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1 .掌握大鯢子二代親鯢生殖生理特點和生殖調控機理，創建大鯢子 二代生殖調控技術和大鯢子三代全人工繁殖和苗種規模化培育技術；2 .選育和培育出體質健壯子二代親 鯢400多組（1尾雄親鯢+3尾雌親鯢為一組），誘導性腺發育與雄雌同步成熟，使用高活性催產劑進行人 工催產，催產率達72%，受精率90%，孵化率33%，苗種存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鯢子三代苗種44800尾；3 .實現大鯢子三代苗種規模化生產，能提供大批量子三代苗種供養殖部門發展 大鯢養殖產業，并在自然保護區放養，還進行子三代健康養殖示范，具有顯著的經濟效益、社會效益和 生態效益

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊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， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊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，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

近期，西湖大學人工光合作用與太陽能燃料中心孫立成實驗室在探索這一未解之謎的過程中取得進展。

第二類超導體中量子化磁通的運動行為對超導材料和器件的電磁輸運性質起著關鍵作用。人為調控超導磁通量子的運動行為，不但可以有效提高超導體的臨界電流密度，還可實現具有新功能的超導電子器件，如超導磁通整流器、磁通二極管等。以往的磁通量子調控手段往往缺乏原位可調性，極大限制了相應超導電子器件的應用。近日，南京大學吳培亨院士領導的超導電子學研究所王永磊教授和王華兵教授研究團隊設計出了一種可調控的新型人工自旋冰與超導異質結構器件，不但實現了超導電性的原位開關，還實現了可開關和可反轉的磁通霍爾效應。 人工自旋冰是具有集體相互作用的納米小磁體陣列，其特殊的幾何排列使得系統具有很高的簡并度、新奇的低能激發態（如磁單極子）、豐富的相變和磁疇。近年來該團隊致力于人工自旋冰和超導納米結構器件等方面的研究，不但設計出了可擦寫的人工自旋冰，并且于國際上首次設計和制備出了人工自旋冰與超導的異質結構器件，實現了可調控的超導磁通阻挫效應和磁通整流效應。近日該團隊又設計出了一種基于風車型人工自旋冰與超導的異質結構器件，利用風車型人工自旋冰易于調控的鏈條狀磁荷結構，以及磁荷與超導磁通量子間的強耦合作用，實現了對超導磁通運動的原位操控，展示了超導零電阻態與耗散態之間的原位開關，同時實現了可編程的磁通霍爾效應。

人類早期胚胎發育雖然只有大約7天的時間，但是卻經歷了關鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細胞的命運決定。伴隨測序技術的進步，單細胞測序技術可以有效地揭示早期胚胎發育的細胞命運決定的轉錄圖譜，但是單細胞轉錄組數據也存在許多問題，例如dropout事件（表達的基因未被檢測到），這使得差異分析方法在處理單細胞受到了限制。本研究中通過使用F-score算法和差異分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人類早期胚胎單細胞轉錄組中得到兩個關鍵的基因集。通過比較先前研究中關鍵的基因來分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細胞多能性的獲得和維持中起到了重要的作用，但是在差異分析方法中卻被排除，而F-score算法卻可以獲得。我們通過研究基因的表達趨勢發現，差異分析方法對于在多個時期高表達的基因會被排除，這對于胚胎發育中的細胞的異質性是十分不利的。

西安交通大學席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識別技術應用于離心壓縮機的優化工作中，并與沈陽鼓風機集團股份有限公司合作完成了國際上首個完全三維離心葉輪的優化設計及試驗驗證工作。

由于受到云、氣溶膠等不利天氣的影響，基于熱紅外遙感反演的地表溫度數據存在空間不連續問題，阻礙了地表溫度產品的實際應用。

南京大學國際地球系統科學研究所和地理與海洋科學學院張永光教授、居為民教授和陳鏡明院士團隊在全球變化和陸地碳循環領域取得重要進展。未來全球變暖的速率及陸地生態系統對全球變暖的響應是《Science》雜志列出的未來25年需要解決的125個重大科學問題之一。工業革命以來，人類活動造成大氣中二氧化碳（CO2）的濃度持續上升。CO2濃度的不斷增加，在通過溫室效應導致全球變暖的同時，也提高了植被的光合作用速率（即CO2施肥效應），增加陸地生態系統吸收大氣CO2的能力（即碳匯能力），從而減緩全球變暖的速率。研究表明，大氣CO2施肥效應是造成近幾十年來全球陸地生態系統碳匯顯著增加的決定性因素，也是全球變綠的主要驅動因子之一。因此，在全球尺度定量化評估CO2施肥效應，并分析其時空變化格局，有助于準確評估全球陸地生態系統的固碳能力以及其變化趨勢、降低未來氣候變化預測的不確定性十分重要。 盡管基于控制實驗可以在葉片和冠層尺度對CO2施肥效應的機理進行了的研究，但控制實驗的數量、空間分布和物種代表性有限，全球尺度CO2施肥效應的時空變化得定量評估尚不清楚。長時間序列遙感觀測為全球CO2施肥效應研究提供了數據基礎。因此，該研究首先基于系列衛星傳感器的觀測數據，研制了1982-2015年全球新型植被指數（NIRv）數據，驗證其作為全球植被光合作用（總初級生產力，GPP）指示器的可行性；在此基礎上，構建了準確評估全球CO2施肥效應的檢測-歸因模型，揭示了近四十年全球CO2施肥效應的時空變化特征，評價了結果的可能不確定性；最后，結合歐洲ICP Forests等機構提供的歐洲地區葉片氮磷觀測和全球陸地水儲量等遙感數據，揭示了全球CO2施肥效應時空變化的可能原因。 研究表明，全球CO2施肥效應在近四十年呈現顯著的下降的趨勢；2001-2015年的全球CO2施肥效應比1982-1996年顯著降低。全球超過70-80%的陸地植被區域CO2施肥效應呈現下降的趨勢，歐洲、西伯利亞、南美洲和非洲大部以及澳大利亞西部地區尤為明顯；在少部分地區CO2施肥效應存在著上升的趨勢，例如東南亞部分地區和澳大利亞東部地區。多個生態系統模型同樣能夠模擬出全球CO2施肥效應的下降趨勢，但顯著低于基于遙感數據的結果。