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近日，化學與藥學院裴志超教授團隊在循環腫瘤細胞檢測領域取得新進展，研究成果以“AGLUTs/GSHcascadetargeting-responsivebioprobeforthedetectionofcirculatingtumorcells”為題，發表于國際著名化學期刊ChemicalCommunications上。博士研究生王毅為論文的第一作者，裴玉新教授為通訊作者。

“一種多殼層核殼微納結構Cu2O的制備方法”屬于半導體領域。現有方法對設備要求較高，過程復雜，難以控制成本，嚴重影響Cu2O樣品的應用范圍。本發明特征在于：按照硫酸銅與檸檬酸三鈉的摩爾濃度比范圍12∶4～12∶18，硫酸銅與葡萄糖的摩爾濃度比范圍12∶2～12∶22，將檸檬酸三鈉溶液加入硫酸銅溶液中，充分絡合后加入葡萄糖溶液；調節溶液pH值至12.3～14.0；于50°C～95°C反應1.5h～6.0h；反應結束后沖洗、烘干，即得所需產物。該方法(采用葡萄糖作還原劑的化學浴沉積法)與其它液相制備核殼

本發明公開了一種核殼結構CuO@γ?Al2O3復合粒子的制備方法，其先將十二水硫酸鋁鉀和尿素按摩爾比為1：2加入去離子水中攪拌，得溶液A；在葡萄糖水溶液中逐滴加入乙酸銅溶液攪拌，得溶液B；將溶液A逐滴滴加至溶液B中攪拌，并加熱反應得沉淀物，沉淀物經過濾、干燥；置于馬弗爐中，以升溫速率為2～3°C/min升溫至500～600°C，并保持2～4h，得到CuO為內核、γ?Al2O3為殼層的核殼結構CuO@γ?Al2O3復合粒子。本發明采用水熱法一步合成技術，未采用有機溶劑、不產生工業廢水，綠色環保；且制備

針對我國低 C/N 比污水現狀和深度脫氮除磷的要求，本項目全面開發適用于低 C/N 比污水處理的A2/O+BAF（曝氣生物濾池）深度脫氮除磷工藝技術，以解決我國污水深度脫氮除磷碳源缺乏的問題。本項目基于反硝化除磷技術和雙污泥理論，構建 A2/O+BAF 系統，從工藝設計上解決傳統工藝中脫氮和除磷污泥齡的矛盾，并建立起強化 A2/O+BAF 工藝反硝化除磷性能的過程控制方法，使污水處理在不外加碳源的條件下能夠達標排放，并且能夠節省曝氣能耗和降低污泥產量，是一種具有廣泛應用價值的新型污水處理技術。

本發明公開了一種基于 I/O 流水線的失效節點數據重構優化方 法 ， 包 括 ： 從 糾 刪 碼 存 儲 集 群 中 的 存 活 節 點 中 任 選 k 個 節 點 N1,N2,…,Nk，并初始化計數器 i＝0，j＝1，節點 Nj 讀取其自身的分塊 Blocki,j，并將其發送到 Nj+1，并設置 j＝j+1，節點 Nj 讀取其自身的 分塊 Blocki,j，并與接收自節點 Nj-1 的分塊 Blocki,j-1 進行線性組合計

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

給體片段以氟原子修飾的n型給受體聚合物熱電材料，利用聚合物鏈間的給受體相互作用維持聚合物的電子遷移率，通過引入氟原子增加聚合物的電子親和性以提高n摻雜效率，兩者的協同作用大幅度提高了聚合物的n型電導率。通過進一步提高聚合物的塞貝克系數，成功地將n型給受體聚合物的熱電性能提高了三個數量級。引入氟原子的聚合物的n型電導率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型給受體聚合物熱電材料的最佳性能。?通過對聚合物在摻雜狀態下的電子順磁共振譜、紫外光電子能譜和X射線光電子能譜的表征證明了氟原子的引入提高了聚合物的n摻雜能力。場效應晶體管器件結果則表明氟原子的引入提高了聚合物在n摻雜狀態下的電子遷移率。這兩者的協同作用使得該聚合物的電導率相比沒有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射線衍射、原子力顯微鏡以及導電原子力顯微鏡實驗證明了氟原子的引入改變了聚合物的分子排列，提高了聚合物與摻雜劑的混溶性，使聚合物從“局部摻雜”的狀態轉變為“均勻摻雜”狀態，從而維持了摻雜聚合物較高的n型塞貝克系數。

研究團隊擁有可進行污染物分析的氣質聯用儀和塵螨分析儀，可對室內 VOC采樣柱、灰塵取樣等進行 SVOC、VOCs、苯系物、塵螨等過敏原進行分析。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。