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一種基于計算相關度的多數據中心數據布局優化方法，根據執行計算處理數據集的情況，生成計算 集和數據集集合的訪問關聯矩陣，計算出任意兩個數據集之間的計算相關度，生成對應的計算相關度矩 陣;計算每個數據中心的基本容量，定義布局關聯矩陣，根據計算相關度部署數據集。本發明通過構建 訪問關聯矩陣和布局矩陣，給出計算相關度的具體數學表示，根據建立的計算相關度矩陣，以低復雜度 的方法實現數據布局，并將新數據和中間數據動態部署至合適的數據中心，可以有效減少跨數據中心數 據調度，提高系統的訪問性能。

已有樣品/n實現了工藝過程中對Ge的誘導應變微調，使Ge的帶隙改變為0.7eV。以此類Ge襯底制備的PMOS器件實現了506cm2V-1s-1的高空穴遷移率。

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。

本技術成果公開了一種3-硝基-2H-色烯類化合物及其制備方法和用途。

本發明公開了一種ZnFe2O4納米顆粒-ZnO納米纖維復合納米材料及其制備方法。首先采用共電紡絲方法，沉積得到復合納米纖維，然后經過適宜的退火工藝制得ZnFe2O4納米顆粒-ZnO納米纖維復合納米材料，ZnFe2O4納米顆粒均勻穩定的附著在ZnO納米纖維上。另外，本發明首次將ZnFe2O4納米顆粒-ZnO納米纖維復合納米材料用于葡萄糖色比傳感測試，測試方法簡單且靈敏度高。ZnFe2O4-ZnO形成II型異質節半導體，交叉的能級結構有利于減小載流子的復合，提高其催化性能、傳感性能。另外，將ZnFe2O4納米顆粒復合到ZnO納米纖維上解決了顆粒團聚問題，進一步增強了其催化性能與傳感性能。

近日，藥學院錢旭紅院士、楊泱泱副教授課題組在蛋白靶向降解策略研究中取得重要進展，相關成果以“An Endoplasmic Reticulum (ER)-Targeting DNA Nanodevice for Autophagy-Dependent Degradation of Proteins in Membrane-Bound Organelles”為題發表于著名期刊Angew. Chem. Int. Ed. (DOI: 10.1002/anie.202205509)，并入選VIP (Very Important Paper)。