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南京大學(xué)國(guó)際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所和地理與海洋科學(xué)學(xué)院張永光教授、居為民教授和陳鏡明院士團(tuán)隊(duì)在全球變化和陸地碳循環(huán)領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。未來(lái)全球變暖的速率及陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)全球變暖的響應(yīng)是《Science》雜志列出的未來(lái)25年需要解決的125個(gè)重大科學(xué)問(wèn)題之一。工業(yè)革命以來(lái)，人類活動(dòng)造成大氣中二氧化碳（CO2）的濃度持續(xù)上升。CO2濃度的不斷增加，在通過(guò)溫室效應(yīng)導(dǎo)致全球變暖的同時(shí)，也提高了植被的光合作用速率（即CO2施肥效應(yīng)），增加陸地生態(tài)系統(tǒng)吸收大氣CO2的能力（即碳匯能力），從而減緩全球變暖的速率。研究表明，大氣CO2施肥效應(yīng)是造成近幾十年來(lái)全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯顯著增加的決定性因素，也是全球變綠的主要驅(qū)動(dòng)因子之一。因此，在全球尺度定量化評(píng)估CO2施肥效應(yīng)，并分析其時(shí)空變化格局，有助于準(zhǔn)確評(píng)估全球陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力以及其變化趨勢(shì)、降低未來(lái)氣候變化預(yù)測(cè)的不確定性十分重要。 盡管基于控制實(shí)驗(yàn)可以在葉片和冠層尺度對(duì)CO2施肥效應(yīng)的機(jī)理進(jìn)行了的研究，但控制實(shí)驗(yàn)的數(shù)量、空間分布和物種代表性有限，全球尺度CO2施肥效應(yīng)的時(shí)空變化得定量評(píng)估尚不清楚。長(zhǎng)時(shí)間序列遙感觀測(cè)為全球CO2施肥效應(yīng)研究提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，該研究首先基于系列衛(wèi)星傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)，研制了1982-2015年全球新型植被指數(shù)（NIRv）數(shù)據(jù)，驗(yàn)證其作為全球植被光合作用（總初級(jí)生產(chǎn)力，GPP）指示器的可行性；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了準(zhǔn)確評(píng)估全球CO2施肥效應(yīng)的檢測(cè)-歸因模型，揭示了近四十年全球CO2施肥效應(yīng)的時(shí)空變化特征，評(píng)價(jià)了結(jié)果的可能不確定性；最后，結(jié)合歐洲ICP Forests等機(jī)構(gòu)提供的歐洲地區(qū)葉片氮磷觀測(cè)和全球陸地水儲(chǔ)量等遙感數(shù)據(jù)，揭示了全球CO2施肥效應(yīng)時(shí)空變化的可能原因。 研究表明，全球CO2施肥效應(yīng)在近四十年呈現(xiàn)顯著的下降的趨勢(shì)；2001-2015年的全球CO2施肥效應(yīng)比1982-1996年顯著降低。全球超過(guò)70-80%的陸地植被區(qū)域CO2施肥效應(yīng)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，歐洲、西伯利亞、南美洲和非洲大部以及澳大利亞西部地區(qū)尤為明顯；在少部分地區(qū)CO2施肥效應(yīng)存在著上升的趨勢(shì)，例如東南亞部分地區(qū)和澳大利亞?wèn)|部地區(qū)。多個(gè)生態(tài)系統(tǒng)模型同樣能夠模擬出全球CO2施肥效應(yīng)的下降趨勢(shì)，但顯著低于基于遙感數(shù)據(jù)的結(jié)果。

北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)《新世紀(jì)東方區(qū)域文學(xué)年譜整理與研究2000-2020》叢書(shū)采購(gòu)項(xiàng)目（第二次）競(jìng)爭(zhēng)性磋商

近日，西安交通大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院電子陶瓷與器件教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室任巍教授和牛剛教授團(tuán)隊(duì)利用機(jī)械剝離獲得少層二硫化鉬材料制備具有背柵結(jié)構(gòu)和納米級(jí)溝道長(zhǎng)度的光電晶體管，實(shí)現(xiàn)了較高探測(cè)率(＞1013Jones)和響應(yīng)率(＞103A/W)。

工業(yè)級(jí)SLA打印機(jī)二極管泵浦固體激光Nd:YVO4波長(zhǎng)的控制研發(fā)控制程序的編程研發(fā)

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)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(jìn)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(jí)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(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)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(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)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(shí)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(xué)習(xí)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(guó)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(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)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(guò)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(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 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(jì)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(guó)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(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)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(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。