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我校15项科技成果荣获2020年度江苏省科学技术奖
近日，江苏省人民政府发布了《省政府关于2020年度江苏省科学技术奖励的决定》（苏政发〔2021〕3号），我校牵头和参与完成的15项科技成果获得奖励，其中一等奖3项、二等奖5项、三等奖7项。
其中，我校作为第一完成单位、秦波涛教授为第一完成人主持完成的“特大型矿井复合采空区煤自燃高效防治关键技术”，卞正富教授为第一完成人主持完成的“资源枯竭矿区土地再利用与生态修复技术及实践”和我校作为第二完成单位、沈刚教授为第一完成人主持完成的“面向高端装备的多元耦合环境模拟系统及应用”等3项科技成果荣获科学技术奖一等奖。
附：
我校2020年度江苏省科学技术奖获奖清单
中国矿业大学
2021-01-22
中国科学技术大学在植物叶片代谢物质谱成像取得新进展
近日，中国科学技术大学国家同步辐射实验室潘洋教授团队利用自行研发的解吸电喷雾电离/二次光电离（DESI/PI）质谱成像平台（Analytical Chemistry,2019,91, 6616-6623）结合多孔聚四氟乙烯印迹技术，实现对多种植物叶片中代谢物的空间成像。
中国科学技术大学
2022-10-17
2022年度国家自然科学基金委员会与澳门科学技术发展基金合作研究项目初审结果公布
经公开征集，2022年度共收到国家自然科学基金委员会与澳门科学技术发展基金联合科研资助基金项目申请125份。经初步审查并与澳门方核对清单，确定有效申请119份。
国家自然科学基金委员会国际合作局
2022-06-02
专家报告荟萃⑰ | 中国农科院作物科学研究所重大平台中心副主任张丽娜：科学仪器应用验证评价的探索与实践
国家网络管理平台数据显示，全国高校和科研院所50万元（含）以上大型科学仪器中国产仪器占有率不足25%。
高等教育博览会
2025-07-01
郑州大学材料科学与工程学院在碳复合能源催化方面取得新进展
研究团队以硼(B)掺杂碳为载体，通过电子供体硼(B)对铱 (Ir) 的“原子束缚工程”以及对Ir活性中心电子结构的调控，获得高活性HER催化剂Ir@NBD-C，且Ir的用量仅占商用催化剂的1/4。
郑州大学
2022-06-08
多分量地震数据处理与解释一体化技术与配套软件MCPS V4.0
MCPS V4.0软件专门用于多分量地震数据的处理与解释，是一个完全具备自主知识产权的软件系统。本软件基于三分量地震数据的特点，充分利用多波地震数据的矢量信息，对随机干扰与面波干扰进行识别与压制，最大限度的保持了有效地震信息的真振幅、极化特征、频带范围；在此基础之上对矢量波场进行分离与合成，将偏移成像中的输入道与输出道技术相结合，对转换波数据进行CCP道集分选与叠前偏移成像。本软件系统还提供了一些必要的振幅调制模块，如三分量地震数据归一化、三分量道均衡模块，可用于对不同系统输出的中间数据进
中国地质大学（北京）
2021-04-14
专家报告荟萃⑤ | 谭建荣院士：新质生产力与智慧城市 关键技术与发展趋势
新质生产力是推动经济高质量发展的重要驱动力。新质生产力可以理解为新一代信息技术牵引的生产力，信息技术不仅改变了人类的生产方式、生活方式、思维方式和学习方式，也对职业教育方式产生了深远影响。
中国高等教育博览会
2024-12-10
针对运动模糊图像复原的模糊核计算方法
本发明公开了一种针对运动模糊图像复原的模糊核计算方法，本发明是基于稀疏特性、超拉普拉斯先验和集成BP神经网络的模糊核参数估计算法，首先，在图像灰度梯度符合超拉普拉斯分布的约束条件下，通过分析模糊图像的稀疏表示系数确定模糊图像的模糊角度；然后，将模糊图像傅里叶变换后获取的傅里叶系数幅值和作为输入，通过训练基于Bagging方法的集成BP神经网络模型，完成对模糊长度的估计；最后，通过一步已知模糊核的去模糊算法得到去模糊图像。本发明估计模糊核参数准确，运算速度快，耗时短，去模糊效果好，通过本发明恢复运动模糊图像，可以使恢复出的图像边缘更加清晰,振铃效应更少。
东南大学
2021-04-11
基于响应信号的灵敏度数值计算方法
本发明提供了一种基于响应信号的灵敏度数值计算方法，构造速度频响函数矩阵，并获得前m阶模态频率，从结构第一个节点开始添加刚度摄动项；基于速度频响函数信息代入矩阵修正公式形式获得摄动后的速度频响函数；提取结构的频率信息，获得结构模态频率对刚度的灵敏度；按照节点顺序改变刚度摄动点位置，从而获得整个结构模态频率对刚度的灵敏度，绘制灵敏度曲线。本发明方法首先通过有限元计算获得结构的速度频响函数信息，当结构刚度发生变化时，利用矩阵变换公式无需进行有限元再次计算，只需要初始的速度频响函数信息进行数值计算即可获得摄动后的速度响应信息，简化计算效率，更加方便，基于速度频响函数实现了频率对刚度的灵敏度快速计算方法，具有实际工程意义。
东南大学
2021-04-11
基于内存计算的高时效大数据处理平台
小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域
华中科技大学
2021-01-12