多驱动自适应镜

像差问题一直困扰着光学领域的工作者。像差会使光波前发生形变，不仅降低成像的信噪比和分辨率，使得很多时候我们只能&ldquo 雾里看花&rdquo ，更甚者，产生赝像，或无法获得有意义的图像。像差问题对双光子成像的影响尤为严重，因为在那里，荧光信号对入射光强度的依赖是平方关系，一旦入射光波前形变，不仅聚焦强度大幅下降，成像分辨率也急剧恶化。因此，如何解决像差问题，实现活体，例如小鼠大脑皮层，深层区域的高质量成像成为光学成像发展中最具挑战性的问题之一。 　　美国Howard Hughes Medical Institute (霍华德· 休斯医学研究所)在Janelia Farm Research Campus的吉娜博士小组与来自中科院上海光机所强场激光物理国家重点实验室的王琛博士最近成功将一种新的自适应光学的方法和双光子显微镜结合，研制出一种新的自适应光学双光子荧光显微镜。通过校正活体小鼠大脑的像差，在视觉皮层的不同深度处均获得了提高数倍的成像分辨率和信号强度，大大改进了成像质量，使得原来在活体鼠脑中不可见或者模糊的细节变得清晰可见，她们成功将该方法应用于老鼠视觉皮层第五层(约500µ m)的形貌结构成像和钙离子功能成像。这一新的自适应光学方法，首次使得在活体小鼠深层区域成像中获得近衍射极限的成像分辨率成为现实。这一成果以题Multiplexed aberration measurement for deep tissue imaging in vivo发表在最新一期的Nature Methods (自然· 方法)杂志上。 　　在该自适应光学双光子荧光显微镜中，她们将空间光位相调制器光学共轭到显微物镜的后焦平面，通过位相调制器将入射光分成若干子区域，每一块子区域的波前都可以被独立控制。同时，她们用数字微阵列光处理器，以不同的频率同时调制其中一半子区域的入射光强度，以另一半子区域作为&ldquo 参考波前&rdquo 。来自所有子区域光束会在焦点处会聚干涉，通过监测焦点激发的双光子信号随时间的变化情况，并进行傅里叶变换分析，可以&ldquo 分解&rdquo 得到被调制的每一块子区域的&ldquo 光线&rdquo 的贡献信息，从而可以实现对一半子区域波前的并行测量。对另一半子区域重复这一测量过程，从而获得整个入射波前的信息并进行校正。该方法耗时很短，通常约1~3分钟左右即可完成像差的测量和校正，无需复杂的计算，适用于任何标记密度和标记类型的样品。更重要的是，得到的像差校正图案可以用于提高较大视场范围内的成像质量。该方法无疑为在体研究小鼠大脑皮层深层区域的生物、医学问题提供了可行性方案。

在国家自然科学基金的支持下，中国科学院光电技术研究所联合云南天文台成功研制国家重大科研仪器“一米新真空太阳望远镜多层共轭自适应光学系统”并投入使用，实现了大视场自适应光学技术从原理方法创新到实际仪器应用的跨越。 　　2月2日至3日，该仪器技术指标现场测试会在云南天文台抚仙湖太阳观测基地召开。测试专家组经现场技术指标测试后认为，该仪器各项技术指标达到了资助项目计划书的要求，可以对太阳目标长时间稳定闭环工作，在大气相干长度r0优于10cm@500nm情况下，可见光波段成像分辨力优于0.2″，校正视场大于1′。 　　“一米新真空太阳望远镜多层共轭自适应光学系统”是光电所联合云南天文台申请的国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目(自由申请)。该项目瞄准空间天气预报重大需求和太阳物理科学前沿研究，针对云南天文台一米新真空太阳望远镜(New Vacuum Solar Telescope，NVST)研制一套多层共轭自适应光学(Multi-Conjugate Adaptive Optics, MCAO)系统，对太阳大气进行大视场、高分辨成像和光谱观测。 　　该仪器基于研究提出的新型MCAO架构，采用3块变形镜、2个大视场多视线波前传感器以及2套波前实时处理机，实现了在角分量级视场内对大气湍流波前像差的有效补偿。目前，该仪器已与NVST后端科学仪器对接进行常规观测，为太阳风暴的预警预报和太阳物理科学研究持续提供高质量的光谱和成像数据。

区别于普通光源，激光具有相干性高、单色性纯和方向性好等优点。因此，自激光问世以来，科学家们一直致力于激光参数极致调控的研究，以推动科学研究和工业应用的发展。其中，光谱纯度是决定激光相干性的关键因素。激光运转过程中自发辐射对其强度和相位的影响、泵浦源的功率抖动、谐振腔的温度变化和振动以及发光增益介质的晶格缺陷等原因都会对激光器的线宽进行展宽，从而降低输出激光的相干性。基于稳频控制的腔外伺服电学反馈技术和基于光子寿命延长的固定外腔光反馈技术是当前实现窄线宽激光输出的常用手段。腔外伺服电学反馈技术的核心是引入高稳定度频率基准参考源，固定外腔光反馈技术实现线宽压缩的程度有限，且不能自动匹配主腔激光波长的变化。因此如何在常态条件下实现激光线宽深度压缩的同时，还能自适应波长的变化具有重要的科学意义和工业应用价值。重庆大学朱涛教授团队从源头出发，系统深入地研究了超窄线宽激光的波长自适应光谱纯化机制，提出通过外部微弱的分布扰动信号来有效抑制激光腔的自发辐射，从而在常态条件下实现激光光谱深度纯化的思想。在此基础上提出了一种主腔结合弱分布反馈外腔的激光新构型，这种构型对光纤激光器、半导体激光器等具有增益类型的激光器均适用，并且弱分布反馈的方式可以通过连续波导实现连续的弱分布反馈，也可采用干涉结构如WGM等实现离散的弱分布反馈，其中弱分布反馈的物理过程可以是瑞利散射，也可以是构建的分布弱反射等。他们在论文中展现了半导体DFB激光器结合弱分布反馈的超窄线宽激光器，在常态条件下实现了十赫兹量级的自适应输出（理论上该线宽可以低至赫兹以下）。分布弱反馈深度压缩激光线宽的核心首先是减缓了激光腔内运转过程中自发辐射的耦合速率，从而大幅减小了激光本底线宽；其次是较弱的分布反馈可对激光腔中光子相位在时空域上进行自适应连续修正，避免了固定外腔反馈形成的激光相位突变和多纵模振荡，保证激光单纵模持续运转的同时可实现激光线宽的极致压缩。这项工作为在常态条件下实现自适应超高光谱纯度激光提供了有力的理论和实验基础。图1 激光光谱纯化原理图图2 光谱纯化及自适应动态演化过程该研究团队提出的思路和激光构型为改进和获得各种增益类型的高相干激光光源打开了新的视野，对实现其它激光参数的极致调控也具有重要的参考意义。目前，研究团队下一步将在高相干的基础上进一步研究激光时频空参数的极致调控，并推动激光精密测量领域向着精度更高、速度更快、范围更广的方向发展。该工作以“Ultra-high spectral purity laser derived from weak external distributed perturbation”为题发表在Opto-Electronic Advances （光电进展）2023年第2期。

