传统的空穴传输材料——以Spiro-OMeTAD为代表的芳胺类化合物由于其结构多样性、易于调节的前线轨道能级、较好的成膜能力和高的热稳定性与形态稳定性，在多个技术领域也受到了极大的关注。 氮原子的易氧化和有效传输正电荷的能力，使芳胺基团成为强电子给体。然而，由于芳胺的非平面构象及核心氮与芳基之间的扭曲，芳胺化合物大部分是无定形的。这降低了芳胺化合物的电荷载流子迁移率，并导致芳胺化合物需

1、熟悉精通高性能有机颜料的合成技术和后处理技术人员。2、精通水性色浆、UV光固化色浆、颜料制备物技术人员

松紧式，有帽檐（女生用）。

新能源学院赵学波教授领衔的氢能团队在具有工业应用前景的丙烷氧化脱氢制丙烯高性能催化剂研究方面取得新进展，相关论文《含硼金属有机框架化合物衍生的球形超结构氮化硼纳米片》（A Spherical Superstructure of Boron Nitride Nanosheets Derived from Boron-Contained Metal-Organic Frameworks）在国际化学领域顶级期刊Journal of the American Chemical Society发表。我校2016级博士生曹磊、新能源学院代鹏程副教授为该论文共同第一作者，新能源学院赵学波教授、代鹏程副教授、昆士兰大学Yusuke Yamauchi教授为共同通讯作者，中国石油大学（华东）为第一署名单位。 丙烯是极为重要的大宗化工基础原料，后续衍生出的众多有机化工产品在建筑、汽车、包装纺织等领域有广泛应用。近年来随着丙烯下游产业规模的迅速扩张，传统的丙烯来源已无法满足市场需求，因而亟需开发新的丙烯来源。丙烷氧化脱氢制丙烯具有底物转化率高、工艺能耗低和无积碳不易失活等优势，极具工业应用前景。但是由于产物丙烯容易与氧化剂发生过度氧化，降低了目标产物的选择性，从而让丙烷氧化脱氢工艺一直无法达到工业化的要求。因此，开发一种高效催化剂，抑制过度氧化，提升产物中丙烯的选择性是推动丙烷氧化脱氢发展最直接有效的手段。 氮化硼是目前烯烃选择性最高的丙烷氧化脱氢催化剂，但是单程烯烃收率离工业化需求仍有一定差距。通过可控合成提高活性物种在氮化硼表面的含量和分散度是一种提升催化性能的有效途径。构建分层的三维结构，尤其是基于二维氮化硼纳米片为基本单元的球状三维结构，有助于提高边缘活性物种的含量。除丰富的边缘活性位点外，特殊的三维球状结构促使反应混合气沿着球面进行有效地扩散并充分与活性位接触，提高催化剂的催化活性。然而迄今为止，如何控制氮化硼纳米片自组装形成三维球状超结构仍是一个充满挑战性的工作。 针对上述问题，研究人员以金属有机框架化合物（MOFs）为前驱体，通过溶剂热转换的方式制备了三维球形超结构MOFs纳米片（SS-MOFNSs），并进一步以SS-MOFNSs为自牺牲模板，制备了球形超结构氮化硼纳米片（SS-BNNSs）催化剂。 SS-BNNSs在丙烷氧化脱氢反应中表现出了优异的催化性能，510 ºC的操作温度下，产物中烯烃的收率达到了40.2%（丙烯，27.8%；乙烯，12.4%），远超商业化的氮化硼纳米片（丙烯，23.8%；乙烯，8.6%）和高比表面积的氮化硼纤维（丙烯，20.7%；乙烯，10.2%）。通过系统的表征可以发现，SS-BNNSs表面富含B-OH，让催化剂无须活化就可以直接催化反应进行，同时特殊的结构优势提高了活性物种的分散度，利于反应气与活性位点快速接触和产物丙烯的迅速脱附，提升了产物丙烯的单程收率。SS-BNNSs自组装的构造过程和结构优势带来的性能提升拓宽了催化剂的设计思路。 该研究成果获得审稿专家充分肯定，审稿专家一致认为该工作提出的含硼MOFs衍生三维超结构氮化硼纳米片具有很好的创新性，其作为丙烷氧化脱氢催化剂表现出的高烯烃收率在工业应用方面具有较大潜力，为丙烷氧化脱氢催化剂的研究提供了新的参考。

通用小型汽油机用于小型发电机组、社会生产和家庭省力用机具的动力，全世界年产量达 5000 多万台。我国近年快速发展， 2013 年产量达 2400 余万台，已是世界生产基地。 近 10 年间小型汽油机的排放法规不断加严，项目结合行业发展和国际市场需求，研究与国际同步，对共性技术开展攻关，掌握了突破欧美排放法规壁垒的核心关键技术，研发了系列低污染节能小型汽油机产品， 解决了行业发展的难题， 形成的成果丰富了内燃机的理论。项目主要研究内容与创新：（ 1） 突破欧美环保壁垒的低

天津大学神经工程团队针对人机交互面临的神经系统层面交互信息复杂共性挑战，历时十余年，发明了一套面向高性能人机交互的脑-机-体复合神经感知与反馈的系统解决

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 涂然 计算机科学学院/计算机科学与技术 2018/2022 201831061321 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张全 计算机科学学院 讲师 计算机视觉、并行计算 四、项目简介 本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。 本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。

日前，东南大学智能材料研究院、化学化工学院杨洪教授课题组在光控软驱动器研究领域取得重要进展，开发了一种具有卓越跳跃性能的软体机器人。研究成果于近日发表在国际顶级期刊《德国应用化学》上，并被选为VIP论文。

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牙科陶瓷具有优良的光传播和光反射性能，可以再现自然牙半透明深度和色深度，有良好的生物相容性，磨耗性接近牙釉质、不导电、不产生CT和MRI的伪影、X射线透射，化学性能稳定、在口腔环境中不降解，抛光和上釉的瓷面光洁，菌斑不易附着，且陶瓷修复体美观，是最具发展潜力的牙科修复体材料。