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雜化材料中的離子鍵可有效地提高材料的穩(wěn)定性和在有機溶劑中的溶解性，為高質(zhì)量薄膜器件制備提供了便利。

該材料具有雙功能基團，能同時富集糖肽和磷酸化肽，同時具有體積排阻的作用，該方法合成簡便，重復(fù)性好，具有較好的富集效果。

索非布韋（又譯為索氟布韋，英文名 Sofosbuvir，CAS：1190307- 88-0）是全球首個丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸類似物抑 制劑，用于治療慢性丙型肝炎，目前國外已有產(chǎn)品在銷售，且利潤可 觀。國內(nèi)還沒有此類藥物，本項目具有重大的發(fā)展前景。 采用本課題組開發(fā)的新型氟取代反應(yīng)，設(shè)計和開發(fā)了一條經(jīng)濟、 綠色和環(huán)保的具有巨大臨床價值和市場價值抗丙肝藥物索非布韋及 其關(guān)鍵含氟醫(yī)藥中間體的制備工藝。本項目的目的是對本課題組開發(fā) 的新穎制備工藝進行中試放大研究，進而實現(xiàn)商業(yè)化規(guī)模制備，從而 產(chǎn)生良好的社會效益和經(jīng)濟效益。 依托南開大學化學院良好的科研平臺，以及本課題組多年積累的 有機氟化學及合成有機化學的基礎(chǔ)研究成果，我們對具有巨大臨床價 值和市場價值的抗丙肝新藥索非布韋及其關(guān)鍵含氟中間體的制備工 藝進行優(yōu)化。小試規(guī)模研究結(jié)果表明，本制備工藝能以良好的經(jīng)濟性、 兼顧環(huán)保、安全等考量獲得預(yù)期質(zhì)量要求的目標產(chǎn)品。后期通過小試 放大研究、中試研究和商業(yè)化生產(chǎn)確認等產(chǎn)業(yè)化開發(fā)程序。 

我校理學院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學習在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設(shè)計出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設(shè)計的合理性。實驗結(jié)果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學習構(gòu)造最簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價值。

高端智能化、高效節(jié)能、低耗能的機械設(shè)備主要為：履帶式的移動破、圓錐破

西北工業(yè)大學超高溫氧化氣氛材料力學性能測試系統(tǒng)加載裝置項目招標公告招標項目的潛在投標人應(yīng)在詳見附件正文獲取招標文件，并于2022年06月16日08點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發(fā)明公開了一種基于二維正交各向異性復(fù)合材料板的熱模態(tài)對結(jié)構(gòu)參數(shù)的靈敏度分析方法，包括如下步驟：（１）求解考慮拉壓、彎曲、剪切變形的二維正交各向異性復(fù)合材料板線性剛度矩陣Ｋ０；（２）求解熱結(jié)構(gòu)的初應(yīng)力剛度矩陣Ｋσ；（３）求解考慮熱應(yīng)力影響的結(jié)構(gòu)有限元動力學方程的目標函數(shù)，即為轉(zhuǎn)化為考慮結(jié)構(gòu)熱應(yīng)力影響的廣義特征值問題；（４）基于步驟（３）中的目標函數(shù)ｆ，采用復(fù)變函數(shù)法求解二維正交各向異性復(fù)合材料板的熱模態(tài)對結(jié)構(gòu)參數(shù)的靈敏度。本發(fā)明考慮了熱應(yīng)力對結(jié)構(gòu)剛度以及結(jié)構(gòu)響應(yīng)（熱模態(tài)）分析的影響，能夠利用復(fù)變函數(shù)法分析得到精度較高的熱模態(tài)對結(jié)構(gòu)參數(shù)的靈敏度矩陣。