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通過超高真空分子束外延技術，在SrTiO3襯底上成功制備出宏觀尺度的單原胞層（厚度小于1納米）高溫超導體FeSe與FeTe0.5Se0.5單晶薄膜，其超導轉變溫度大約在60 K左右，并通過原位掃描隧道顯微鏡和隧道譜技術對其中的超導配對機制進行了深入研究。?? 原位掃描隧道顯微鏡觀測表明沉積的Fe原子處于薄膜上層的Te/Se原子間隙處。由于沉積密度極低，Fe原子以孤立吸附原子形式存在，且吸附位附近無近鄰Fe原子團簇。系統的原位超高真空（~10-10 mbar）掃描隧道譜實驗發現，對特定的吸附原子/單層FeSe（FeTe0.5Se0.5）耦合強度[數量占比約13% (15%)]，Fe吸附原子上可觀測到尖銳的零能電導峰（圖1）。該電導峰緊密分布在吸附原子附近，衰減長度~3 A，且遠離吸附原子時不劈裂。變溫實驗表明，零能電導峰在遠低于超導轉變溫度時即消失，可初步排除Kondo效應、常規雜質散射態等解釋（圖2A和圖2B）。進一步的控制實驗和分析顯示，零能電導峰半高寬嚴格由溫度和儀器展寬限制、在近鄰雙Fe原子情形不劈裂、服從馬約拉納標度方程，這些結果均與馬約拉納零能模的唯象學特征吻合（圖2C-圖2G）。對沉積于單層FeSe薄膜與FeTe0.5Se0.5薄膜上的Fe吸附原子，結果基本相同。相比于單層FeSe，統計結果表明單層FeTe0.5Se0.5上Fe吸附原子中觀測到零能束縛態的幾率更高且信號更強。波士頓學院汪自強教授和合作者曾在理論上提出，無外加磁場時，強自旋-軌道耦合s波超導體間隙磁雜質可產生量子反常磁通渦旋。理論上如果單層FeSe和FeTe0.5Se0.5由于空間反演對稱破缺而具有較強的Rashba自旋-軌道耦合, Fe原子的磁矩局域破壞時間反演對稱，可以使量子反常渦旋“承載”馬約拉納零能模。對單層FeSe和FeTe0.5Se0.5有些理論也預測存在拓撲非平庸相。在二維拓撲超導體中，馬約拉納零能模也會產生于Fe原子誘導的量子反常渦旋中的束縛態。因此，實驗中觀測到的零能電導峰可歸因于Fe吸附原子引起的局域量子反常渦旋。更深入、具體的理解還有待于進一步的實驗和理論探索。這一工作將探索馬約拉納零能模的超導材料從三維拓展到二維、從低溫超導拓展到超過40 K超導轉變溫度的高溫超導體系，同時無需外加磁場，觀測到的零能束縛態原則上可操縱、“存活”溫度明顯提升。這些優勢為未來實現可應用的拓撲量子比特提供了可能的方案。

姚宏斌課題組充分利用氯基金屬鹵化物鈣鈦礦寬帶隙、成膜性好、制備簡單等優勢，開發出基于金屬鹵化物鈣鈦礦的梯度導鋰層，實現了金屬鋰負極與電解液的隔離，大幅度提升了鋰金屬電池的循環穩定性。作為一種新型可溶液加工的離子型半導體材料，金屬鹵化物鈣鈦礦成為近年來光電研究領域的熱點材料。然而，金屬鹵化物鈣鈦礦材料框架內的鋰離子傳導特性以及相關應用卻少有研究。研究人員發現，利用旋涂法制備的金屬氯基鈣鈦礦具有容納和傳輸鋰離子的特性。研究人員發展了方便的固相轉印方法，避免了鋰枝晶生長和鋰金屬電極的粉化。測試表明，在金屬鹵化物鈣鈦礦導鋰層的保護下，鋰電池的穩定性顯著提升。

項目成果/簡介:四足機器人具有良好的運動靈活性和環境適應性,是機器人研究領域的熱點。隨著研究的深入和對機器人運動性能需求的提高,四足機器人研究領域分化出以高速運動為目標的研究分支。生物學研究顯示,跳躍步態是四足動物典型的高速對稱步態,且多種動物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運動,而相應的脊柱型四足機器人的理論及運動控制研究卻鮮見報道。當前研究大多孤立了脊柱環節,鮮有整機的建模研究以及運動控制方法研究。在

本項目屬于醫藥衛生領域應用技術類研究成果，主要研究胎兒結構異常超聲篩查策略、轉診體系以及超聲診斷新技術指標。設計多中心前瞻性隊列研究，依據四川省人口出生特點及四川省衛生廳備案具備產前診斷資質的醫療機構情況，納入四川省內6個省、市級產前診斷機構（四川大學華西第二醫院、四川省婦幼保健院、成都市婦幼保健院、宜賓市第二人民醫院、攀枝花市婦幼保健院、德陽市人民醫院）產前檢查孕婦人群，以初步建立地域為特點的胎兒結構異常超聲篩查策略、轉診體系。深入探討超聲診斷新技術指標，包括建立四川省胎兒超聲軟指標參考值范圍，為臨床科學決策提供數據依據；初步建立早孕期超聲篩查技術規范；對相關高危人群進行胎兒針對性檢查，初步建立針對性胎兒超聲心動圖檢查技術規范及針對性胎兒神經系統超聲檢查技術規范，合理應用醫療資源，提高全省產前超聲醫師診斷技能；建立超聲監測胎兒心功能評價宮內治療胎兒心律失常的方法，探討超聲引導胎兒臍靜脈穿刺技術應用。

中國科學技術大學生命科學與醫學部周叢照教授課題組，從巢湖成功分離五株侵染偽魚腥藻Chao1806的噬藻體Pam1~Pam5。

MLBP模型以肽序列向量為輸入，取代其他預測方法常用的氨基酸理化特征。利用嵌入層，從序列向量中學習出稠密的連續特征向量。然后，通過卷積神經網絡層從特征向量中提取卷積特征，并結合雙向門控循環單元層提高預測性能。