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不論腫瘤的來源、位置和種類，對其進行特異選擇性成像與給藥而不影響正常組織是癌癥診療面臨的重大挑戰。北京師范大學范樓珍教授課題組研發了一種結構類似大的氨基酸的碳量子點（LAAM CQDs)有望解決這一問題。 這項研究發現，LAAM TC-CQDs的邊緣具有多個游離的α-氨基酸基團，通過大中性氨基酸轉運體1（LAT1）介導內吞高選擇性地進入腫瘤細胞。由于LAT1 在大多數腫瘤細胞中過表達而只在少數組織 (血腦屏障、胎盤、脾臟、睪丸和結腸等)表達，因此，LAAM TC-CQDs對癌細胞具有廣譜的精準靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm處發射熒光，成功用于多種腫瘤細胞的成像以及荷瘤鼠體內熒光和光聲雙模態成像。通過共聚焦熒光顯微鏡圖像可以觀察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多種癌細胞攝取，但是在同樣的條件下卻幾乎不被正常體細胞攝取，細胞流式實驗結果同樣印證了這一發現?；铙w成像可以發現，LAAM TC-CQDs可以高效在腫瘤富集而幾乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作為化療藥物拓撲替康（TPTC）的載體，仍然能夠精準靶向腫瘤，成功將藥物選擇性地遞送至腫瘤組織。作為TPTC的載體，LAAM TC-CQDs的化療效率遠遠超過了游離的TPTC以及已經商業化脂質體載體。更有意義的是，由于血腦屏障是為數不多的過表達LAT1的正常組織之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿過血腦屏障，實現了腦腫瘤成像并成功將抗癌藥物靶向遞送至腦腫瘤。

該項目以基于信息融合的故障診斷技術為背景，研究傳感器故障診斷相對于一般故障診斷的特殊性及其已有的各種方法的內在聯系，建立能夠融合主要診斷方法、具有廣泛適應性的診斷框架體系。主要研究內容包括：故障診斷的對象由單個傳感器變為傳感器系統；故障診斷的技術由單一方法轉變為適應傳感器不同過程的相應方法共同作用；為傳感器故障的在線檢測與信號恢復提供一致的方法；對可能的故障傳感器，利用正常工作的傳感器信息，恢復其性能。

北京大學物理學院的賈爽研究員和中科院強磁場科學中心的張警蕾研究員、南方科技大學的盧海舟教授等組成的研究團隊對外爾半金屬材料TaAs等在強磁場下的磁性質進行了深入研究。利用磁扭矩探測和平行磁化率探測技術，他們發現當外爾電子在強磁場下進入量子極限時，其橫向和縱向磁化率都表現出強烈的不飽和性。這一強磁場下的不飽和磁性與非相對論型的拓撲平庸電子呈現的飽和磁性截然相反，是相對論型的電子所獨具的指針性屬性。 由于各種拓撲電子材料的能帶對于包括自旋軌道耦合以及化學勢在內的各種參數高度敏感，決定電子拓撲性質的能量尺度可能小至毫電子伏特量級，因此通常的譜學測量如角分辨光電子譜等往往無法分辨能帶的細節。而普通的電輸運測量只能表征費米面的貝里曲率，無法區分相對論型的電子能帶是否存在能隙。這項對于拓撲電子材料的磁性研究，結合了理論計算與強磁場下的實驗表征，提出了探測相對論型的電子的一種決定性指針。該工作已在《自然?通訊》上發表 Nature Communications 10, 1028 (2019).Magnetic responses of the non-relativistic and relativistic fermions a, b, c, d: The energy bands of non-relativistic (parabolic-band) fermions; g, i, h, j: The energy bands of -relativistic fermions; e, f: Calculated parallel magnetization (M||) and effective transverse magnetization (MT) of non-relativistic fermions are saturated in strong magnetic field. k, l: Non-saturated M of relativistic fermions. 此項工作的通訊作者為賈爽研究員，中科院強磁場科學中心的張警蕾研究員和南方科技大學的盧海舟教授；第一作者為量子材料中心博士生張成龍和南方科技大學的王春明教授。同時，這項研究受到國家自然科學基金（No. U1832214, No.11774007）國家重點研究計劃（2018YFA0305601）以及中科院先導研究計劃（XDB28000000）等的支持。

研究團隊創造性提出晶體表界面調控的“變異和遺傳”生長機制，在國際上首次實現種類最全、尺寸最大的高指數晶面單晶銅箔庫的制造。

①基于海洋微藻多糖篩選，建立了海洋微藻多糖的分離純化工藝 從10種海藻微藻中，篩選到多糖含量較高的四爿藻4種海洋微藻。進一步，建立了它們多糖的熱水浸提法和微波萃取法工藝，初次發現2種提取方法在它們多糖提取中的優劣。在此基礎上，測定多糖結構、硫酸基和糖醛酸等活性基團含量，篩選到球等鞭金藻和小球藻多糖。隨后，初次建立了它們多糖的分離純化工藝，制備到5種新的純多糖。這些純多糖具有中等強度的體外抗氧化和抗菌活性，填補了國內外研究空白。 ②建立了抑藻活性物質的篩選方法，建立了7種大型海藻抑藻活性物質的分離純化工藝 從40種大型海藻中篩選目標物，獲得滸苔等7種大型海藻。在此基礎上，建立了它們抑藻活性物質的分離純化工藝，填補了國內外研究空白，并制備到52種，其中50種是初次從大型海藻中分離得到。進一步，研究了42種抑藻活性物質對7種赤潮微藻的抑藻活性。針對每種赤潮微藻，獲得了1種以上的比重鉻酸鉀更有抑藻優勢的活性物質。