近期，中国科学院上海光学精密机械研究所精密光学制造与检测中心在基于监督学习的超精密光学曲面自适应工艺决策方面取得重要进展。研究团队首次提出了一种傅里叶卷积-并联神经网络框架，攻克了光学加工领域小样本训练条件下高维度输出的瓶颈难题，综合训练正确率优于90%，实现了数字化子孔径制造多维度参数组合加工智能化决策，对光学制造的智能化发展具有重要指导意义。相关研究成果以“Fourier convolution-parallel neural network framework with library matching for multi-tool processing decision-making in optical fabrication”为题发表在Optics Letters上。现代光学系统如光刻系统、大型望远镜和高功率激光等对各类超精密光学元件数量和表面质量提出了更高的需求，而现有工艺决策很大程度上仍然依赖经验丰富的技术专家，受专业人员的稀缺性以及人工决策的不稳定性影响，决策过程智能化是光学制造精度和效率进一步提升面临的关键问题。近年来，数据驱动的机器学习网络发展为解决这一瓶颈问题提供了可能；但在光学加工领域，训练样本获取难而决策维度高，如何实现小样本条件下的有效训练来满足高特征维度输出要求，是数据驱动智能化光学加工发展面临的首要难题。图1 结合去除函数库匹配的傅里叶卷积-并联神经网络框架针对以上问题，研究团队首次提出了一种结合去除函数库匹配的傅里叶卷积-并联神经网络框架，实现了数据驱动下工具种类、尺寸、磨料类型和体去除率等关键参数的联合自主决策，决策范围涵盖了自研磨/粗抛到修形/光顺等大部分工艺流程，也是首次证明了光学制造通过数据驱动神经网络解决的可行性。实验结果表明，仅在网络模型的指导下，260mm260mm的离轴非球面镜的面形精度（PV）可由初始的15.153λ收敛至0.42λ（λ=632.8nm），RMS由初始的2.944λ收敛至0.064λ，总加工时间仅为25.34个小时，收敛率优于97%，已达到专业技术人员决策水平。该研究成果对超精密光学元件的高效制造具有重要价值，并有可能将光学制造的智能化水平推向新的高度。图2 网络模型指导下离轴非球面镜的加工结果

人类的视力有极限吗？最近，科学家在实验中运用新技术，通过光学仪器矫正人的视力，有的被试者的视力甚至达到了2.0。 　　新技术为“超视力”提供可能 　　中国科学技术大学周逸峰小组与中科院成都光电所张雨东小组合作，创造性地将视知觉训练与人眼自适应光学技术结合起来。在实验中，他们对20岁左右的正常被试者测量视力等视功能后，让他们每天参加一小时的视觉训练。这种训练，即在自适应光学系统上，呈现一种高空间频率光波的黑白条纹图像，让被试者根据要求完成图像的检测任务。训练程序根据完成任务情况，自动调控图像参数，使之维持在一定的难度水平上。如此反复多次，坚持10—12天，每天1小时左右。 　　周逸峰指出，“这项实验反映了在一定的条件下，经过学习，成年神经系统对图像识别的能力可大大提高。即便是发育成熟后，正常成年视觉神经系统仍具有相当程度的可塑性。不过，这些可塑性的发挥，受限于人眼的光学系统质量。” 　　据专家介绍，人眼的光学系统，除了存在近视、远视等“低阶像差”外，还存在难以用普通手段测量和矫正的“高阶像差”。研究小组对被试者进行高阶像差的矫正，使之拥有较理想的人眼光学系统，在此基础上配合视知觉训练，让被试者的视力有了明显的提高，有的甚至达到了2.0及以上的视力。据介绍，他们的“超视力”在5个月后复测时仍可保持。该研究成果可用于探索新的治疗方法，来提高视力低下患者的视功能，也为达到“超视力”提供了可能。 　　目前还处于临床阶段 　　关于这项技术的最新应用情况，周逸峰在接受采访时介绍：“目前，我们与合作单位中科院光电技术研究所一起正在进行面向临床应用的产品开发和推广，已经研制出自适应光学视力治疗仪，7月份进入医院进行临床试验，在国家药监局审批注册后即可上市用于临床。”同时，周逸峰还指出：“这项技术还处于临床试验阶段，从之前测试的结果来看，效果比较显著，但由于临床试验受到各种因素的制约，不能保证每次试验都达到预期效果。” 　　对此，焦永红指出，“自适应光学技术属于高科技，作为一种辅助的装置，它主要从两个层面推动眼科技术的发展。其一，让使用设备的医务人员可以更清楚地分析数据；其二，可以让病人接受的手术更加精准。目前，它仍属于前瞻性的研究。” 　　关于视知觉训练，焦永红则认为：“视知觉训练主要通过锻炼肌肉的灵敏度，通过反复刺激的方法来训练人的能力。这项训练比较主观，而且需要坚持。因此，被试者的视力恢复水平可能因人而异。” 　　不过，任何一项新技术的发展都是不断尝试、不断推新的过程。屈光手术自90年代初期试用以来，已经发展成熟，这一技术通过改变人眼的光学系统，使得人眼视力水平得到很大改善。焦永红认为：目前，自适应光学技术还处在临床适应阶段，从原理上说，这项技术可以辅助临床试验，让手术更加精准。 　　是否具有“超视力”不重要 　　那么视力的优劣该如何测定呢？2.0的视力是怎样的“超视力”呢？ 　　目前国内有两种视力表记录法：小数记录法、五分记录法。一般情况下，正常裸视力能达到1.0，也就是5.0。小数记录法的1.5，2.0分别相当于五分记录法的5.2，5.3。 　　对于视力有限性的问题，北京同仁医院眼科中心眼肌科主任焦永红指出：“人的视力受限于最小视角，它是指视网膜视觉细胞能分辨的最近距离的两点对眼的最小夹角。”视力表是根据视角的原理制定的。正常人眼能看清最小物体的视角为1分视角，又称最小视角。 　　焦永红认为，“人的视力是有极限的，单纯通过视力表的指标来衡量人的视力的优劣并不是目的。1.5的视力已经是正常视力，不同衡量体系得出的结论也不同。衡量视力水平，不能光看指数，还要看眼睛各个方面是否协调一致。关键在于眼睛的健康，无各种眼科疾病，这才是我们追求的目标。至于是否是2.0这样的"超视力"并不重要。” 　　焦永红说：“视力检查是一种知觉检查，具有较强的主观性，一些其他的因素，也会影响到检查结果。”常见的影响视力检查准确性的因素有：光线，比如灯箱老旧、光源亮度不达标、面板刮花、检测地点周围光线昏暗等；环境，如周边环境吵闹、噪音大等；此外，如果在感冒、发烧或服药期间，视力也可能下降。 　　中国人民解放军第二炮兵总医院眼科主任医师蔡春梅介绍说：“目前所测的视力主要为远视力，被试者离视力表5米。视力达到2.0，说明远视力很好，不排除有其他眼睛问题的可能，没有一个评论视力优劣的绝对指数，普通人达到1.0的视力就是正常视力。” 　　通常情况下，人们认为成人的视力不具备可塑性。就此，蔡春梅认为：“如果一个成年人存在屈光不正的问题，如近视、远视、散光等问题，通过镜片、手术矫正的方法，才可以矫正视力。”自适应光学技术也正基于此，通过仪器调整人眼的光学系统，才能够有效的矫正视力。

