破袋问题

您知道什么是光谱发射率吗？敲黑板！光谱发射率是衡量材料辐射特性的重要热物性参数，其精确测量一直是国防、航空航天、金属冶炼等领域亟待解决的关键技术问题。12月24日，河南师范大学副校长、物理学科带头人刘玉芳教授告诉大河网记者，他和所在团队长期致力于发射率测量技术研究，目前已建立了完备的低温、中温、高温及超高温材料发射率高精度测量体系，为红外隐身、飞行器热控设计、辐射测温等提供关键数据和模型，研究成果在党的十九大开幕当天作为科技类唯一新闻被央视《新闻联播》报道。关注丨河南师范大学物理学被遴选为“一流”创建学科河南师范大学物理学学科历史悠久，源远流长，是学校的优势专业，培养掌握物理学的基本理论、基本知识及实验技能，具备一定科研能力，能胜任高等学校和中学物理学教学，以及其他物理学或相关科学技术领域中科研、教学、技术和相关管理工作的高级专门人才。今年9月，在省政府举行的新闻发布会上，省教育厅党组书记宋争辉提出要实施“双一流”学科创建工程，遴选7所高校的11个学科作为“双一流”创建学科，力争新增1～2所高校进入国家“双一流”建设行列。河南师范大学两个学科被遴选为“一流”创建学科，物理学就是其中之一。一流学科是一流大学的核心和基础，建设一流大学离不开一流学科的支撑。作为“双一流”建设的“后备军”，河南师范大学物理学学科有哪方面优势？已取得哪些建设成效？未来要实现什么目标？优势丨国家首批特色专业拥有国家和省级教学科研平台7个记者获悉，河南师范大学物理学是河南省最早实现全国优秀博士学位论文、国家优秀青年基金、国家基金委重大仪器专项突破的学科。2016年全球物理学领域自然指数排名，居全国高校第38位、地方师范大学第1位、河南高校第1位；物理学在全国第四轮学科评估中为B，排名居国内地方师范大学第2位、河南省高校第1名。“前沿物理与清洁能源材料”学科群于2015和2020年先后入选河南省特色优势学科（群）A类和特色骨干学科（群）建设A类，在河南省优势特色学科期满评价中位居特色类学科第1名、全省所有35个优势特色学科第3名。据刘玉芳介绍，学科拥有国家级物理实验教学示范中心、动力电源及关键材料国家地方联合工程实验室、河南省光伏材料重点实验室、河南省红外材料光谱测量与应用重点实验室、河南省光电传感集成应用重点实验室、光电子技术及先进制造河南省工程实验室、河南省高等学校学科创新引智基地等国家和省级教学和科研平台7个。物理学专业是国家首批特色专业、国家一流本科专业建设点、河南省专业综合改革试点专业，通过教育部首批师范专业二级认证。对标丨形成三大优势服务重大科学工程、航空航天和新能源行业今年3月份，教育部就“双一流”建设成效评价工作答记者问，明确指出成效评价考察内容的框架，指出核心性维度是“双一流”建设总体方案五大建设任务和五大改革任务的集中综合反映。学科建设评价，设人才培养、科学研究、社会服务、教师队伍建设四个方面。对标“双一流”建设成效评价考察核心性维度，河南师范大学物理学学科建设情况如何？刘玉芳称，学科坚持以先进的物理基础研究引领学科高质量发展的建设理念，采取构建以方向团队为抓手的学科运行管理机制，实行以目标任务为牵引的学科资源配置机制，完善以绩效贡献为导向的学科考核激励机制，实施以青年教师为核心的学科能力提升计划等具体措施，既注重前沿物理基础理论创新，又关注国家及区域发展重大需求，若干研究成果居国内领先水平，并已形成学科三大优势。在重大科学工程上，粒子物理团队致力于标准模型精确检验、新物理寻找等重大科学问题研究，作为“北京正负电子对撞机”（BES-III）和“超级 B 工厂”（Belle-II）国际合作组成员，承担数据分析任务，在国际上首次发现Zc(4020)新粒子，开辟了中性类粲偶素结构研究新领域；在新物理方面的研究为大型强子对撞机和锦屏地下暗物质探测实验提供理论支撑，得到暗物质性质最强限制，实现暗物质探测新突破；在重味物理方面的理论研究与 Belle-II 实验密切关联。近五年，团队成果被《Particle Data Book》采用 12 次，被国际大科学实验合作组引用 50 多次。在航空和航天领域，光谱测量团队主持的国家重大科研仪器研制项目“低温光谱发射率测量实验装置”，解决了发射率测量中的一些关键技术难题，建立了完备的高精度光谱发射率测量体系，实现国内高温最高（3000K）、低温最低（213K），为航空航天等提供了核心数据和模型。研究成果为我国航天工业和基础研究提供了重要的技术支持，推动了光谱发射率测量技术的标准化进程。在新能源行业方面，学科与河南电池研究院等10余家企业合作。与新乡市中科科技有限公司合作开发的高安全隔膜材料，已形成年产2亿平方米的生产能力，产品质量处于行业领先地位。与河南锂动电源有限公司合作开发的动力锂离子电池，形成年产2GWh的生产能力，产品供应东风、中铁、中隧等国内知名企业。研发出第二代动力锂离子电池体系，获国家 863 计划等项目支持；为新乡获得“中国电池工业之都”美誉做出贡献。同时，学科尤其注重人才培养。学科站位“为党育人，为国育才”的政治高度，落实立德树人根本任务，充分发挥师资力量雄厚、科研平台先进、人才培养体系完备的优势，全面提高人才培养质量。