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1、項目簡介 小龍蝦頭是小龍蝦加工中的主要廢棄物。本技術利用生物酶水解方法制備小 龍蝦風味調味料。本產品技術易于實行，成本低，產品安全可靠。 2、創新要點 本技術利用酶技術處理小龍蝦頭，產品風味強，可以作為食品調味料用

西安科技大學自 1998 年開始對我國煤與瓦斯共采基礎理論進行研究，成果獲陜西省科學技術二等獎，出版專著 2 部，發表論文 40 余篇（其中 SCI 、 EI 收錄 12 篇， ISTP 收錄 5 篇），獲專利 5 項。研究成果已在山西省天池煤礦等多個高瓦斯礦井進行了煤與瓦斯共采技術驗證，有效指導了煤礦現場的瓦斯抽采工作，實現了礦井的安全生產，具有良好的社會和經濟效益。

本發明公開了一種基于大規模多用戶多輸入多輸出(MU-MIMO) 系統的到達角估計方法，屬于大規模 MU-MIMO 系統信號處理技術領 域。本發明包括以下步驟：(1)設計正交導頻，避免用戶間的干擾；(2) 在不同時刻采樣，并根據樣本值得到均值信號，降低噪聲對接收信號 的影響；(3)利用正交導頻的正交性，在接收端分離出各用戶對應的接 收信號；(4)計算各用戶在接收端相鄰的接收天線上信號的相位差；(5) 利用各用戶接收信號之間的相位差包含的信息，實現到達角的估計。 采用本發明計算到達角，方法簡單，具有計算復雜度低、估計精度高 的優勢，可應用于具有相關關系的各種系統參數的估計中。

隨著納米光子學的發展，具有超穎性質的人工微結構吸引了眾多研究。針對日益增長的研究和設計需求，北京大學物理學院方哲宇及其研究團隊實現了一種自洽的框架——BoNet，其結合了貝葉斯優化（Bayesian optimization）和卷積神經網絡（convolutional neural network），實現了納米結構對于超強光學手性的自學習。基于此框架，他們將納米結構設計表示為圖形，并輸入卷積神經網絡進行電場分布和反射光譜的學習，此過程不需要將納米結構參數化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時，利用貝葉斯優化以實現對納米結構遠場光學手性的優化，并運用其采樣樣本反復訓練神經網絡實現自學習。利用BoNet，他們針對遠場反射光譜的圓二色性進行優化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時利用神經網絡匹配預測的近場電場分布，對獲得的強光學手性進行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學性質的自學習優化，例如實現反常透射，偏振態調制和相位調制。更進一步的，此方法論能夠幫助設計更多的，具有良好光學性質和運用價值的納米光子學器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時能夠啟發更多數據驅動的研究，通過利用人工神經網絡和其他機器學習的方法，實現對傳統科學研究的新探索，在制藥，引物設計，固體結構分析上啟發新突破。 該工作于2019年11月19日在線發表于學術期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學物理學院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學定量生物學中心來魯華教授為合作者，北京大學為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國家自然科學基金委、北京大學人工微結構和介觀物理國家重點實驗室、北京大學納光電子前沿科學中心、量子物質科學協同創新中心、北京大學高性能校級計算平臺、北京大學生命科學中心高性能計算平臺等單位的支持。用于近遠場計算的神經網絡結構表征實現了逼近理論極限的高手性，并利用神經網絡對近場分布進行分析

包括Li離子在SnS2中的遷移(Nano Lett 16， 5582，2016），Na離子在SnS2中的遷移(Nano Energy 32, 302，2017)，Na離子在MoS2中的遷移(ACS Nano 9， 11296，2015)。這些具有van der Waals相互作用的二維材料，不僅僅展現出了優異電學、力學、光學性能，也是重要的能源存儲材料。作為電池電極材料，van der Waals相互作用系統的最主要特征就是層間相互作用很弱，堿金屬離子能夠比較容易地在其中發生遷移。他們的研究發現，在二維材料中離子插入和拔出的反應路徑是不對稱的，這種不對稱的反應路徑對應著充放電過程中不對稱電壓平臺。該研究揭示了這些層狀鋰電池電極材料中低能量效率的一個根源。