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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?；诖丝蚣埽麄儗⒓{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

已有樣品/n該項目所開發的儀器設備可以實現對FNRBCs 準確、高效、快速、低廉的分離與富集，并進行基因組層面的全面分析，為無創性產前診斷技術的發展及相關科學研究的深入提供有力的推動和支撐平臺。項目團隊在該研究領域進行了長期的研究工作，積累了大量經驗，并取得了一定成績。該成果，方法獨特，效果明顯并成功用于三體綜合癥檢測。

本實用新型公開了一種利用波浪能的漂浮擺式海洋人工下降流裝置，該裝置基于杠桿原理，通過將漂浮浮子所受的波浪力轉換為壓力水頭，可將表層富氧水注入底層水體，緩解缺氧狀況，改善水質。裝置具有波浪自適應控制系統，可根據波浪力大小改變自身機械結構從而產生最佳下降流流量，從而高效利用波浪能。此外，在波浪條件較為惡劣環境下，控制系統將使整個裝置處于待機狀態，起到過載保護的作用，使得裝置具有良好的生存能力。由于裝置動力系統以機械構件為主，裝置的維護和安裝也比較方便。綜上所述，本實用新型所提出的裝置有望在國內外波浪能資源豐富的缺氧海域進行大規模工程化的應用，緩解大面積的水體缺氧情況。

（專利號：ZL 201310697649.9） 簡介：本發明公開一種利用硫化氫酸氣制備碳酸鈉的方法，屬于脫碳技術領域。本發明方法首先將含有氫氧化鈉和碳酸氫鈉的緩沖溶液與未脫碳的硫化氫酸氣進行混合反應吸收酸氣中的二氧化碳和部分硫化氫，得到含碳酸氫鈉和硫氫化鈉的脫碳富液，然后加熱脫碳富液，使脫碳富液中的硫氫化鈉發生水解反應，轉化成氫氧化鈉，水解反應生成的氫氧化鈉與脫碳富液中的游離堿和碳酸氫鈉反應生成碳酸鈉，酸氣中的二氧化碳最終生成碳酸鈉鹽被固

（專利號：ZL 201310226753.X） 簡介：本發明公開了一種提高高溫煤焦油附加值利用的方法，屬于化工技術領域。該方法以高溫煤焦油或其與有機溶劑按一定質量比混合的高溫煤焦油溶液為原料，通過高壓反應裝置，在加氫催化劑作用下，進行高溫煤焦油的選擇性催化加氫轉化反應，將高溫煤焦油中的稠環芳香化合物尤其是煤瀝青定向催化轉化為低環芳烴化合物，所述高溫煤焦油經選擇性加氫提質后，可直接進入目前的高溫煤焦油加工裝置中，進行后續的分離加工利用，而經

電鍍是利用化學和電化學方法在金屬或在其它材料表面鍍上各種金屬，廣泛應用于機器制造、輕工、電子等行業，對高新技術的實際應用和國民經濟的發展具有重要的作用，對長三角地區的經濟發展也起到舉足輕重的作用。

本發明公開了一種利用約束墻消減深厚軟土地基沉降量的方法。其理論基礎是依據地基附加壓力向深部衰減、軟土地基被約束后水平變形（側向移動）終止、以及軟土隨深度增加承載能力提高的原理，將有限深度的上層軟土約束起來，使之在壓力作用下提高承載能力，減少沉降量。既不擾動下層土，又能充分利用其故有承載能力。其設計施工程序簡便，便于操作，約束墻本身使用的材料成本低，通過本發明得到的約束墻強度高、沉降控制效果好。

本實用新型公開了一種可利用外接氣泵制取高嶺土三軸試樣的裝置，該裝置包括氣壓控制裝置和固結成樣裝置；固結成樣裝置由透明的有機玻璃圓筒外罩、固結筒上蓋板、固結筒底座三部分組成，氣壓控制裝置包括氣缸、活塞桿、控制閥，活塞桿貫穿固結筒底座同軸設于有機玻璃圓筒外罩內，氣壓控制裝置用于調控氣缸內氣壓從而推動活塞桿上下運動，本實用新型的裝置只需通過改變外接氣壓的大小即可調控固結壓力，且可連續調節壓力數值，較輕便、可移動，可用于小尺寸三軸試驗的制樣，尤其適用于高嶺土三軸剪切、動力循環等試驗的制樣制備。

本發明涉及一種利用 GPU 實現外輻射源雷達多通道時域雜波抑制的方法，主要解決雷達探測環境 中的雜波抑制問題。主要步驟為:首先獲取校準后參考和監測通道數據，并分配計算所需內存、顯存; 然后加載數據到 GPU 顯存，采用迭代算法計算自相關矩陣 Rx，求逆得利用參考和監測通道數據計算互 相關矩陣 C，計算與 C 乘積得到矩陣 D，計算參考通道數據與矩陣 D 乘積得到監測通道中直達波與多徑 分量從監測通道數據中減去得到目標回波分量;最后釋放已分配的內存、顯存。本發明克服了迭代類雜 波抑制算法收斂速度和穩定性等難以確定的困難，降低了 ECA 及 ECA-B 算法的時間和空間復雜度，并 具有平臺搭建簡單、穩定性好、運算速度快、擴展性強、易于開發等優點。

鴨茅（Orchardgrass ）是世界著名溫帶多年生牧草，目前被廣泛利用于重慶三峽庫區和云貴川等地。本 套成果包含鴨茅的規范種植、種子生產、平衡施肥、促進種子發芽技術、混播技術、混合青貯及家畜利用 等，技術體系完整，應用情況良好。 該配套技術成果包含重慶市地方標準2項、著作1部、sci收錄論文4篇,5項國家發明專利。已發布的重慶 市地方標準為“鴨茅種植技術規范“（標準發布號DB50/T477-2012）和“鴨茅種子生產技術規程“（標準 發布號DB50/T478-2012 ）,集成三峽庫區中高海拔地區以鴨茅為主的人工草地混播技術并申報國 家發明專利（申請專利號：201210164309.5 ） 0獲得4項國家發明專利授權:一種促進鴨茅種子發芽的方 法、鴨茅的施肥方法、一種鴨茅的施肥方法、一種提高鴨茅種子發芽率的方法；研發團隊還針對鴨茅開展混 合青貯并評估其飼用價值，開發岀針對山羊和綿羊的飼料配方，獲得較好的家畜生產效果。 該成果在三峽庫區及貴州省等地得到較好推廣轉化。