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一體化產(chǎn)品試驗臺采購招標項目的潛在投標人應在線上獲取招標文件，并于2022年06月29日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術(shù)和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發(fā)明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發(fā)展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學設計和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實現(xiàn)了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態(tài)可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內(nèi)部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持?！禠ight: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

5-氨基酮戊酸光動力療法（ALA-PDT）是一種藥械聯(lián)合的新型靶向療法，治療非黑素性皮膚腫瘤、痤瘡、尖銳濕疣等難治性皮膚病療效顯著、副作用小。但ALA-PDT治療過程伴有劇烈疼痛，嚴重影響患者治療感受，是業(yè)界公認的ALA-PDT治療瓶頸。此項目團隊在同濟大學醫(yī)學院、附屬上海市皮膚病醫(yī)院王秀麗教授帶領下，長期致力于ALA-PDT臨床與基礎研究，在國內(nèi)外率先掌握了“無痛ALA-PDT關鍵技術(shù)”，形成相關成果申請國家專利，并將其轉(zhuǎn)化生產(chǎn)出第一代無痛光動力治療儀用于臨床治療。在此基礎上擬進一步打造個性化、智能化、便捷的新型無痛ALA-PDT，降低對專業(yè)醫(yī)師的依賴程度，打破技術(shù)壁壘，實現(xiàn)無痛ALA-PDT擴大推廣應用，引領“ALA-PDT無痛治療新時代”。第一代無痛光動力治療儀圖片 團隊已將諸多原創(chuàng)性研究成果進行臨床轉(zhuǎn)化，總結(jié)關鍵技術(shù)并將其推廣至全國2000多家醫(yī)院，直接獲益患者逾100萬人次。第二代治療儀

在廁所黑水處理及黃水資源化方面，研發(fā)了ABR/MFC/MEC系統(tǒng)、兩級A/O與MFC、MEC耦合系統(tǒng)、黃水（電）化學沉淀及資源化系統(tǒng)。設計的生態(tài)廁所在有機物降解同時能源回收，高效厭氧ABR反應器實現(xiàn)100余個生態(tài)廁所示范項目；在城市污水脫氮除磷方面，構(gòu)建的污水內(nèi)生微生物弱電刺激反硝化除磷耦合脫氮裝置、微生物雙源電化學污水等反應器實現(xiàn)低C/N污水零外加碳源處理。在工業(yè)廢水方面，研發(fā)出去除電鍍廢水中重金屬絡合物的藥劑及其方法、焦化廢水預處理方法與活性炭吸附-高錳酸鉀氧化-Fenton氧化工藝聯(lián)合處理農(nóng)藥廢水的方法；研發(fā)出快速檢測水質(zhì)的新型傳感器；構(gòu)建智慧環(huán)保與水務平臺。主編環(huán)保技術(shù)手冊一部，參編或?qū)徍?項國內(nèi)環(huán)保行業(yè)標準、2項國際標準，環(huán)保白皮書咨詢報告、專著兩本。

近日，東南大學智能材料研究院、化學化工學院楊洪教授課題組在光控軟驅(qū)動器研究領域取得重要進展，將拓撲學設計與液晶彈性體材料相結(jié)合，開發(fā)了一種具有多模態(tài)、自維持、可調(diào)諧運動的軟驅(qū)動器。研究成果發(fā)表在國際頂級期刊《德國應用化學》上，并被選為VIP論文。

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅(qū)動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機器學習方法需要大量訓練數(shù)據(jù)進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡（GAN）驅(qū)動的進化多目標算法。

華中科技大學智能超靈敏活細胞超分辨顯微鏡采購項目招標項目的潛在投標人應在線上方式獲取，無須現(xiàn)場領購獲取招標文件，并于2022年07月11日14點30分（北京時間）前遞交投標文件。

第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術(shù)服務提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動社會進步、企業(yè)增長的引擎。依托于領先的機器學習技術(shù)與豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過構(gòu)建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業(yè)實現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務價值為目標的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹立了正確的轉(zhuǎn)型目標和方法，通過自動化AI應用構(gòu)建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務場景中，提升業(yè)務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬個AI應用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進行溝通對接！