8月24日，清华大学公开招标购买1套单光子自适应高速三维显微成像系统，预算330万元，仅限国产。　　项目编号：清设招第2021172号　　项目名称：单光子自适应高速三维显微成像系统　　预算金额：330.0000000 万元(人民币)　　采购需求：包号名称数量是否允许进口产品投标采购预算（人民币）01单光子自适应高速三维显微成像系统1套否330万元　　设备用途介绍：实验需要对在体活细胞进行清晰地大范围亚细胞结构动力学过程观测，比如细胞器间的相互作用、胚胎发育过程、神经响应等等，必须能够高速获取大范围的三维荧光信号。　　单光子自适应高速三维显微成像系统的成像方式极大的提高了成像速度及有效的解决了系统及样品的像差问题，同时大大降低了激光对样品的损伤，能够实现更长时间的活体观察，其图片能观察细微的差别，分辨亚细胞水平动力学及结构，成像质量非常高。　　简要技术指标 ：　　1)基本配置：系统由以下主要模块组成　　倒置荧光显微镜 　　多波段激光器 　　数据采集系统 　　图像处理系统。　　2)技术要求：　　系统分辨率：XY小于250nm，Z小于400nm 　　图像采集系统：支持活体哺乳动物三维图像采集 　　图像处理系统：专业处理器i9 10920，内存不小于128GB，固态硬盘不小于10T，显卡Nvidia RTX2080TI。　　合同履行期限：交货时间：合同签订后5个月内　　本项目( 不接受 )联合体投标。 开标时间：2021年09月14日 09点00分(北京时间)

自适应光学波前传感的理想选择—sCMOS 相机牛津仪器 Andor sCMOS 相机作为自适应光学波前传感的优选设备，拥有高度并行的像素读出产生的高帧频，结合短曝光条件下的低噪声和高量子效率能够获得最佳信噪比图像。在本次技术说明中，我们比较了Andor sCMOS 系列中三款特别适合波前传感的相机： Marana 4.2B-6（具有CoaXpress接口） Zyla 4.2 PLUS（具有CameraLink接口） Balor 17F（具有CoaXpress接口）下表总结了每款相机的关键性能参数。表1 用于波前传感的三款 Andor sCMOS 相机的关键成像参数在第1部分中，我们将详细分析潜在的帧频性能，尤其是 ROI 模式下帧频的提升。在第2部分中，我们将比较三款相机相对“延迟”特性，这是自适应光学应用的一个重要考虑因素，因为它决定了图像在软件中的准备时间，以便作为闭环可变形镜像系统的一部分进行处理。Part 1 | sCMOS 帧频高速帧频性能对于波前传感至关重要，使用（ROI）子阵列能够实现每秒数百帧的图像采集。作为波前传感备选的成像探测器，表2显示了上述三款 sCMOS 相机在不同 ROI 阵列尺寸上的帧频。表 2 的关键成像参数（可用选项）： 卷帘快门曝光模式 重叠（100％占空比）模式 16位（全动态范围）模式 中心 ROI 成像 CoaXpress（CXP）接口（Marana 和 Balor） CameraLink（CL）接口（Zyla）表2 三款 Andor sCMOS 相机在不同 ROI 阵列尺寸上的帧频 请注意，在比较 Marana 和 Zyla（均为2048 x 2048阵列）时，尽管 Zyla 能够实现更快的帧频，但 Zyla 是使用前照式芯片，通过在每个像素上使用微透镜来实现高量子效率。Marana 使用背照式芯片，在没有微透镜的情况下可实现高达95％的量子效率。此外，如果 Zyla 的 ROI 没有在垂直方向上居中，帧频将会降低（降低到原来的2倍），而对于Marana 和 Balor，ROI 可在任何区域，帧频的降低可以忽略不计。Part 2 | “延迟”比较科学成像相机用作波前传感器的一个关键考虑因素是“延迟”。由于波前传感成像是 AO 配置闭环系统的一部分，因此软件必须快速采集图像以进行实时处理，以便它能够持续地通知变形镜系统如何在到达科学探测器的过程中对入射波前进行重塑和展平。比较波前传感器相机，我们需要清楚地了解曝光、传感器读出和任何图像传输耗时相关的相对时间。在成像的时序流程中，对于“延迟”的定义可能存在一些主观的变化。为了在当前的比较研究中实现标准化，我们将考虑从曝光开始到软件处理该曝光时间内的完整图像/ROI 的整个端到端时间。我们还将通过假设曝光时间为 10 毫秒（帧频达到100 fps）进行标准化。但是请注意，我们比较的三款相机，这 10 毫秒的曝光对应于不同的 ROI 阵列大小和相应的视野。图 1 和图 2 为 Zyla 4.2 PLUS 与 Marana 4.2B-6 进行比较的时序示意图。sCMOS 相机之间的“延迟”区别如下：Zyla 必须先将整个 ROI 阵列（10 毫秒）读出到组装图像的相机 FPGA，然后再通过 CameraLink 接口传输图像，这里又需要10 ms。由于这些过程是按序发生而不是同时进行的，因此整个端到端处理接近曝光（10 ms）+ 读出（10 ms）+ 通过 CameraLink 的数据传输（10 ms）= 30 ms。注意，Zyla图像必须首先在 FPGA上组装的原因是其复杂的传感器读出，这涉及到同时读出阵列的两半，从中间行开始，向外分别移动到顶部和底部行。Marana 具有更直接的传感器读出架构，这意味着无需将图像在相机 FPGA上组装后再传输到主机PC。相反，一旦读出像素行，它就会由 FPGA 处理并立即通过 CoaXpress（CXP）接口进行传输。这意味着图像传输与图像读出同时发生，而不是顺序发生，从而克服了“延迟”造成的影响。 Marana 的整个端到端过程近似于曝光（10 ms）+ 同时读出/数据传输（10 ms）= 20 ms。Marana 具有更直接的传感器读出架构，这意味着无需将图像在相机 FPGA上组装后再传输到主机 PC。相反，一旦读出像素行，它就会由 FPGA 处理并立即通过 CoaXpress（CXP）接口进行传输。这意味着图像传输与图像读出同时发生，而不是顺序发生，从而克服了“延迟”造成的影响。