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西安電子科技大學機電工程學院多智能體研究中心鄭元世教授團隊通過引入了智能體及鄰居的歷史狀態，提出了一種基于記憶信息的一致性協議并建立了該協議下顯式的一致域。

碳氣凝膠因在同類氣凝膠材料中具有良好的導電性（5～40s/cm），以及高比表面積 而使其成為一種新型的理想電極材料．目前國外的研究集中在將碳氣凝膠應用于超級電 容器（雙電層電容器）電極、氣體擴散電極，燃料電化學電池的電極、可充電電池電極 等，同濟大學在這方面的研究工作也已開展了近十年，取得了一定的成果。 研究的目標是用碳氣凝膠作電極，試制海水淡化原理型裝置，進行各項參數的優化 研究。本材料是典型的環保與能源材料，所以有利于保護環境與資源綜合利用。研究成 果應用于海水淡化、新能源器件等領域。

成果與項目的背景及主要用途： 化工上常見的分離過程包括蒸餾、吸收、萃取和結晶等，其中蒸餾是分離液 體混合物的典型單元操作，應用最為廣泛，約占全部化工工業分離過程的 75%。 在精細化工、制藥、香精香料、油脂、天然產物提取等工業過程中，經常用到精 餾分離過程，所分離的物系通常為熱敏性物系或難分離物系，對分離的要求很高， 采用普通的精餾過程難于達到分離要求，需要對精餾過程進行強化或采用特殊的 精餾分離方法。因此，天津大學經過多年的研究，開發出了組合精密精餾技術。 技術原理與工藝流程簡介： 蒸餾過程耗能巨大，化工過程中 40%~70%的能耗用于分離，而蒸餾能耗又 占其中的 90%，所以蒸餾過程節能是目前蒸餾領域研究的熱點。精餾塔再沸器的 加熱采用降(升)膜加熱技術可以降低傳熱溫差，提高熱能利用率，并可減少物料 的受熱時間，特別適用于熱敏性物系的分離。對于減壓精餾等過程，其液體負荷 通常很低，填料表面不能充分潤濕，使得傳質效率降低。通過采用填料表面處理 技術，可以改善填料表面的潤濕性能。外加磁場對物系的精餾過程有一定的影響， 總體上呈正效應。其原因如下：一是物系在磁場作用下，汽液平衡關系發生變化， 組分間的性對揮發度加大；另一是物系在磁場作用下，黏度和表面張力等下降， 改善了液體在填料表面的潤濕性能，使傳質效率得到提高。蒸餾過程的強化包括 設備的強化和過程的強化。蒸餾設備的強化主要是采用新型高效塔板或采用新型 高效塔填料和高性能液體分布器，達到提高分離效率和減小壓降的目的。 技術水平及專利與獲獎情況： 組合精密精餾技術屬于通用型高新技術，它將精餾塔節能技術、降(升)膜加 熱技術、填料表面處理技術、磁化處理技術、精餾設備強化技術等多種先進的關 鍵技術集于一體。對于一定的精餾分離過程，根據物系的特點和分離要求，將上 述各關鍵技術有機組合，即構成該物系的組合精密精餾分離技術。 獲得天津市科學技術進步三等獎 獲得以下專利：天津大學科技成果選編 1. 從廢丙酮溶媒中磁化精餾回收丙酮的方法，ZL200710060107.5 2. 從廢甲醇溶酶中磁化精餾回收甲醇的方法，ZL200710060106.0 3. 中藥生產廢乙醇溶媒的磁化精餾回收乙醇方法，ZL200610013217.1 4．集磁化與減壓精餾由山蒼子油提取檸檬醛的方法，CN200410072294.5 5. 由山蒼子油精餾提取檸檬醛的方法，ZL011350563應用前景分析及效益預測： 在精細化工、制藥、香精香料、油脂、天然產物提取等工業過程中，經常用 到精餾分離過程，所分離的物系通常為熱敏性物系或難分離物系，對分離的要求 很高，采用普通的精餾過程難于達到分離要求，需要對精餾過程進行強化或采用 特殊的精餾分離方法。 應用領域：精細化工、制藥、香精香料、油脂、天然產物提取 技術轉化條件（包括：原料、設備、廠房面積的要求及投資規模） 根據具體情況面議 合作方式及條件：根據具體情況面議

本發明涉及一種化合物在治療肺癌中的應用。肺癌是全世界發病率和病死率最高的惡性腫瘤，5年生存率僅為16.8％，2010年肺癌的發病率和病死率居我國所有惡性腫瘤之首。非小細胞肺癌(NSCLC)約占所有肺癌病理類型中的85％，而其中>70％的患者確診時已處晚期，全身化療一直是這部分患者的主要治療選擇。而小細胞肺癌約占15％左右。/line目前根據肺癌的類型有不同的藥物用于治療，對于非小細胞肺癌，既有生物藥物如Bevacizumab、Ramucirumab、Pembrolizumab、Necitumumab、Nivolumab等被廣泛使用，又有化學小分子藥物被使用；對于小細胞肺癌使用的藥物主要以與DNA相互作用的分子為主，另外被用于治療非小細胞肺癌的二氫葉酸還原酶抑制劑和mTOR的抑制劑同樣被用于小細胞肺癌的治療。但是很顯然這是一個遠未被滿足的領域，針對肺癌的新藥研發依然是一個熱點。本發明的目的是提供一種化合物在制備抗肺癌藥物中的應用。

