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 基于硅材料和CMOS工藝制備光電子器件及其集成技術，可實現低成本、批量化生產，并具有和微電子單片集成的潛力，是目前國際光電子前沿研究領域。該技術不僅可以用于片上光互連，也可為骨干網、光接入網和數據中心提供高性能、低成本收發模塊。  在國家973計劃項目《超高速低功耗光子信息處理集成芯片與技術基礎研究》的支持下，針對硅基材料不具備線性電光效應、而利用自由載流子等離子色散效應實現電光調節效率低、功耗高等科學難題，提出了一系列解決思路和具有創新性的器件結構，形成了硅基光電子集成器件設計方法和基于CMOS工藝的制備工藝流程，成功制備了一系列硅基光電子集成芯片。  該技術不僅為我國硅基光電子集成技術的發展和華為等知名電信設備企業新一代產品提供了有力的技術支撐，也引起了國際同行的密切關注。美國光學學會《Optics & Photonics News》曾出版專題報道“Integrated Photonics in China”，對本項目的部分工作進行了介紹。2014年底，Nature Photonics將本項目首次在硅基上研制成功的大容量可編程光緩存芯片作為Research Highlight加以報道。

山東硅科新材料有限公司于2013年10月成立，位于金鄉縣濟寧市化學工業經濟技術開發區，注冊資本5000萬元，固定資產6000萬元，廠區占地230畝。山東硅科新材料有限公司是一家致力于生產硅烷偶聯劑及有機硅中間體的民營高科技企業，以精細化工為基礎，集生產、經營、科研與一體，擬新建年產硅烷偶聯劑系列產品（包括中間體）21000噸，產品項目涉及三大系列，包括乙烯基系列硅烷及其中間體6850噸/年、氨基系列硅烷及其中間體5500噸/年、環氧基系列硅烷及其中間體8650噸/年，分列三大車間生產，共計10套生產裝置。本項目中間體總量為10100噸/年，最終產品重量為10900噸/年。 晨光化工一直以來是有機硅精細化工及其衍生產品的生產商和相關產品應用方案的提供商。作為有機硅行業的先行者之一，憑借多年的不懈追求，我公司目前在中國同業中確立了領先地位，并積極開展國際市場的供應服務。我公司已獲得ISO9001:2008質量管理體系認證和ISO14001:2004環境管理體系認證，主要產品已經進行了REACH預注冊。

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

手性環氧是一類重要的中間體分子，能夠轉化成多種手性官能團。然而，文獻中還沒有針對環氧的光譜手性檢測方法。蔣偉課題組利用獨立發展的“內修飾分子管”（ Chem. Commun.   2015,   51,  15490;  Chem. Commun.  2016 ,  52,  9078;  J. Am. Chem. Soc.  2016 ,  138,  14550），通過氫鍵和疏水效應在水中實現了對手性環氧的識別。核磁滴定、熒光滴定與等溫量熱滴定等實驗結果都證實“內修飾分子管”在水中與環氧分子之間存在較強的鍵合。同時，X-射線單晶衍射、核磁滴定等實驗結果證實了氫鍵的存在。手性環氧通過氫鍵將手性信號傳遞給了非手性但有紫外吸收的“內修飾分子管”，誘導產生了紫外圓二色（CD）信號。通過CD信號的強度和正負性，可以實現絕對構型的歸屬和ee值的測量。該方法具有環境友好（溶劑是水，“內修飾分子管”能夠回收）、響應速度快（30 ms）、可以實現實時監測、適用于高通量檢測等優點。該方法首次實現了只含環氧的手性化合物的光譜檢測，并被成功應用于真實的不對稱環氧化反應，獲得了與手性色譜方法相類似的結果，在不對稱環氧化的前期條件篩選研究中具有廣闊的應用前景。

主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動輪廓模型方法，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細胞或微生物病菌等檢測還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。 紅細胞 白細胞 霉菌 蟲卵

