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1、區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)與實(shí)踐 2、地震體數(shù)據(jù)三維建模技術(shù) 3、大數(shù)據(jù)算法研究與應(yīng)用 4、基于ARM的智能終端研究與應(yīng)用

一體化產(chǎn)品試驗(yàn)臺采購招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在線上獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月29日09點(diǎn)30分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時(shí)間拉伸技術(shù)和實(shí)時(shí)高速電路建立的實(shí)時(shí)光譜分析控制平臺，實(shí)現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實(shí)時(shí)光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機(jī)所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對飛秒脈沖的時(shí)域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實(shí)現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實(shí)時(shí)精確識別。低速時(shí)域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時(shí)光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實(shí)時(shí)控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時(shí)域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時(shí)域采樣即可識別飛秒脈沖對應(yīng)的瞬時(shí)光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實(shí)現(xiàn)了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實(shí)時(shí)編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實(shí)時(shí)的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動力學(xué)過程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動力學(xué)過程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機(jī)理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項(xiàng)工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學(xué)學(xué)會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學(xué)基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

5-氨基酮戊酸光動力療法（ALA-PDT）是一種藥械聯(lián)合的新型靶向療法，治療非黑素性皮膚腫瘤、痤瘡、尖銳濕疣等難治性皮膚病療效顯著、副作用小。但ALA-PDT治療過程伴有劇烈疼痛，嚴(yán)重影響患者治療感受，是業(yè)界公認(rèn)的ALA-PDT治療瓶頸。此項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在同濟(jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院、附屬上海市皮膚病醫(yī)院王秀麗教授帶領(lǐng)下，長期致力于ALA-PDT臨床與基礎(chǔ)研究，在國內(nèi)外率先掌握了“無痛ALA-PDT關(guān)鍵技術(shù)”，形成相關(guān)成果申請國家專利，并將其轉(zhuǎn)化生產(chǎn)出第一代無痛光動力治療儀用于臨床治療。在此基礎(chǔ)上擬進(jìn)一步打造個性化、智能化、便捷的新型無痛ALA-PDT，降低對專業(yè)醫(yī)師的依賴程度，打破技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)無痛ALA-PDT擴(kuò)大推廣應(yīng)用，引領(lǐng)“ALA-PDT無痛治療新時(shí)代”。第一代無痛光動力治療儀圖片 團(tuán)隊(duì)已將諸多原創(chuàng)性研究成果進(jìn)行臨床轉(zhuǎn)化，總結(jié)關(guān)鍵技術(shù)并將其推廣至全國2000多家醫(yī)院，直接獲益患者逾100萬人次。第二代治療儀

在廁所黑水處理及黃水資源化方面，研發(fā)了ABR/MFC/MEC系統(tǒng)、兩級A/O與MFC、MEC耦合系統(tǒng)、黃水（電）化學(xué)沉淀及資源化系統(tǒng)。設(shè)計(jì)的生態(tài)廁所在有機(jī)物降解同時(shí)能源回收，高效厭氧ABR反應(yīng)器實(shí)現(xiàn)100余個生態(tài)廁所示范項(xiàng)目；在城市污水脫氮除磷方面，構(gòu)建的污水內(nèi)生微生物弱電刺激反硝化除磷耦合脫氮裝置、微生物雙源電化學(xué)污水等反應(yīng)器實(shí)現(xiàn)低C/N污水零外加碳源處理。在工業(yè)廢水方面，研發(fā)出去除電鍍廢水中重金屬絡(luò)合物的藥劑及其方法、焦化廢水預(yù)處理方法與活性炭吸附-高錳酸鉀氧化-Fenton氧化工藝聯(lián)合處理農(nóng)藥廢水的方法；研發(fā)出快速檢測水質(zhì)的新型傳感器；構(gòu)建智慧環(huán)保與水務(wù)平臺。主編環(huán)保技術(shù)手冊一部，參編或?qū)徍?項(xiàng)國內(nèi)環(huán)保行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、2項(xiàng)國際標(biāo)準(zhǔn)，環(huán)保白皮書咨詢報(bào)告、專著兩本。

近日，東南大學(xué)智能材料研究院、化學(xué)化工學(xué)院楊洪教授課題組在光控軟驅(qū)動器研究領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，將拓?fù)鋵W(xué)設(shè)計(jì)與液晶彈性體材料相結(jié)合，開發(fā)了一種具有多模態(tài)、自維持、可調(diào)諧運(yùn)動的軟驅(qū)動器。研究成果發(fā)表在國際頂級期刊《德國應(yīng)用化學(xué)》上，并被選為VIP論文。

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進(jìn)化多目標(biāo)算法。