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微流場(chǎng)技術(shù)作為化工行業(yè)綠色升級(jí)轉(zhuǎn)型過(guò)程中有效的過(guò)程強(qiáng)化技術(shù)，能夠大幅提升化工過(guò)程的三傳一反效率、提升化工體系的個(gè)性化和智能化、降低污染排放和生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了基于尺度效應(yīng)優(yōu)化的工程應(yīng)用研究；開(kāi)發(fā)了高匹配性的微流場(chǎng)裝備；并對(duì)微流場(chǎng)中反應(yīng)-反應(yīng)及反應(yīng)-分離耦合的系統(tǒng)集成研究及應(yīng)用拓展。主要成果如下： ①實(shí)現(xiàn)了環(huán)氧植物油等產(chǎn)品的新工藝的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化； ②該技術(shù)通量是美國(guó)Corning、德國(guó)IMM、英國(guó)VapourTec等國(guó)外設(shè)備10倍以上，成本不足其5%，填補(bǔ)高效微流場(chǎng)工程裝備領(lǐng)域空白； ③實(shí)現(xiàn)微流場(chǎng)技術(shù)在工藝單元集成、反應(yīng)-反應(yīng)耦合中的推廣應(yīng)用，突破了微流場(chǎng)技術(shù)在復(fù)雜有機(jī)化工體系中的規(guī)模化工程應(yīng)用難題，實(shí)現(xiàn)了多化工產(chǎn)品的合成新工藝。

本發(fā)明涉及一種苯甲醛類化合物的制備方法及其用催化劑，催化劑由金屬粒子0.01wt％～90wt％和介孔碳載體10wt％～99.99wt％組成，金屬粒子為選自Pd、Au、Ag、Pt、Ru、Rh、Ni、Cu、Fe、Co、Cr、W、Mo、Ti以及Ta中的任意二種，且二種金屬的重量比為1∶0.01～100，金屬粒子的平均粒徑為1～100nm；介孔碳載體由雜原子摻雜的介孔碳材料制成。該介孔碳材料中雜原子的含量為0.01wt％～80wt％。本發(fā)明催化劑對(duì)水、空氣及熱穩(wěn)定，且具有優(yōu)異的催化活性，特別是用于催化醇氧化反應(yīng)制備醛或酮時(shí)具有高選擇性。本發(fā)明苯甲醛類化合物的制備方法，其原料轉(zhuǎn)化率高，目標(biāo)產(chǎn)品選擇性好。

山東魯圣電氣設(shè)備有限公司的主營(yíng)產(chǎn)品之一是電力變壓器和電力開(kāi)關(guān)柜，為拓寬產(chǎn)業(yè)鏈，提升產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，公司擬與中國(guó)科學(xué)院電工研究所開(kāi)展技術(shù)合作，進(jìn)行高鐵牽引變壓器光聲光譜儀研制與開(kāi)發(fā)、電力和軌道交通用智能環(huán)保氣體絕緣開(kāi)關(guān)等項(xiàng)目。

本發(fā)明公開(kāi)了一種萘磺酰胺類化合物及其制備方法與在調(diào)節(jié)植物生長(zhǎng)活性中的應(yīng)用。本發(fā)明提供的萘磺酰胺類化合物，其結(jié)構(gòu)通式如式Ⅰ所示。本發(fā)明提供的式I所示萘磺酰胺類化合物，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，具有優(yōu)良的植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)活性，制備方法簡(jiǎn)單可行，利于大規(guī)模生產(chǎn)。

腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性是腫瘤異質(zhì)性的重要成因之一，可導(dǎo)致腫瘤在增殖能力、侵襲能力和藥物敏感性等方面產(chǎn)生重要差異，影響腫瘤的診斷與治療，最終影響患者身體健康與生命安全。因此，腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性研究對(duì)于腫瘤的診斷和個(gè)體化治療具有重要意義。而進(jìn)行腫瘤細(xì)胞亞群分離分析是研究腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性的重要基礎(chǔ)。現(xiàn)有的基于電泳、場(chǎng)流或熒光激活式分離原理的進(jìn)行腫瘤細(xì)胞分離分析的策略存在著特異性差、操作繁瑣或需樣本量大等弊端。基于課題組在磁性梯度分離細(xì)菌、腫瘤標(biāo)志物、蛋白分析等方面前期工作（Analytical Chemistry 2018, 90, 9621-9628；Analytical Chemistry 2014, 86, 9434-9442；Chemistry-A European Journal 2014, 20,14642-14649），該研究以細(xì)胞表面標(biāo)志物Her2表達(dá)量差異化的三種乳腺癌細(xì)胞(BT474、MDA-MB-453和MDA-MB-231)為研究模型，通過(guò)熒光-磁性靶向仿生探針與其識(shí)別后形成不同磁性梯度，在恒定外磁場(chǎng)作用下，可分別在90 s、120 s和180 s時(shí)間內(nèi)快速逐一梯度分離出三種不同乳腺癌細(xì)胞亞型，并基于探針的熒光信號(hào)對(duì)腫瘤細(xì)胞亞群進(jìn)行了初步鑒定。該研究報(bào)道的基于磁性梯度響應(yīng)的腫瘤細(xì)胞亞群分離分析策略具有簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，為血液樣本中異質(zhì)性腫瘤細(xì)胞亞群的近同時(shí)分離與分析提供新思路，在腫瘤早期診斷、評(píng)估和預(yù)后方面具有重要的潛在應(yīng)用前景。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。