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一種快速、無性繁殖百脈根的方法， 其特征在于步驟如下 ：1） 將百脈根子葉滅菌后， 接種于不定芽誘導(dǎo)培養(yǎng)基上， 培養(yǎng)條件為 25±1℃， 每日光照16h， 光強 30umol， 培養(yǎng)至發(fā)生不定芽 ；2） 當(dāng)不定芽長至 2 ～ 3 c m 時， 從其基部切下， 轉(zhuǎn)入生根培養(yǎng)基生根 ；3） 當(dāng)生根苗的根長至 2 ～ 3cm 時， 打開瓶口煉苗， 然后移栽到混合好的基質(zhì)中。

本發(fā)明涉及重金屬超積累植物東南景天種苗繁殖方法。該方法通過取重金屬超積累植物東南景天的莖段、莖尖或葉片進(jìn)行培養(yǎng)繁殖，不僅取材范圍寬，而且培養(yǎng)繁殖中每個環(huán)節(jié)易于操作，并能夠?qū)嵤┍O(jiān)控，移栽成活率高，繁殖方法快速，高效，為大面積地修復(fù)重金屬污染土壤提供了條件。

本發(fā)明提供了一種甘薯脫毒原原種薯的快速繁殖方法，將經(jīng)莖尖培養(yǎng)獲得的并檢測無病毒的再生植株瓶苗，煉苗后栽植于塑料大棚中，并加防蟲網(wǎng)。移栽最初2個周中午搭遮蔭網(wǎng)。當(dāng)脫毒苗長到40cm以上后，從其上剪切莖蔓，扦插于塑料大棚中進(jìn)行快速繁殖，塑料大棚兩頭加防蟲網(wǎng)，扦插苗長到40cm以上后可剪蔓扦插繁殖。栽植大田前，莖蔓可長到1m以上再剪，可節(jié)省塑料大棚用地。剪切塑料大棚中快繁的甘薯莖蔓，栽植于大田原原種繁殖地，長出分枝后，從其上剪蔓，在大田再繁殖，塑料大棚中也可以再剪蔓栽植大田，一直可栽植至7月下旬-8月上旬。如此，每1棵脫毒試管苗可繁殖大量的莖蔓栽植大田原原種繁殖地，最終可獲得大量脫毒原原種薯。

本項目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設(shè)計了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設(shè)置了自然復(fù)氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進(jìn)水和低溫時啟 動），突破了現(xiàn)有人工濕地技術(shù)氧傳遞能力低的局限，達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學(xué) 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強度，極大地提高了氮及 有機物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,我國大體上能夠與世界先進(jìn)國家發(fā)展同步。我國擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識別、工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)入市場,但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片研發(fā)方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預(yù)見的是,將來我國的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件又將進(jìn)口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標(biāo)準(zhǔn)又將按美國的標(biāo)準(zhǔn),在市場上處于弱勢地位。

近日，東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。光捕獲過程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。東南大學(xué)研究團(tuán)隊利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。通過進(jìn)一步研究，團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)該體系在細(xì)胞內(nèi)依然保持很高的光捕獲效率和高度穩(wěn)定性，同時證明了其對高爾基體染色的選擇性。該研究對于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動作用。論文第一作者為東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫，東南大學(xué)為第一通訊單位。

神獸們一批批“歸籠”，對于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個學(xué)校可都費盡了心思。為了迎接學(xué)生返校，溫州大學(xué)的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學(xué)校大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，是學(xué)校教師自己的研究成果，為學(xué)校即將到來的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準(zhǔn)備。“人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進(jìn)行改進(jìn)升級，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統(tǒng)計管理方式。除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數(shù)字化信息后端服務(wù)提供有效防疫應(yīng)用保障，可實現(xiàn)無接觸高精度體溫檢測，精準(zhǔn)掌握風(fēng)險點，降低防控成本、減少感染風(fēng)險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態(tài)監(jiān)測師生異常，為學(xué)校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護(hù)及應(yīng)急預(yù)案工作。溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區(qū)浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應(yīng)急信息技術(shù)國家工程實驗室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院博士教師。為保障開學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團(tuán)隊研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風(fēng)險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計，對于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標(biāo)識，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅(qū)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法，開創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作