办学历史上培养出张统一中科院院士，张新民、刘玉鑫、刘峰奇、杨金民、杨亚东、李海波等一批具有重要影响或取得卓越成就的国家级人才，还培养了一批中学教学名师、名校长。目标丨聚焦高能物理等前沿基础物理问题集中资源开展红外光谱测量等方向应用基础研究今后，学科将紧紧围绕国家和河南省的战略需求，瞄准物理前沿，推进学科交叉融合，凝练目标、强化优势、努力聚焦高能物理和核物理、光学和凝聚态物理研究领域中前沿基础物理问题；集中资源开展红外光谱测量、半导体物理与器件等方向的应用基础研究，深化科教融合和产教融合，实现学科发展与产业链、创新链、人才链相互匹配、相互促进，加快科技成果转化，为河南省建设国家创新高地作出重要贡献。具体来说，将优化学科研究方向，推进学科交叉融合。聚焦高能物理和核物理、光学、凝聚态物理研究领域中前沿基础物理问题，开展红外光谱测量、量子调控，半导体物理与器件方向的应用基础研究，积极推进红外光谱测量协同创新中心和红外光电测试技术创新联盟建设，服务河南省装备制造、新能源材料和智能传感等产业发展。如何汇聚高端创新人才，引领一流学科发展？刘玉芳指出，将通过加强领军人才的引进和培育，加快实施青年才俊发展计划，做强做大博士后人才蓄水池。组建以领军人才为核心的科研创新大团队，以团队为单元进行评价考核与资源配置，以重大科研任务和区域产业发展实际问题为牵引。力争“十四五”时期，学科引育领军人才3-5人，建设科研创新团队5-7个，引领一流学科发展。还将优化整合现有资源，重点建设高能物理和核物理研究中心、红外光谱测量与应用中心、量子调控实验中心、半导体物理与器件中心等高端实验平台，提升科研创新能力和水平，培育建设河南省光谱测量与光电器件实验室，力争实现国家级平台突破。“此外，突出优势特色，培育实施一流课题10个左右，力争产出一批可以领跑或并跑的高水平科研成果，着力攻关解决红外光谱测量、半导体物理等领域在先进金属冶炼和智能传感等产业中的‘卡脖子’关键技术问题。” 刘玉芳说。

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DNA基因测序技术从上世纪70年代起，历经三代技术后，目前已发展成为一项相对成熟的生物产业。测序技术的应用也扩展到了生物、医学、制药、健康、农林、园艺、花卉、环保、法医等许多领域，并成为一项与我们衣食住行密切相关的高技术产业。据最新统计，2012年全球基因测序市场的产值已超过百亿，按最近几年增长速度，预计2017年市场产值将加倍。在测序产业占世界市场份额第一的正是总部设在深圳的我国华大基因研究院。因此可以说，基因测序在我国生物科技领域具有非常重要的战略意义。 　　&ldquo 第三代测序技术&rdquo 的研发已有近十年时间，商业化的第三代测序仪上市也有三年。但目前测序市场仍为二代测序技术所垄断(我国顶级科研机构和商业公司所拥有的三代测序仪可能仅有数十台)。三代测序技术产生的读段更长，测序成本更低，其取代二代技术是测序技术发展的必然趋势。然而由于三代测序技术错误率高，现有的组装软件多是对第二代测序数据组装软件的&ldquo 修补&rdquo 而并没有充分考虑到三代测序技术的数据特征。事实上，基因组装算法问题被广泛认为是计算生物学和生物信息学领域最复杂的计算难题之一，也是目前阻碍基因测序产业从二代技术升级到三代技术最大的技术障碍。 　　最近，美国马里兰大学 Chengxi Ye, James A. Yorke, Aleksey Zimin 等与中国科学院昆明动物研究所遗传资源与进化国家重点实验室马占山研究员在这一领域的合作研发取得新突破。该研究团队在一篇题为DBG2OLC: Efficient Assembly of Large Genomes Using the Compressed Overlap Graph 的文章中引入了一种新的针对三代测序技术的基因组装算法，并开发出一款软件(DBG2OLC)。另外作者(Ye et al. 2011, 2012)于2011年发布的SparseAssembler曾经比当时主流的基因组装软件节省90%的内存空间，而其计算时间和组装质量却毫不逊色。著名的SOAPdenovo的升级版，也是目前最广泛应用的基因组装软件SOAPdenovo2即采用了SparseAssembler算法。 　　多组测序数据的测试表明：与目前用于三代测序最优秀的一些基因组装软件(例如PacBio2CA, HGAP, ECTools)相比，DBG2OLC在计算时间和内存空间的消耗通常仅为其它算法的1/10。理论上，DBG2OLC在时间和空间的使用上相对其它同类软件可减少达1000倍。例如组装关键步骤之一的&ldquo 两两比对&rdquo 计算，采用一组由 PacBio提供的人类基因组数据，DBG2OLC 使用一台普通PC仅用了6小时完成。而同样计算，Pacific Biosciences所报道的时间为 405000 CPU小时，而且是在Google的计算集群上完成。因此，DBG2OLC 算法基本解决了目前三代测序技术所面临的计算技术挑战，从而为推进基因测序技术的产业升级奠定了良好的技术基础。