Marana 的整个端到端过程近似于曝光（10 ms）+ 同时读出/数据传输（10 ms）= 20 ms。Balor 未在所示的图中具体表示，但具有与 Marana 相似的单向传感器读出架构，区别在于 Balor 通过同时读取每组 4 行的数据来提高速度。因此，如果 Balor 定义了 ROI 阵列，其结果是曝光时间为 10 ms（相应的读数为10 ms），那么 Balor 的整个端到端过程也将近似于曝光时间（10 ms）+ 同时读出/数据传输（10 ms）= 20 ms。因此，相对于 Zyla 固有的“延迟”, Marana 和 Balor 的“延迟”减少了。然而，如第 1 节所示，Zyla 4.2 PLUS 相对于Marana 4.2B-6 可能具有更高的帧速。在为您的装置选择最合适的波前传感成像相机时，应在确切的实验要求范围内考虑这两个因素。图 1 和图 2 的关键成像参数（可用选项）： 曝光时间/读出时间 — 10毫秒（需要选择ROI） 卷帘快门曝光模式图1 Zyla4.2 PLUS：表示曝光、读出和图像传输（通过 CameraLink接口）的计时示意图图2 Marana 4.2B-6：表示曝光、同时读出/图像传输（通过Coaxress 接口）的计时示意图。Balor 的实验数据接近Marana 4.2B-6

撰文：李一鸣水凝胶具有类似于生物组织的富水性和弹性，被广泛用于多种领域，如：化妆品中的面膜、退热贴，农业用薄膜，建筑中结露防止剂、调湿剂，医疗中的药物载体等等。然而，传统水凝胶在零下温度时将出现结冰及随之而来的弹性消失现象，大地限制了其在生物组织工程中的应用。长久以来，这个问题一直未得到有效解决。近，北京航空航天大学刘明杰教授领导的研究团队从自然界获取灵感，根据高纬度和高海拔地区的生物因细胞多脂而度耐寒的现象，成功制备出一种具有异质网络结构的二元油水凝胶。该凝胶除可在-78-80 ℃的宽温度范围内保持稳定弹性外，还具有优良的自适应（随溶剂性质不同而变化的）润湿性。那么它是如何制备出来的？又有哪些应用前景呢？让我们一起来看下面的介绍。材料制备团队首先以聚n,n-二甲基丙烯酰胺的亲水网络（hpn）为三维支架，然后对分散其中的甲基丙烯酸正丁酯进行原位聚合得到亲油网络（opn），由此实现水凝胶和油凝胶二元相互渗透的异质网络结构。性能介绍01溶胀性能图1. 具有不同网络结构溶胶的溶胀行为及透光性变化油水凝胶中两组分相反的溶剂（水性和油性），受亲和作用影响使其在水和油中均产生溶胀；当凝胶具有合适的opn/hpn质量比时，两组分在空间上的相互约束使其在水和油中的膨胀体积相近。此外，在水和油中，两组分的相对分布状态存在差异，导致水和油中溶胀样品的透光性不同。02自适应润湿性 图2.油水凝胶的自适应表面润湿性和结构重构特征。其中(b-d)为样品表面共聚焦raman成分图从宏观上看，该油水凝胶可产生随溶剂性质改变而变化的表面润湿行为，并与微观异质网络在不同溶剂中的结构重排有关：当凝胶在水下时，网络中的hpns溶胀并导致表面opns向内收缩，使凝胶转变为类水凝胶，从而产生超疏油性；当凝胶在油下时，opns向油中溶胀并导致网络中的hpns向内坍缩，使凝胶转变为类油凝胶，从而产生超疏水性。在实验中，团队使用horiba labram hr evolution型共聚焦拉曼光谱仪，并用labspec-6软件进行数据处理，得到不同环境下凝胶表面的共聚焦raman图像，从而在亚微米级精度表征了上述变化的化学结构改变。另外，该油水凝胶还具有快地（抗冻和耐热性 图3.宽温度范围内的弹性稳定性对于热响应机械性能，异质网络结构的二元油水凝胶表现更为出众。它不会出现传统水凝胶在-10 ℃断裂和油凝胶在80 ℃瘫软的现象，因为它的的互补效应使该油水凝胶从更低的实验温度到80 ℃高温均保持稳定的弹性。以此观之，它具有强的抗冻和耐热能力。应用前景基于以上特性，团队相信，该油水凝胶在智能开关系统、抗冻、防蜡、防着色和异质催化等领域具有广阔的应用前景。据悉，利用其自适应润湿性，该团队在此研究中已对油水凝胶作为智能开关的油水分离系统进行了实验探索。另外，此研究中异质网络的概念，以及二元凝胶性能对水凝胶和油凝胶性能的桥接思路，将启发研究者开发出更多功能独特及优势互补的多元软性材料。此项研究工作得到了国家自然科学基金、国家重大科学研究计划、中国科学院重点部署项目、中央高校基本科研业务费专项资金和国家青年千人计划等的资金支持。相关研究成果已于近期发表在英国自然出版集团旗下的快讯类在线期刊《nature communications》上。本文参考文献： hainan gao, ziguang zhao, yudongcai, jiajia zhou, wendahua, lie chen, li wang, jianqi zhang, dong han, mingjie liu, lei jiang, “adaptive and freeze-tolerant heteronetworkorganohydrogels with enhanced mechanical stability over a wide temperature range”. nature communications 2017, 8, 15911horiba科学仪器事业部结合旗下具有近 200 多年发展历史的 jobin yvon 光学光谱技术，horiba scientific 致力于为科研及工业用户提供先进的检测和分析工具及解决方案。如：光学光谱、分子光谱、元素分析、材料表征及表面分析等先进检测技术。今天horiba 的高品质科学仪器已经成为全球科研、各行业研发及质量控制的首选。

p 　　3月19日上午, 中科院光电所副所长饶长辉研究员和中科院南美天文研究中心主任王仲研究员分别代表中科院自适应光学重点实验室和中科院南美天文研究中心签署了双方战略合作协议， 旨在进一步加强双方在天文观测大科学项目研究、天文观测科研仪器研发、天文台筹建工作等方面的合作，同时积极开拓各方发展契机，服务国家需求。 /p p 　　中科院南美天文研究中心是中科院在海外的独立研究机构，总部位于智利。该中心旨在通过与智利大学及智利国家科委的合作，搭建以智利为中心，辐射南美其他国家的长期、稳固、互利合作的天文科技平台，推动我国天文事业的长期发展。中心与自适应光学重点实验室将基于智利拥有的国际先进望远镜观测平台、大规模数值模拟研究以及光电天文仪器设备和技术方面的优势，合作开展最前沿的天文观测和天文技术方法研究，促进天文观测装置的发展，培养我国的天文研究人才。 /p p style=" text-align: center " 　　 img style=" width: 450px height: 300px " title=" " alt=" " src=" http://www.ioe.cas.cn/xwdt/ttxw/201803/W020180327618377930452.jpg" height=" 300" hspace=" 0" border=" 0" vspace=" 0" width=" 450" / /p p br/ /p