本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。

新冠病毒除了呼吸道傳播以外，是否還有其他途徑，這一直是科研人員關心的熱點問題。2月26日，浙江大學醫學院附屬第一院副院長、眼科學科帶頭人沈曄教授團隊，在《醫學病毒學雜志》(Journal of Medical Virology)在線發表了一項研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者樣本中，存在一名結膜炎患者的眼淚和結膜分泌物樣本，在核酸檢測中出現病毒陽性結果。該研究第一作者為夏建華，共同通訊作者為沈曄、郭東煜。論文第一單位為浙江大學醫學院附屬第一醫院。沈曄介紹，研究不同的傳播方式，對于把握新冠病毒傳染規律，改進疾病治療方法和防控措施具有重要意義。浙大科研人員從1月26日至2月9日在浙江大學醫學院附屬第一醫院確診的30例新冠肺炎患者，對他們的淚液和結膜分泌物混合物開展研究。在第一階段6例樣本研究中，均未發現核酸檢測病毒陽性。團隊果斷認為，已有樣本并不具有代表性與全面性，為此需要延長觀察周期，繼續留在隔離病房開展采樣與研究。研究團隊在一位新冠肺炎患者身上發現，該病人左眼具有結膜炎癥，即新冠引起的紅眼病，而右眼沒有此癥狀。而在此前的了解中，該患者入院前無結膜炎。本次研究中的其他患者樣品核酸檢測均為陰性。研究樣本這位患者眼部的差異性非常具有代表性，在征得同意后，我們就研究結膜炎癥是否與病毒具有聯系。”通過核酸檢測，浙大研究人員發現患有結膜炎的左眼新冠病毒檢測為陽性，而右眼則是陰性。為確保研究準確性，對兩只眼睛的結膜分泌物做了三次核酸檢查，結果均一致。目前該患者通過抗病毒綜合治療，整體治愈的情況下，結膜炎癥也轉好，再次檢測眼部病毒轉陰。對于患者是如何因新冠病毒發生眼部結膜炎癥的，科研人員表示仍在持續研究。

成果簡介： 主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動輪廓模型方法，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細胞或微生物病菌等檢測還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。

設備用途及特點 一、 用途 TXYS系列銑邊機是考察國內外同類產品的基礎上研發而成的以銑代刨、焊接前加工板材坡口的先進高效的銑削設備。相對于刨邊機，節省能源。是壓力容器、造船、電力、化工、鋼結構等行業實現焊接自動化必不可少的裝備。 二、特點 1、獨有的動力頭構造，絕無漏油現象。 2、動力頭任意銑削0 — -45°;0 — 80°坡口; 3、滑觸線安裝于導軌下側，有效防止鐵屑進入造成故障； 4、銑削中心縮短，減少震動，精度提高； 5、往返銑削，提高銑削效率； 6、優化行走機構，穩定性提高； 7、國標刀盤，互換性強； 8、銑削使用范圍擴大； 9、床體振動時效消除應力，長期使用無變形； 10、獨有完善的液壓系統，采用自動保壓系統，當壓力達到設置值時，油泵電機自動停止工作，待低于最小設置值時，重新啟動。既節約電能，主要可以減少液壓油長期擠壓引起的熱量，更好地延長各方面的使用壽命。 11、油缸活塞直80mm，活塞桿鍍鉻處理，采用骨架式密封圈，經久耐用不易漏油。油缸壓腳下面積為：300*190。 12、設備結構合理，運行平穩。

產品詳細介紹萬向抽氣罩（吸頂式、壁式）關節：高密度PP 材質，可360°旋轉調節方向，易折卸、重組及清洗關節密封圈：不易老化之高密度橡膠支撐彈簧/ 關節連接桿：304 不銹鋼關節松緊旋鈕：高密度PP 制成，內嵌銅質螺母，與關節連接桿鎖合氣流調節閥：手動調節外部閥門旋鈕，控制進入之氣流量拱形/ 杯形集氣罩：直徑375mm/200mm，高密度PP 制成，紅色、灰色和透明三種選擇伸縮導管：直徑75mmPVC / PP固定架：高密度PP 材質( 吸頂式/ 壁式)FUME EXHAUST(CEILING/WALL)Joint:high grade PP,to be 360° swiveled,dismantled & assembled easily for cleaningJoint seal ring: High-density anti-aging rubberSupport spring/center bolt:stainless steel 304Adjustable joint knob:high grade PP with a molded-in brass nut locking with center boltAir flow control valve: adjust the external valve knob manually to control the entering of the gas flowDome/cup hood:D375mm/200mm, high grade PP red, grey & transparent availableRigid Flexible Duct:D75mm PVC/PPBracket:high grade PP (ceiling/wall mounted)