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近日，我實驗室邱讓建副教授在《Agricultural and Forest Meteorology》（農(nóng)林科學(xué)I區(qū)top期刊，2020年影響因子4.651）上發(fā)表題為“An improved method to estimate actual vapor pressure without relative humidity data”的研究論文，該論文第一作者是我校邱讓建副教授，碩士研究生李隆安為第二作者，合作作者為中國農(nóng)業(yè)大學(xué)康紹忠院士等。這是邱讓建副教授近期在該期刊發(fā)表的第二篇文章。 實際水汽壓是評估大氣中水汽含量的一個間接指標(biāo)，是氣象、水文、農(nóng)業(yè)等相關(guān)學(xué)科中經(jīng)常使用的重要參數(shù)，可反映地表與大氣間的水分傳遞，以及局部到區(qū)域尺度的水平衡。雖然大多數(shù)國家對最高和最低氣溫的有較高的觀測精度，但相對濕度或和露點溫度數(shù)據(jù)通常不易獲得，或無法獲取長期高質(zhì)量的觀測數(shù)據(jù)，造成較難計算實際水汽壓。因此無相對濕度數(shù)據(jù)條件下估算實際水汽壓成為氣象、水文、農(nóng)業(yè)等相關(guān)學(xué)科的研究熱點。 當(dāng)缺乏相對濕度數(shù)據(jù)時，前人主要采用最低溫度替代露點溫度或基于最低氣溫靜態(tài)修正最低溫度以估算實際水汽壓。該文通過評估886個氣象站點的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)上述兩種方法在干旱區(qū)大大高估了實際水汽壓。而基于最低氣溫修正露點溫度的修正因子與干旱指數(shù)間存在極顯著的對數(shù)函數(shù)關(guān)系。基于該關(guān)系可動態(tài)修正露點溫度，進(jìn)而準(zhǔn)確估算不同氣候區(qū)的實際水汽壓。提出的動態(tài)校正露點溫度的方法較文獻(xiàn)中的不修正或靜態(tài)修正露點溫度的方法在所有氣候區(qū)均大幅提高了估算精度。該方法適用于日尺度以上的實際水汽壓的估算。

為了解決高精度模具表面強化處理變形和高溫技術(shù)在工業(yè)大規(guī)模推廣應(yīng)用中的瓶頸問題，本項目提出利用低溫流動層法進(jìn)行碳氮化物涂層制備的方法，應(yīng)用于高精密模具表面強化處理。通過氣流與粉末在600℃左右形成左右的流動層的熱輻射特性，在高精密模具表面制備高耐磨高耐蝕的碳氮化物涂層，是由碳化物和氮化物復(fù)合而成，兼具碳化物和氮化物的優(yōu)點，具有高熔點、高硬度、耐磨、耐氧化、耐腐蝕等特性，并具有良好的導(dǎo)熱性、導(dǎo)電性和化學(xué)穩(wěn)定性，適用于要求較低的摩擦系數(shù)和較高硬度高精密模

產(chǎn)品詳細(xì)介紹上四下四回流焊,回流焊接機(jī)QS-F830   http://www.qinsidianzi.com/

我校量子信息技術(shù)研究所王琴教授團(tuán)隊在量子密碼領(lǐng)域取得新進(jìn)展，該團(tuán)隊首次利用參量下轉(zhuǎn)換光源實現(xiàn)了被動式誘騙態(tài)量子數(shù)字簽名，達(dá)到了200公里的安全傳輸距離，創(chuàng)造了當(dāng)前量子數(shù)字簽名實驗的最新記錄。該成果9月19日在線發(fā)表在國際權(quán)威學(xué)術(shù)期刊《Physical Review Applied》上。 　　量子數(shù)字簽名是量子密碼學(xué)的重要應(yīng)用方向之一。相比經(jīng)典數(shù)字簽名，量子數(shù)字簽名原則上具有量子力學(xué)賦予的無條件安全性，在密碼學(xué)中具有巨大的發(fā)展?jié)摿Γ蚨玫綄W(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。目前大多數(shù)研究團(tuán)隊使用的是主動式多強度誘騙態(tài)方案，可能存在著強度調(diào)制側(cè)信道漏洞，直接影響量子數(shù)字簽名系統(tǒng)的實際安全性。此前報道過的量子數(shù)字簽名最遠(yuǎn)安全傳輸距離為134公里。針對目前主動式多強度誘騙態(tài)量子數(shù)字簽名協(xié)議存在的缺點，我校王琴教授團(tuán)隊在自主研制的新型標(biāo)記單光子源基礎(chǔ)上，提出了被動式誘騙態(tài)的量子數(shù)字簽名方案，從協(xié)議層面提高了安全性。隨后，他們對提出的量子數(shù)字簽名方案進(jìn)行了原理性驗證，在100公里處每7秒可簽名1比特消息，兼顧了安全性和實用性。另外，該實驗將量子數(shù)字簽名的安全傳輸距離紀(jì)錄刷新到了200公里，充分展示了標(biāo)記單光子源在量子密碼中的優(yōu)勢，為未來量子數(shù)字簽名的實際應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。 　　該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學(xué)院博士生張春輝，量子信息技術(shù)研究所的王琴教授和張春梅老師是該工作的共同通訊作者。該工作得到了中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)量子信息重點實驗室韓正甫、陳巍、王雙、銀振強，南京大學(xué)張臘寶等人提供的技術(shù)支持。此項工作受到國家重點研發(fā)計劃，國家自然科學(xué)基金以及江蘇省優(yōu)勢學(xué)科等項目支持。