Recently, a collaborative research team from Information Materials and Intelligent Sensing Laboratory of Anhui Province, Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Manipulation of Ministry of Education, and Shandong Normal University published a research paper titled Optimized adaptive Savitzky-Golay filtering algorithm based on deeplearning network for absorption spectroscopy.近日，来自安徽大学、山东师范大学联合研究团队发表了一篇题为Optimized adaptive Savitzky-Golay filtering algorithm based on deeplearning network for absorption spectroscopy的研究论文。研究背景 Research BackgroundNitrogen oxide (NO2) is a major pollutant in the atmosphere,resulting from natural lighting, exhaust, and industrial emissions. Short- and long-term exposure to NO2 is linked with an increased risk of respiratory problems. Secondary pollutants produced by NO2 in the atmosphere can cause photochemical smog and acid rain. Laser spectroscopy such as absorption spectroscopy, fluorescence spectrum, and Raman spectrum play progressively essential roles in physics, chemistry, biology, and material science. It offers a powerful platform for tracing gas analysis with extremely high sensitivity, selectivity, and fast response. Laser absorption spectroscopy has been used for quantitative analysis of NO2. However, the measured gas absorption spectra data are usually contaminated by various noise, such as random and coherent noises, which can warp the valid absorption spectrum and affect the detection sensitivity.氮氧化物（NO2）是大气中的主要污染物，源自自然光照、排放和工业排放。长时间暴露于NO2与呼吸问题的风险增加有关。NO2在大气中产生的二次污染物可能导致光化学烟雾和酸雨。激光光谱学，如吸收光谱、荧光光谱和拉曼光谱，在物理学、化学、生物学和材料科学中发挥着日益重要的作用。它为追踪具有极高灵敏度、选择性和快速响应的气体分析提供了强大的平台。激光吸收光谱已被用于NO2的定量分析。然而，测得的气体吸收光谱数据通常受到各种噪声的污染，如随机和相干噪声，这可能扭曲有效吸收光谱并影响检测灵敏度。The Savitzky–Golay (S–G) filtering algorithm has recently attracted attention for spectral filtering because it has fewer parameters, faster operating speed, and preserves the height and shape of spectra. Moreover, the derivatives and smoothed spectra can be calculated in a simple step. Rivolo and Nagel developed an adaptive S–G smoothing algorithm that point wise selects the best filter parameters. With simple multivariate thresholding methods, the S–G filter can remove all types of noises in continuous glucose monitoring (CGM) signal and further process for detecting hypo/hyperglycemic events. The S–G smoothing filter is widely used to smooth the spectrum of the Fourier transform infrared spectrum that can eliminate random seismic noise, remote sensing image merging, and process pulse wave.