共同作用下，超导-金属相边界偏离平均场理论而向外突出，并在反常相边界处呈现出量子格里菲斯奇异性。这一新奇量子相变的发现，证实了量子格里菲斯奇异性在不同相边界的超导-金属相变中具有普适性，并进一步揭示出自旋轨道耦合与超导涨落效应对于超导-金属相变的影响，为深入理解二维晶态超导体中的量子相变现象提供了一个新的视角。图1 四个原子层厚晶态铅膜中的反常量子格里菲斯奇异性。(a) 铅膜在零磁场下的超导转变曲线。插图是输运测量结构示意图。(b) 在0到5特斯拉不同外加磁场下铅膜电阻随温度的变化曲线。 (c) 铅膜在低温下表现出反常相边界，与超导涨落唯象理论模型一致。 (d) 临界指数随着磁场减小而迅速增大，直至发散，是反常量子格里菲斯奇异性的特征。图2 反常量子格里菲斯奇异性相图示意图。在自旋轨道耦合和超导涨落的作用下，平均场理论的相边界（蓝色虚线）向外突出形成新的相边界（红色实线）。当温度低于T^'时，红色实线代表反常相边界。沿着反常相边界趋于无限随机量子临界点B_c^*可以观测到反常量子格里菲斯奇异性。 该工作于2019年8月12日发表于著名学术期刊《自然∙通讯》。(Nature Communications 10, 3633 (2019) DOI: 10.1038/s41467-019-11607-w): https://www.nature.com/articles/s41467-019-11607-w 北京大学王健研究组博雅博士后刘易和研究生王子乔为文章共同第一作者，北京大学王健教授和北京师范大学刘海文研究员是本文的共同通讯作者。其余作者包括谢心澄院士，林熙研究员，以及王健研究组本科生唐钺、博士生刘超飞、陈澄、邢颖（已毕业）、博士后王庆艳（已出站），和林熙组博士生闪普甲。 该工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、量子物质科学协同创新中心、中科院卓越创新中心、北京市自然科学基金、博士后科学基金、中央高校基本科研基金的支持。

本成果针对设备油液分析技术领域，提出了一套设备油液按需维护及故障诊 断方法，针对运行设备在其全寿命周期内提供了一套完整的监测检测服务，立足 于设备服役期内的健康状态，以在用油液（液压油、齿轮油等）为检测对象，以 油液全谱分析方法为核心，通过研究油液分析关键技术、优化分析流程、提高分 析技术的自动化程度等手段，实现了油液维护、状态评估、损伤修复于一体的闭 环式监测，充分降低了设备的突发性故障停机事件与维护成本。 优化油液磨粒制谱环节，自动、准确地提取油液中包含的与设备运行状态相 关的信息； 快速获取谱片的全域数字图像，得到谱片中的图谱信息； 实现谱片磨粒信息的智能提取，全方位地获取磨粒的尺寸分布、数量分布、 形貌分布等特征，完成油液信息的量化表征； 建立典型磨损颗粒的自动识别模型，获取油液中异常磨损颗粒的磨损类别， 结合尺寸、形貌特征判断磨损部位及磨损严重程度； 全方位地评估设备当前的油液性能与磨损状态，分别从润滑状态、磨损情况 出发，为设备的安全、健康运行提供相应的维护措施，动态地指导设备开展相关 的监测工作。

首次从理论上系统阐明了微通道结构靶中，纵向电场主导了电子的加速过程，同时电子的横向加速可以得到有效的抑制，因此可以获得高准直性的电子束，当这些电子束在横向场中的相位发生反转时，电子就会在管道边界处产生强伽马辐射。由于电子的发散角决定了伽马辐射的发散角，因此可以获得准直性非常好的γ-ray辐射源。数值模拟中10PW激光所能获得的发散角小于3度，亮度比之前研究报道结果高出两个数量级的伽马辐射源。图1. 激光驱动光子对撞机产生正负电子对的方案设计图2. 本方案可以获得高出之前2-3量级的伽马光源亮度 本工作即基于以上研究成果，将该超高亮度的伽马射线应用于光子对撞机。理论计算结果表明，该方案可以获得超高信噪比（>1000:1）,且每一发正负电子对信号（>1e8）远高于现有测量技术的探测极限。因此，通过该方案可以在实验室中验证光子互作用过程中由能量到物质的转换过程，将提供激光驱动光子对撞机研究的新途径，也将极大的促进双光子BW物理的发展。未来有望依据本方案建设基于重频拍瓦飞秒激光的高亮度伽马源及其应用装置。

利用位于日本筑波市的 Belle 实验收集的 772 兆 B 介子对样本，对B− → Λ�?? −Ξ?? 0衰变进行了单举和遍举测量。数据分析中，利用 Belle 实验中 B 介子总是成对产生的特性，在单举过程中，利用神经元网络的方 法使用了 1042 个衰变道首先进行一个B+介子标记，然后再通过Λ�?? − → p�??−??+, ??̅???? 0重建一个Λ�?? −粒子。在标记的B+介子和Λ�?? −粒子的反冲质量谱上观测到了清楚 的Ξ?? 0的信号，从而确定B− → Λ�?? −Ξ?? 0过程的存在并测量其衰变分支比ℬ(B− → Λ�?? −Ξ?? 0)。在遍举过程中，不再标记信号B+介子，而是在重建Λ�?? −后，直接通过Ξ?? 0 → Ξ−π+，ΛK−π+和pK−K−π+重建Ξ?? 0粒子，测量得到以下三个连乘分支比：ℬ(B− → Λ�?? −Ξ?? 0)ℬ(Ξ?? 0 → Ξ−π+) , ℬ(B− → Λ�?? −Ξ?? 0)ℬ(Ξ?? 0 → ΛK−π+) 和 ℬ(B− → Λ�?? −Ξ?? 0)ℬ(Ξ?? 0 → pK−K−π+)。结合单举和遍举的测量结果，首次给出了Ξ?? 0衰变绝对分支比：ℬ(Ξ?? 0 → Ξ−π+) = (1.80 ± 0.50 ± 0.14)% , ℬ(Ξ?? 0 → ΛK−π+) = (1.17 ± 0.37 ± 0.09)% 和 ℬ(Ξ?? 0 → pK−K−π+) = (0.58 ± 0.23 ± 0.05)%。实验测量的结果将会被广泛应用 到和Ξ?? 0衰变相关的测量中去。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