近日，我校藥學(xué)院李微研究員和謝唯佳副教授合作在化學(xué)領(lǐng)域頂級期刊AngewandteChemieInternationalEdition（IF：15.336）上發(fā)表了關(guān)于多種復(fù)雜脫氧糖糖鏈的立體選擇性高效合成的高水平論文。

科研團(tuán)隊經(jīng)過3年多研究，形成了集理論分析、試驗測試和計算機(jī)仿真于一體的技術(shù)方法，為工程單位整機(jī)性能進(jìn)行振動與噪聲評估、分析、優(yōu)化及驗證。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 科研團(tuán)隊經(jīng)過3年多研究，形成了集理論分析、試驗測試和計算機(jī)仿真于一體的技術(shù)方法，為工程單位整機(jī)性能進(jìn)行振動與噪聲評估、分析、優(yōu)化及驗證。 研究成果早期應(yīng)用與寧波大學(xué)與玉柴動力的發(fā)動機(jī)減振降噪、方太葉輪異音減振項目，并在山東巨明集團(tuán)的452、688等玉米機(jī)械上進(jìn)行了減振降噪的優(yōu)化改進(jìn)上，使其發(fā)動機(jī)、駕駛室的傳遞率分別從156%降低至75%、157%降低至78%，駕駛室舒適性也得以大幅度改善，有效地提升了該款產(chǎn)品市場競爭力。2019年該兩款產(chǎn)品的銷售量為22500萬元，年增長約20%。 2019年寧波大學(xué)與柳工集團(tuán)所簽訂的TC800起重機(jī)減振降噪技術(shù)合同是本項目技術(shù)的進(jìn)一步推廣應(yīng)用。

本發(fā)明公開了一種 SRAM 型 FPGA 的配置、刷新與程序上注一體化系統(tǒng)，屬于航天技術(shù)領(lǐng)域，目的是克服在空間輻照環(huán)境下 SRAM型 FPGA 的 SEU(Single-Event-Upset，單粒子翻轉(zhuǎn))問題，具備對長時間在軌工作的 SRAM 型 FPGA 進(jìn)行程序升級的能力。本發(fā)明包括現(xiàn)場可編程邏輯門陣列 SRAM 型 FPGA、綜合管理反熔絲 FPGA、配置程序存儲芯片 PROM、在軌升級程序存放芯片 EEPORM、RS42

一種鈦基底上制備有機(jī)分子雜化TiO2納米復(fù)合薄膜的方法，其主要步驟是：A、將純鈦片兩次放入多巴胺溶液中各浸泡10-14h，得涂層模板；B、將沒食子酸、己二胺配成混合溶液，置于35-39℃的水浴中，再將涂層模板在混合溶液中浸3-5h，取出超聲清洗三遍，得有機(jī)分子層模板；C、將0.1-0.2 mol/L的(NH4)2TiF6溶液和0.2-0.4 mol/L的H3BO3溶液，按體積比1:1混合成混合液；再調(diào)節(jié)PH值至2.7-2.9；D、將有機(jī)分子層模板浸入混合液中，在45-55℃的水浴鍋中浸泡10-40h，即得。該法在鈦基底上制備得到的TiO2薄膜的結(jié)合力高、分布均勻、光電轉(zhuǎn)換效率高，生物相容性好。

隨著憶阻器在非易失性存儲器、模擬人類大腦的深度學(xué)習(xí)等重要領(lǐng)域的研究逐步深入，憶阻器的研究得到越來越多的重視。在固態(tài)電子器件和電路中應(yīng)用二維材料，將有助于擴(kuò)展摩爾定律，并能獲得優(yōu)于CMOS的先進(jìn)產(chǎn)品。基于二維材料的憶阻器能夠應(yīng)用于信息存儲和神經(jīng)態(tài)計算，具有高熱穩(wěn)定性，閾值型和雙極型阻變共存，增強、抑制和弛豫的高度可控性，以及出色的機(jī)械穩(wěn)定性和透明度等優(yōu)點。 近日，功能納米與軟物質(zhì)研究院Mario Lanza教授在Nature子刊《Nature Electronics》上發(fā)表了題為“Wafer-scale integration of two-dimensional materials in high-density memristive crossbar arrays for artificial neural networks”的封面文章。作者提出二維材料六方氮化硼（h-BN）可以作為高密度憶阻陣列的阻變材料，構(gòu)建可用于圖像識別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的器件。其獲得h-BN基憶阻陣列器件成品率高達(dá)98%，且表現(xiàn)出超低的周期間差異性（低至1.53％）和出色的器件間差異性（低至5.74％）。圖像分類器的仿真結(jié)果表明，所測得的器件I-V曲線的均一性足以匹配理想軟件實現(xiàn)所需的精度。