最近，Savitzky-Golay（S-G）滤波算法因其参数较少、操作速度较快且保留了光谱的高度和形状而受到关注。此外，可以在一个简单的步骤中计算导数和平滑的光谱。Rivolo和Nagel开发了一种自适应S-G平滑算法，逐点选择最佳滤波参数。通过简单的多变量阈值方法，S-G滤波器可以去除连续葡萄糖监测（CGM）信号中的所有类型噪声，并进一步用于检测低血糖/高血糖事件。S-G平滑滤波器广泛用于平滑傅立叶变换红外光谱的光谱，可消除随机地震噪声、遥感图像融合和脉动波的处理。The performance of S–G smoothing filter depends on the proper compromise of the polynomial order and window size. However,the noise sources and absorption spectra are unknown in a real application. Obtaining the optimal filtering effect with fixed window size and polynomial degree is difficult. To address this issue,we proposed an optimized adaptive S–G algorithm that combined the deep learning (DL) network with traditional S–G filtering to improve the measurement system performance. S–G 平滑滤波器的性能取决于多项式阶数和窗口大小的适当折中。然而，在实际应用中，噪声源和吸收光谱是未知的。在固定的窗口大小和多项式阶数下获得最佳的滤波效果是困难的。为解决这个问题，我们提出了一种优化的自适应S-G算法，将深度学习（DL）网络与传统的S-G滤波结合起来，以提高测量系统的性能。实验设置Experimental setupFig. 1 presents the experimental setup, which consists of anoptical source, a multi-pass cell with a gas pressure controller, a series of mirrors, a detector, and a computer. The laser source is a thermoelectrically cooled continuous-wave room-temperature quantum cascade laser (QC-Qube&trade , HealthyPhoton Co., Ltd.),which works with a maximum peak output power of 30 mW controlled by temperature controllers and operates at ~6.2 mm driven by current controllers. The radiation of QCL passes through theCaF2 mirror is co-aligned with the trace laser (visible red light at632.8 nm) using a zinc selenide (ZnSe) beam splitter. The beams go into the multipass cell with an effective optical path length of2 m, the pressure in multipass cell is controlled using the flow controller (Alicat Scientific, Inc, KM3100) and diaphragm pump (Pfeiffer Vacuum, MVP 010–3 DC) in the inlet and outlet of gas cell,respectively. A triangular wave at a typical frequency of 100 Hzis used as a scanning signal. The wave number is tuned from1630.1 to 1630.42 cm 1 at a temperature of 296 K. The signal is detected using a thermoelectric cooled mercury cadmium telluride detector (Vigo, VI-4TE-5), which uses a 75-mm focal-length planoconvex lens. A DAQ card detector (National Instruments, USB-6259) is placed next to detector to transmit the data to the computer, and the data is analyzed by the LabVIEW program in real time.图1展示了实验设置，包括光源、带有气体压力控制器的多通道吸收池、一系列镜子、探测器和计算机。Fig. 1. Experimental device diagram.宁波海尔欣光电科技有限公司为此项目提供了量子级联激光器（型号：QC-Qube&trade 全功能迷你量子级联激光发射头）。激光器由温度控制器控制，最大峰值输出功率为30 mW，由电流控制器控制，工作在~6.2 mm，通过钙氟化物（CaF2）镜子的辐射与追踪激光（可见红光，波长632.8 nm）共线，使用氧化锌硒（ZnSe）分束器。光束进入具有2 m有效光程的多通道池，通过流量控制器和气体池入口和出口的隔膜泵控制池中的压力。典型频率为100 Hz的三角波用作扫描信号。在296 K的温度下，波数从1630.1调至1630.42 cm-1。使用热电冷却的汞镉镓探测器进行信号检测，该探测器使用75 mm焦距的平凸透镜。DAQ卡探测器放置在探测器旁边，将数据传输到计算机，数据由LabVIEW程序进行实时分析。