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本項目主要開展納微結構體系光子帶隙的設計、納微結構體系的光學非線性效應、光波傳播動力學以及光控光操作應用等方面的研究，發(fā)展在介觀尺度下調控光子傳輸行為的新效應、新原理與新技術。已在Physical Review Letters、Optics Letters、Applied Physics Letters和Optics Express等國內外重要學術刊物上發(fā)表論文30余篇。其中有關鐵鋯雙摻鈮酸鋰晶體的相關成果被《Science Archived》收錄，有關非傳統(tǒng)偏壓配置條件下各種非線性光子學晶格的制備

本發(fā)明公開了一種閃存器件的軟信息提取方法，包括離線訓練 與在線運行兩部分，在離線狀態(tài)下，對目標閃存器件進行先驗性實驗， 實驗測試內容包括對閃存器件內部物理塊的存儲單元進行大量重復的 擦除、寫入以及讀出操作，從而記錄閃存器件在其測試周期內的外部 特征量；然后進行數(shù)據(jù)集訓練，建立閃存內部存儲單元物理狀態(tài)與外 部特征量之間的關聯(lián)；在線運行狀態(tài)下，對正在在線運行的閃存物理 狀態(tài)進行識別，并預估錯誤率，并計算軟信息。本發(fā)明所提出的方法 不僅不依賴于閃存內部的特殊命令，而且可以方便地集成進自主閃存 控制器中，與

AlGaN/GaN HMET射頻器件有一原生的電子信道，為一常開器件，不利于射頻功率放大器電路設計與安全性。如果器件能夠實現(xiàn)常關特性，則射頻功率放大器電路可因此簡化。然而，目前常見實現(xiàn)器件常關特性工藝需要對半導體層進行刻蝕，而刻蝕工藝會對器件引入缺陷，降低器件特性，因此市面上的常關型AlGaN/GaN HMET射頻器件非常少見。

本成果通過技術鑒定，獲得省、市、部科技進步獎及專利；大規(guī)模應用于廣州地鐵、鐵路中彈條螺旋道釘擋板等工務配件操作中，可提高工務配件防腐蝕性能與疲勞性能；大幅度延長使用壽命減少維修成本。

基片集成類導波結構是近十幾年來微波毫米波學界發(fā)展起來的一種新型高性能平面集成導波結構，它具有極低的電磁泄露和互擾，其品質因數(shù)和功率容量遠高于傳統(tǒng)平面?zhèn)鬏斁€，國內外數(shù)百所大學和研究機構開展了大量研究，使之成為微波毫米波領域最受關注的研究分支之一。 學科洪偉教授課題組是國際上這一學術分支的主要倡導者和貢獻者之一，在IEEE系列刊物上發(fā)表學術論文120余篇，在美、英、德、日、韓、波、葡等國家召開的國際會議上作大會報告、特邀報告20余次，論文被40多個國家的學者正面他引5000余次，獲授權國家發(fā)明專利50余項。 該研究成果在國內外都產生了比較大的影響，獲2016年度國家自然科學二等獎。

本發(fā)明屬于光電器件制備技術領域，具體為一種鈮酸鋰材料的刻蝕方法。本發(fā)明方法包括：在鈮酸鋰表面制備金屬鈍化層，用來提高納米圖形的保形性以及側壁刻蝕傾斜角；沉積硬掩膜，并采用微電子光刻技術進行圖形化處理；在待刻蝕的鈮酸鋰區(qū)域沉積活性金屬薄膜，以提高刻蝕深度；將覆蓋有活性金屬層的鈮酸鋰晶體在還原氣氛中進行退火；然后采用相應的酸溶液和堿溶液去掉鈮酸鋰表面的金屬及其與鈮酸鋰的反應物，得到具有一定刻蝕深度的鈮酸鋰納米圖形。所制備的大規(guī)模鈮酸鋰納米器件陣列尺寸可控，保形性和重復性好，側壁傾斜角大于80°，圖形凸塊表面光滑。鈮酸鋰納米器件制備步驟簡單，難度低，可降低大規(guī)模生產成本。

青島海粟是一家專門從事色譜材料，自有技術循環(huán)生產的企業(yè)。主要有層析硅膠、高效硅膠、硅基色譜填料、貴重金屬清除劑、色譜耗材等高性能的提純分離材料，廣泛應用于制藥、化學合成、精細化工、科研分析制備等領域。 在科技國家高速發(fā)展的背景下，我們不能單純依靠國外幾十年前的技術水平，必須要創(chuàng)新突破，找到我們自己的道路。公司首先依靠產品的穩(wěn)定性，再對產品特性堅持不斷的探索，對工藝環(huán)節(jié)流程認真優(yōu)化，可提供常規(guī)和定制等不同的系列產品，滿足多樣化的市場需求。幫助客戶在分析和制備中減少項目問題和提高運行效率，共同向上發(fā)展。 公司自創(chuàng)立以來，始終堅持“尊重、謙和、正直”的做人做事理念，致力于更用心的產品和服務，尊重員工和客戶的各項建議反饋，希望彼此協(xié)作激勵，獲得更多的認可和信任，使公司未來發(fā)展的可持續(xù)性更好，也會協(xié)同各方積極為社會的發(fā)展做出更多的貢獻。

本發(fā)明公開了一種煉鐵生產過程伴生能源的整體梯級回收系統(tǒng),包括:包含燃氣輪機的高爐煤氣燃機發(fā)電系統(tǒng)和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發(fā)電系統(tǒng);還包括燒結煙氣回收系統(tǒng)和冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)。所述的燒結煙氣回收系統(tǒng)將來自燒結機的燒結煙氣經除塵器除塵后,在第一引風機的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)將冷卻熱燒結礦后產生的熱廢氣在第二引風機的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發(fā)明系統(tǒng)將燒結工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩(wěn)定運行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統(tǒng)，包括：用于輸送垃圾桶升降循環(huán)的升降機構，所述升降機構具有環(huán)形輸送件，環(huán)形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構兩側并用于保持垃圾桶升降運動姿態(tài)的限位軌道，靠近所述升降機構的底部設有無限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機構；位于所述升降機構下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉倒出的垃圾。本發(fā)明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節(jié)省電梯運輸垃圾的功耗，節(jié)能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

隨著電網數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發(fā)了基于機器學習方法的能源互聯(lián)網能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網的穩(wěn)定性進行預測和可視化。系 統(tǒng)分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數(shù)據(jù)進行機器學習，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學習方法對電網電壓穩(wěn)定性進行預測，進一步綜合多個節(jié)點給出 電網態(tài)勢感知的評估結果。在訓練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預測方法，本發(fā)明對復雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標記穩(wěn)定，用 1 標記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負責數(shù)據(jù)存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。