海藻酸丙二醇酯（PGA）是一种新型的优良食品添加剂，由天然海藻中提取的海藻酸深加工制成。外观为白色或淡黄色粉末，基本无味或略具芳香味，溶于水成粘稠的胶状溶液，不溶于乙醇等有机溶剂。 海藻酸丙二醇酯除具有增稠作用外，还因其具有表面活性剂的双亲结构，又具有乳化能力和泡沫稳定性，对油性胶体有稳定作用；其结构碱性分解酸性稳定故又具有耐酸性；因本品是非离子型化合物，因此对一些金属离子也很稳定，不会凝固析出。 海藻酸丙二醇酯因其独特的性能广泛应用于食品和医药领域。 典型应用： 在食品方面，它作为增稠、稳定、乳化剂用于酸奶、冰淇淋等，产品表面平滑，无凹凸现象，口感醇厚；作为稳定、乳化剂用于奶酪等乳制品，产品膨化、乳化效果好，口感舒适；作为泡沫稳定剂用于啤酒，产品泡沫洁白细腻，挂杯持久；作为耐酸、乳化、分散剂用于各类果汁饮品，产品无沉淀、无分层，油类成分稳定；作为改良剂用于面粉、面条和方便食品等。此外，还可用于番茄酱、肉类沙司、酱油、乳化香精、糖浆、糖衣等。 在医药方面，它可用作X光照影剂用稳定剂，消化道粘膜保护剂，化妆品原料单体等。

 

近期，西安电子科技大学郝跃院士团队张进成教授、周弘教授等在超宽禁带半导体氧化镓功率器件研究方面取得重要进展，研制出一种新型的空穴超注入p-NiO/n-Ga2O3半导体异质结二极管。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

本发明公开了一种在役缆索缺陷检测装置，用于检测缆索(3)内部缺陷，该装置包括检测爬行器和信号处理部分，其中，所述检测爬行器包括对称分布在缆索(3)周向上的多个检测模块(1)，各检测模块(1)两端分别通过套在缆索(3)上的外部框架(2)卡接在一起；检测模块为模块化设计，由磁化吸附单元、主动单元、从动单元和检测探头单元组成；该检测爬行器沿缆索(3)通过在表面爬升运动，获得缆索(3)内部检测信号，并传输到所述信号处理部分进行分析处理，完成对缆索(3)的检测。本发明将磁性检测中的磁化力作为爬升运动的压紧力，

汽车关键零部件及系统建模；汽车参数匹配设计与优化；汽车控制策略开发与验证（整车控制策略、部件控制策略）；模型的车用总线通讯网络设计与验证

SimCar硬件在环测试系统是用于测试电控单元功能、系统集成和通信的一套完整的硬件在环仿真测试设备，可用于汽车、航空、兵器、工程机械等领域。基于NILab-VIEW\VeriStand软件平台，高性能PXI实时仿真系统硬件平台搭建的硬件在环测试系统，针对用户的被控对象在Simulink中进行建模仿真，并将其运行于跟控制器闭环工作的实时系统中，实现对汽车电控单元的复杂测试。

该项目已经获得国家发明专利：专利号：ZL200510130795.9。 聚合松香是松香改性的产品，由于聚合松香具有色泽浅、软体点高、不结晶、不氧化等优点，被广泛的应用于油墨、油漆、胶粘剂和合成树脂等的生产，同时还应用于橡胶、电气、造纸及制造多种助剂等。但是，聚合松香中的甲苯不溶物在国产聚合松香中普遍存在，这是一个不容忽视的问题。甲苯不溶物的存在既影响了产品质量，也增加了成本。所以，去除聚合松香中的甲苯不溶物显得特别重要。然而，到目前为止，国内尚没有较好的技术可以实现聚合松香中的甲苯不溶物的去除。 该项目在不影响聚合松香性能的基础上，将聚合松香中的甲苯不溶物的含量降到0.01%以下。所用的工艺简单、快速和所需成本低，能有效降低聚合松香甲苯溶液中的不溶物。

（专利号：ZL 201510046441.X） 简介：本发明公开了一种消除核电管道铸造不锈钢中σ相的热处理方法，属于金属材料热处理领域。本发明采用同一热处理设备对含不同数量σ相的奥氏体‑铁素体型核电管道用铸造不锈钢进行900～1000℃等温退火处理，退火时间0.25～35h，退火后水淬处理至室温。通过该方法可以有效的消除核电管道不锈钢中的σ相，材料由于σ相析出而导致的脆化现象消除，硬度、冲击韧性等力学性能恢复到不含σ相的状态。