QC-Qube&trade , HealthyPhoton Co., Ltd.Fig. 2. Simulation of the NO2 gas absorption spectra of the ASGF and MAF algorithms (under the background of Gaussian noise), and the filtered results and the SNRs of different filtering methods.Fig. 3. Simulation of the NO2 gas absorption spectra of the two filtering algorithms (under the background of Non-Gaussian noise), and the filtered results of different filtering methods.结论ConclusionAn improved Savitzky–Golay (S–G) filtering algorithm was developed to denoise the absorption spectroscopy of nitrogen oxide (NO2). A deep learning (DL) network was introduced to the traditional S–G filtering algorithm to adjust the window size and polynomial order in real time. The self-adjusting and follow-up actions of DL network can effectively solve the blindness of selecting the input filter parameters in digital signal processing. The developed adaptive S–G filter algorithm is compared with the multisignal averaging filtering (MAF) algorithm to demonstrate its performance. The optimized S–G filtering algorithm is used to detect NO2 in a mid-quantum-cascade-laser (QCL) based gas sensor system. A sensitivity enhancement factor of 5 is obtained, indicating that the newly developed algorithm can generate a high-quality gas absorption spectrum for applications such as atmospheric environmental monitoring and exhaled breath detection.在这项研究中，我们开发了一种改进的Savitzky-Golay（S-G）滤波算法，用于去噪氮氧化物（NO2）的吸收光谱。我们引入了深度学习（DL）网络到传统的S-G滤波算法中，以实时调整窗口大小和多项式阶数。DL网络的自适应和跟踪反馈能够有效解决数字信号处理中选择输入滤波器参数的盲目性。我们将优化后的自适应S-G滤波算法与多信号平均滤波（MAF）算法进行比较，以展示其性能。优化后的S-G滤波算法被用于检测氮氧化物在基于中量子级联激光器（QCL）的气体传感器系统中的应用。实验结果表明，该算法获得了5倍的灵敏度增强，表明新开发的算法可以生成高质量的气体吸收光谱，适用于大气环境监测和呼吸气检测等应用。reference参考来源：Optimized adaptive Savitzky-Golay filtering algorithm based on deeplearning network for absorption spectroscopy,Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy 263 (2021) 120187

一、项目基本情况项目编号：310000000240126156034-00137596项目名称：上海科技大学硬X射线自由电子激光装置-自适应光学系统预算编号： 0024-J00024033 预算金额（元）： 16500000元（国库资金：16500000元；自筹资金：0元）最高限价（元）： 包1-16200000.00元 采购需求： 包名称：自适应光学系统 数量：2 预算金额（元）：16500000.00 简要规格描述或项目基本概况介绍、用途：按照本次招标要求交付的自适应光学系统，用于100PW激光装置波前畸变控制及优化，提升激光的聚焦能力。 合同履约期限： 交货期：合同签订后21个月内分批交货。 本项目（ 否 ）接受联合体投标。二、获取招标文件时间：2024年07月26日至2024年08月02日，每天上午00:00:00-12:00:00，下午12:00:00-23:59:59（北京时间，法定节假日除外）地点：上海市政府采购网方式： 网上获取 售价（元）： 0 三、对本次采购提出询问，请按以下方式联系1.采购人信息名 称：上海科技大学地 址：华夏中路393号联系方式：021-206853072.采购代理机构信息名 称：上海中招招标有限公司地 址：上海市共和新路1301号D座2楼201联系方式：021-66272917，183170943353.项目联系方式项目联系人：陈永亮、唐 闽、张 佳电 话：021-66272917，18317094335