本成果以“高效、低耗、高質、低成本”為開發理念，形成了氧化石墨烯、還原氧化石墨烯、石墨烯的系列制備技術，具有實施工業規?；a的潛質。所制備的氧化石墨烯、還原氧化石墨烯、石墨烯具有層數低、比表面積大、純度高等特點。應用領域包括生物檢測、新能源、環境修復、防護涂裝、電磁屏蔽、導電及導熱材料等。目前，已在防腐涂料、電化學儲能、導電導熱材料等方面應用與企業開展對接試研工作。本成果包含的制備技術的特點如下： 1、氧化石墨烯制備技術特點： ① 生產過程簡單、高效（無需繁雜的低溫、高溫過程）； ② 節能減耗，能耗低，濃酸消耗少，“三廢”產生少； ③ 生產周期短，氧化過程最快僅需30min； ④ 濃硫酸的回收再利用。 2、還原氧化石墨烯制備技術特點： ① 生產過程簡單、高效； ② 無需任何還原劑； ③ 無需復雜、高要求的設備； ④ 還原過程最快僅需3s。 3、石墨烯制備技術特點： ① 生產過程簡單、高效； ② 無需任何還原劑； ③ 使用設備簡單易獲得； ④ 制備過程最快僅需5s。

一種包埋共軛亞油酸的蠟質玉米納米淀粉的制備工藝流程，包括：稱取脫脂的蠟質玉米淀粉10?20g溶于100ml緩沖溶液中，將蠟質玉米淀粉懸液沸水浴充分糊化40min后冷卻至58℃保溫，加入30aspu/g干基淀粉的普魯蘭酶進行脫支處理4?12h，離心2?5min后棄去沉淀，保留上清液，沸水浴滅酶處理10?15min，再次離心2min棄去變性的酶，保留上清液，煮沸，稱取1g?3g共軛亞油酸溶于5ml，70％乙醇溶液中，將混合溶液加入煮沸的上清液中，邊加入邊攪拌，處理20?60min，冷卻至室溫，置于4℃的冰箱中，回生處理8?10h，回生后的納米顆粒用70％的乙醇溶液水洗3?4次，將水洗后的納米顆粒經?70℃冷凍后，真空冷凍干燥制得成品。

本發明公開了一種基于多光譜圖像的植物葉片水分含量的檢測方法及系統，檢測方法包括以下步驟：a、獲取樣本植物葉片的綠光波段、紅光波段和近紅外波段的單色圖像；b、獲取單色圖像的灰度信息，并獲取所述樣本植物葉片的灰度紋理特征量；c、將灰度信息轉化為樣本植物葉片的反射率信息，通過反射率信息獲取葉片植被指數值；d、以灰度紋理特征量和葉片植被指數值為輸入向量，以樣本植物葉片的實測水分含量值為輸出向量，建立模型；e、按照步驟a～c的操作獲取待測植物葉片的灰度紋理特征量和葉片植被指數值，帶入步驟d中模型，即得待測植物葉片的水分含量值。該方法能夠實現對植物葉片的水分含量進行準確、快速、無損、實時的檢測。

隨著我國四個現代的高速發展，對高分子材料制品提出了各種新的要求。為了滿足不同用途的需要，除了積極發展新的合成橡膠和合成樹脂之外，還應該在現有樹脂或橡膠加工成制品的過程中，利用化學方法或物理方法改變制品的一些性能，以達到預期的目的，這就是高分子材料改性。高分子材料改性一般可分為化學改性和物理改性。物理改性分為填充改性和共混改性等。填充改性是指在高分子材料成型加工過程中加入無機或有機填充劑，不僅能使高分子材料制品價格大大降低，而且更重要的是能顯著改善高分子材料的機械性能或增加其他功能性，如導熱性能、導電性能、光學性能等等。然而，無機填料和高分子材料間密度的差異妨礙了填料在基體中的均勻分散，因而給混煉成型加工帶來了困難。又因為兩者表面能不同，在遇到外力時，高分子材料與填料界面上應力集中易產生空隙，加速材料的老化。為了提高填料與高分子材料的親和能力，需要對填料進行活化處理。本項目即涉及用于塑料和橡膠中大部分填料的表面處理技術，包括多種填料，如炭黑、碳納米管、硅灰石、滑石粉、云母、碳酸鈣、鐵粉等等。該處理技術簡單，易產業化，并具有成功產業化案例：某企業要求向再生丁基橡膠中加入鐵粉和鈣粉，需大量填充使膠料密度達到2.7，但直接添加，根本加不進去如此大量的填料，經本技術改性后，成功添加到膠料中，且密度達到要求。

西安電子科技大學計算機科學與技術學院智能軟件與系統新技術研究所副教授張亮團隊依托上海瑞金醫院、西安交通大學第二附屬醫院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點（磨玻璃、體積大小、位置等特征），張亮團隊加快技術攻關，設計開發了基于深度學習的新型冠狀病毒的早期檢測篩查模型系統。