 隨著激光技術的不斷發展，超快超強激光可以在飛秒的時間尺度（1飛秒=10-15 秒）內作用于電子使電子產生約0.1納米（1納米=10-9米）量級的空間位移。利用超短超強激光脈沖，人們將可以實現分子尺度下的電子位置的超快及超高精度的位置控制。然而現有的探測技術，卻無法實現對電子如此微小位移的精確測量。隧道掃描顯微鏡（STM）利用的電子量子隧穿信號能以0.1納米的橫向和0.01納米的縱向分辨率對靜止的原子進行成像，卻無法對運動中的電子進行成像。光電子顯微鏡（PEEM）成像系統雖然可以測量運動電子的位置，但是其最好的分辨率僅能達到約3納米，無法在0.1納米的尺度進行位移測量。日前，該團隊利用強場電離中的時間雙縫干涉圖樣，提出對電子在激光脈沖下的微小位移進行了測量的新方案，該方案的分辨率可達0.01納米。為了測量電子在超短脈沖作用下的位移，他們把導致電子位移的超短脈沖置于兩束較長反向旋轉的圓偏振光之間。兩束反旋向的圓偏振光先后分別電離電子，構成時間上的電子波包雙縫干涉，這在電子動量譜中產生渦旋結構。在沒有中間的超短脈沖時，該渦旋結構角向是均勻分布的。當中間加入了一束任意的被測超短脈沖，它將作用于前一圓偏光電離的電子使之產生微小位移，這個微小位移使得電子波包獲得一個額外相位，從而導致先后兩個電子波包的干涉結構在角方向產生了非均勻性。他們提出通過測量這個非均勻的角向分布，可以準確地提取出電子在超短脈沖作用下產生的亞納米量級的微小位移。他們的方案對激光的焦斑效應以及兩束圓偏振光的相位抖動具有很好的抗干擾能力。左圖：新方案示意圖；右圖：測量方案給出的理論預測結果。 理論提出并在實驗上實現了對橢圓偏振強激光橢偏率的原位測量新方案。他們利用兩束其它參數相同而旋向相反的橢偏光來電離惰性氣體氙（Xe）原子，強場電離得到的電子閾上電離譜和單電離離子總產率譜敏感地依賴于兩束光脈沖之間的延時。這些能譜和產率隨延時的周期性調制，能夠準確反映一個光學周期之中橢圓偏振光的電場強度的最小和最大值間的比值，因此可以用來準確提取每一束橢偏光的橢偏率。研究表明，這一橢偏率測量方案在很大的激光參數范圍內普遍適用，這一工作在準確表征超快強激光場的性質方面邁出了重要一步，將對強場物理研究中精細操控原子分子內的超快過程起到重要推動作用。

本發明公開了一種褪黑素在提高蔬菜硫素吸收中的應用，具體地，所述應用包括如下步驟：(1)將褪黑素與附加劑混合后制成褪黑素水劑；(2)將所述褪黑素水劑噴施于缺硫條件的目標植物葉面或投加于目標植物生長的缺硫營養液或缺硫土壤中。本發明的研究表明外源補充褪黑素后能夠提高植物對硫的吸收，同時可以增強硫代謝的關鍵酶活性，促進含硫化合物的合成，進而提高植物對逆境的耐性。尤其是在土壤缺硫情況下，褪黑素的效果更加明顯。

“新型多天線傳輸技術”是5G移動通信系統亟待研究的關鍵問題之一。孕育其中的3D-MIMO技術則是亟需攻克的難點之一。據此，本技術成果依據3D-MIMO技術中的多用戶智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對5G系統波束賦型性能的影響。TR通信可以利用復雜環境中的豐富多徑來提高系統的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶終端，所以TR Massive MIMO通信系統可以用在受陰影衰落較大的地區，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實現設備到設備之間的直接通訊很困難，而TR技術可以精確定位到傳輸終端，達到普通波束賦形達不到的效果。類似的環境還有山區高大山群的陰影衰落，信號衰減大的森林地區等等。此外，TR通信能夠利用復雜環境中的豐富多徑來提高通信系統的性能，所以在電磁波反射路徑多的環境，自然環境比如地下車庫，隧道等，人造環境比如模擬體驗太空艙，金屬裝飾風格的辦公室或者住宅等（見下圖2）。在這些多徑異常豐富的環境下，移動終端經常會出現接收不到信號等，這也是秉承隨時隨地接入網絡宗旨的5G蜂窩移動通信系統亟待解決的問題。

生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布，以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數，即張量網絡的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點：它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數，還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外，與傳統的基于統計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想，是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機，從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行，向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