本项目在申请了国际国内专利的基础上，大大提高了器件之发光效率、延长其使用寿命。主要技术内容是把无机/有机等多种材料成膜于两个电极之间做成发光器件，即经过步骤： 1. ITO 光刻 2. 基片处理 3. 用物理或化学方法制备无机纳米薄层到基片上 4. 然后将有机材料通过真空镀膜或旋甩涂敷成膜 5. 最后一层是镀金属电极 6. 封装引线等，最后配上驱动电路就制成了一个 OLED 电致发光屏 以上每一步骤，我们都有自己的独到之处，首先从器件的结构上看我们已经避开了美国和日本的专利。这为本项目的开发扫清了障碍。其次，在许多工艺上，我们简化了操作步骤，为其商品化打下了良好的基础。 用这一专利技术可生产出一系列自发光平板显示产品，且不产生电磁幅射，其优越的“性能价格比”使其不仅能打入传统自发光平板显示器市场，而且以其高分辨率的优势，还能进一步挑战目前被彩管（CRT）和液晶（LCD）垄断的显示器市场。产品的价格优势主要有两点：1、使用成熟的常规镀膜技术，步骤少、效率高；2、密封技术低、易操作。 本成果属国内领先水平，尽管日本的先锋公司已有车用显示器件问世；但是，目前国内该领域没有一家公司能生产该产品。 成果适合于手机、仪表显示、HDTV 或“壁挂式彩电”的应用，使全彩色成为可能。 与市面上最多的阴极射线管显示器相比，使用平板显示器基本上不产生电磁幅射，且与纯无机电致发光显示技术相比具色彩鲜艳、驱动电压低、价格低、使用范围宽、尺寸范围大等明显优势，而该技术在成本、性能及尺寸范围等方面又较液晶显示及等到离子体显示具有显著的优势。可采取股份制，在中国注册，在中国和香港上市。

本实用新型属于机械工程密封技术领域，特别适用于旋转轴的磁性液体密封。 本实用新型所要解决的技术问题是，现有的真空应用领域如：各种真空泵、镀膜机等因受空间尺寸限制而未能采用磁性液体密封，为此，提供一种减小径向空间尺寸的磁性液体密封装置。 本实用新型的技术方案：在密封装置两轴承之间的旋转轴的相应位置上镀导磁层，使得空间尺寸变小，从而能够采用磁性液体密封，达到很好的密封效果要求。 减小径向空间尺寸的磁性液体密封装置包括：套、轴承、导磁膜、橡胶密封圈、极 靴、永磁铁、磁性液体、螺钉、调节垫片、法兰盘、轴。在两轴承之间的非磁性轴的相应位置表面上，加工一个深度为 0.1~0.2 mm 的凹槽，在凹槽处镀一层厚度和深度相同的镍或钴材料的导磁膜。安装时先将橡胶密封圈嵌入极靴中，然后依次将轴承、嵌完橡胶密封圈的极靴、永磁铁、另一个嵌完橡胶密封圈的极靴、另一个轴承安装到套的内凸台右侧，然后装上调节垫片和法兰盘，用螺钉固定，将以上零件压紧，将磁性液体注入极靴的极齿之间，最后装上镀有导磁膜的轴。磁性液体在磁场的作用下吸附在极靴的极齿间隙中，形成可靠密封。 本实用新型的有益效果是，采用减小径向空间尺寸的磁性液体密封装置，不仅具有空间尺寸变小，密封效果不变的优点，而且装配方法简单。 该密封装置的径向空间尺寸比采用导磁的轴套结构减小 4 mm，而密封能力不变。上述密封装置同样适用于正压密封。

手感质量的评估是当今纺织工业中非带重要的环节，但是感官评定涉及到人体复杂的生理和心理因素，所以即使是同一块织品，对于不同的人也会得到不同的评价。因而把感官评估客观化、用相对客观的方法和稳定的尺度来评价织物的手感质量是非常必要的。 本系统把智能技术、数据库技术、网络技术和纺织品感官评估技术结合起来，实现了基于Internet的智能化纺织品感官评估。通过Internet这个服务平台，了解到顾客的喜好，以及某时斯市场需求趋势，生产者与消费者之间的互动架起桥梁，对整个纺织行业系统的革新有着积极的作用。本系统的成功实施还能积极的促进感官评估在其它工业领域中的广泛应用。

相关专利提供一种牙体硬组织再矿化的复合材料，包括模拟体液，在模拟体液中增加羧甲基壳聚糖和无定形磷酸钙成分。能对脱矿牙体组织起到再矿化作用。