本发明公开了一种原位合成纳米金刚石增强铁镍合金基复合材料的方法，所述复合材料由碳纳米管和铁镍合金粉末作为原材料所制成，制备工艺为放电等离子烧结技术。碳纳米管在铁镍合金粉末的催化和放电等离子烧结的直流脉冲电场作用下部分相变为纳米金刚石，转变比例为50?80％，碳纳米管和纳米金刚石在复合材料中起到纤维增强和颗粒强化的协同增强效果。相对于现有技术，协同增强的强韧化效果更加优异，本发明所得到的铁镍合金基复合材料具有比纯铁镍合金更高的硬度、强度和耐磨性能而且具有更低的热膨胀系数，可以广泛应用于精密仪器和高新技术领域。

针对高缺陷炭负极电化学储钾容量与稳定性难以兼顾的问题，报道一种原位缺陷选择性调变与导电骨架搭建策略，通过热力学与动力学双重调控，提高缺陷炭负极电化学储钾综合性能。

1、 高分子材料专业人员，对高分子材料改性有工作经验的最好。2、 设备自动化或智能化面的专业人员，提高传统生产线的自动化和智能化水平，减少对人员的依赖性，提高设备的综合技术水平。

1 .掌握大鲵子二代亲鲵生殖生理特点和生殖调控机理，创建大鲵子 二代生殖调控技术和大鲵子三代全人工繁殖和苗种规模化培育技术；2 .选育和培育出体质健壮子二代亲 鲵400多组（1尾雄亲鲵+3尾雌亲鲵为一组），诱导性腺发育与雄雌同步成熟，使用高活性催产剂进行人 工催产，催产率达72%，受精率90%，孵化率33%，苗种存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鲵子三代苗种44800尾；3 .实现大鲵子三代苗种规模化生产，能提供大批量子三代苗种供养殖部门发展 大鲵养殖产业，并在自然保护区放养，还进行子三代健康养殖示范，具有显著的经济效益、社会效益和 生态效益

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近期，西湖大学人工光合作用与太阳能燃料中心孙立成实验室在探索这一未解之谜的过程中取得进展。

清华大学深圳国际研究生院李勃研究员团队与清华大学材料学院伍晖副教授团队近年来一直在合作开发纳米纤维类材料，并在研究中发现纳米纤维膜具有良好的过滤性能。在抗击疫情的战斗中，该团队紧急启动了用于口罩中间过滤层材料的纳米纤维膜的二次开发。

硅棒切割是太阳能光伏电池制造工艺中的关键部分，需要将多（单）晶硅棒切割成 薄片，切割过程中需要一种硅棒切割胶，可以暂时性固定硅棒，切割完成后又能够简单 迅速的剥离掉胶层。作为太阳能行业的必要耗材，国内切割胶市场完全被国外产品垄断， 价格昂贵且供货受到制约，而国内公司尚无同类型产品上市。 本项目正是基于此类新能源技术国产化真空，研发了一种新型的硅棒切割胶，解决 了新能源太阳能行业关键耗材的国产化问题，填补国内技术空白，打破国外大公司市场 垄断。 本项目团队同时开发完成以及正在开发许多用于新能源（太阳能及 LED 等）、汽车、 电子电器等先进制造业用各种胶粘剂及新材料项目。在新材料的产业化开发方面拥有较 雄厚的实力。

房屋的冬暖夏凉是人类自古以来追求的梦想，本发明提供一种可以使建筑物窗户透 光率温致可逆变化的材料。该材料在低温时为无色透明液体，在高温时可转变为白色不 透明液体，且温度在转变温度上下变化时，该液体在无色透明和白色不透明状态之间可 逆变化。 本发明材料可用于建筑窗户、温室暖棚、车船飞机等方面。冬季在建筑上与选择性 吸收材料配合使用，可在不影响其冬季制热的同时，在夏季可使过热现象大大缓解，从 而使该组合材料成为寒冷地区用智能调温材料，适合创造建筑热舒适环境，具有节约矿 物能源、减少环境污染的作用，具有较大的经济和社会效益。