肿瘤的发生是一个复杂的适应过程，涉及许多细胞功能的改变，包括细胞分化状态、端粒维持、细胞增殖控制、对营养状态改变的适应、血管生成能力的进化、细胞死亡的避免以及对蛋白质毒性和基因组胁迫的适应等等，这些改变被称为肿瘤的生长生存适应（Growth and survival adaptation，GSA）。在肿瘤发生过程中，肿瘤会通过破坏参与抗原处理和呈递的基因或上调抑制性免疫检查点基因来逃避免疫系统。目前已经通过多种方式鉴定发现了肿瘤中的驱动基因，但是这些肿瘤驱动基因是如何发挥作用的还不得而知。为了揭开这一问题的答案，美国霍华德休斯研究所Stephen J. Elledge研究组在Science发文，题为The adaptive immune system is a major driver of selection for tumor suppressor gene inactivation，揭开了肿瘤中肿瘤抑制因子的选择性失活所依赖的主要驱动因素是适应性免疫系统这一机制。肿瘤驱动基因的鉴定主要包括两种方式，其一是通过遗传和生化的方式分析病毒致癌基因或由病毒插入激活的基因【1,2】，其二是通过鉴定家族性癌症综合征以及其他零星发生的癌症鉴定反复出现的突变【3,4】，更为现代的技术对这些基因的分析会通过转座子、RNA干扰、CRISPR基因编辑技术、cDNA过表达以及高通量测序等检定这些基因潜在的肿瘤发生驱动能力。一直以来，肿瘤的生长生存适应基因的系统功能分析一直是癌症研究的焦点，但是目前的一些遗传筛选主要是在体外培养系统之中，这些二维的体外培养系统能够揭示与肿瘤细胞增殖和生存相关的一些基因，但是对于更为复杂的肿瘤微环境中不同细胞类型以及它们之间的相互作用是无法进行揭示的。除了与肿瘤生长和适应相关的基因促使肿瘤的发生和发展之外，肿瘤燎原之火想要进攻机体还需要克服另外一个障碍那就是免疫系统。肿瘤会想办法逃过免疫系统的威胁，造成免疫监视的适应（Immune surveillance adaptation，ISA）。为了对免疫调控基因进行检测，作者们构建了一个CRISPR文库，可以靶向7500个已知或者潜在的药物靶点基因。首先，作者们使用小鼠乳腺肿瘤模型进行文库转染，在选择细胞群体倍增后或者是皮下肿瘤移植到野生型或者是严重联合免疫缺陷型小鼠之中（图1）。通过该筛选，作者们筛到了一些生长调节相关的基因比如Pten，同时也鉴定发现了一些与抗原呈递以及免疫信号通路相关的因子比如B2m、Jak1等。除此之外，作者们还发现了一些熟悉的肿瘤抑制因子在适应性免疫系统存在的情况下出现富集，这引起了作者们的研究兴趣。图1 筛选免疫调控因子的工作流程图为了排除细胞种类特异性的效应，作者们又用相似的方式对结肠肿瘤细胞中进行了鉴定，随后作者们将目标集中在Gna13、Cul3以及Hdac2这三个因子之上，因为在CT26和4T1筛选中这些基因在野生型小鼠中观察到更强的表型以及它们在调节肿瘤细胞对适应性免疫系统的应答中可能存在一些未知的作用。进一步的，为了验证这些基因的作用，作者们对这些基因进行了敲除，这些基因敲除后对于肿瘤的体外增殖生长能力没有显著的影响，但是会在适应性免疫系统存在的情况下出现肿瘤的生长优势（图2），因此Gna13、Hdac2和Cul3会对适应性免疫系统存在的情况下特异性肿瘤抑制，该结果说明肿瘤细胞与免疫系统之间存在一定的相互作用。图2 Gna13基因敲除后只在适应性免疫系统存在的情况下出现肿瘤生长优势为了提高该结果对于药物靶点的指导性，作者们对一些人类肿瘤中已知突变的肿瘤抑制因子进行系统性CRISPR文库筛选。作者们对前500个预测的肿瘤抑制因子每个设计了10个sgRNAs，在三个不同的肿瘤细胞品系中进行转染，然后将肿瘤细胞移植到野生型或者适应免疫缺陷型小鼠中。当肿瘤长到目的大小时，作者们对其中的sgRNA丰度进行分析，筛选到的结果发现比如B2m或者Hdac2等肿瘤抑制因子会以一种适应性免疫系统特异性的方式促进肿瘤的生长。另外，作者们还鉴定发现了一个编码粘多糖降解相关的酶Gusb【5】，在转入Gusb的sgRNAs后只在野生型小鼠中出现阳性选择性生长，说明Gusb在调节肿瘤对适应性免疫系统中起着非常重要的作用。但是这肿瘤抑制因子是如何在适应性免疫系统特异性中的发挥作用的呢？GNA13的突变先前被报道发现发生在散发性癌症中，既可以作为癌基因又可以作为抑癌基因发挥功能，最常发生在淋巴瘤、子宫内膜肿瘤、膀胱肿瘤和肝癌中【6】。在适应性免疫系统存在的情况下，作者们发现GNA13可以作为肿瘤抑制因子发挥作用，但是具体的机制并不清楚。为此，作者们在结肠肿瘤细胞系中的构建了GNA13敲除品系，然后将这些细胞作为皮下肿瘤植入WT小鼠或在体外培养，并使用RNA-seq进行转录组分析。通过该分析，作者们发现GNA13的缺失会导致Ccl2表达的提高，进而导致CCL2分泌的增加。先前的研究表明CCL2是髓系细胞的招募因子。在敲低CCL2的情况下对肿瘤的生长并没有显著的影响，但是得在GNA13敲除的背景下敲低CCL2则会显著地削弱肿瘤的生长。另外，作者们发现过表达CCL2足以促进结肠癌肿瘤细胞的生长。因此，GNA13的肿瘤抑制功能是通过负调控CCL2的表达实现的。总的来说，该工作发现在肿瘤发生过程中，相对于严重联合免疫缺陷小鼠，适应性免疫系统中存在肿瘤抑制基因缺失的显著富集，并且这一机制是以癌症和组织特异性的方式实现的。该工作说明肿瘤中抑制因子的选择性失活所依赖的主要驱动因素是适应性免疫系统，为肿瘤的治疗以及肿瘤学的研究提供了新的见解。原文链接：https://science.org/doi/10.1126/science.abg5784

近日，晶泰创新中心与北京大学国际癌症研究院舒绍坤课题组宣布建立合作，双方将基于舒老师课题组的高通量 CRISPR 技术，整合晶泰科技的细胞高内涵 Cell Painting 成像技术与深度学习方法，通过多模态数据融合，共同开展疾病机理及药物作用机制研究。药物发现是理性设计与实验探索相结合的工作，其成功极大依赖于科学家对于疾病机理的深刻理解。随着人工智能和大数据技术的快速发展，已有多家研究机构和公司利用多种维度的生物大数据与机器学习结合，实现多模态数据融合（Multimodal data fusion），并取得长足的发展。该技术能从多个维度对疾病及药物在复杂生物体系内的作用机理进行深入的研究，特别是在靶点发现、苗头化合物发现、药物重定向、活性与毒性评估等领域，拥有巨大的应用前景。然而生物大数据维度与复杂度的提高，使得其对模型的数据处理能力要求也更高。数据采集和处理中的噪音问题，限制了数据利用效率和模型表现，为多模态数据融合的应用带来挑战。本次合作中，北大舒绍坤课题组与晶泰科技将利用各自的技术优势，将多模态数据融合与深度学习算法高效结合。舒绍坤老师及其带领的课题组在肿瘤药物机制研究领域有丰富的经验与独到的见解，可通过高通量的 CRISPR 技术对细胞形成大规模的基因编辑扰动；而晶泰科技自主建立的细胞研发平台 X-Map，能够大规模收集细胞扰动后的高内涵图像数据和转录组数据。两者结合，能基于真实世界的多维度数据获得细胞水平的精确观测，从而建立起不同生理学变化与基因、药物调控之间的对应相关性。这一研究方法相较于动物模型，通量更高、成本更低，可以针对特定的研究体系，快速获得包含更大信息量的高质量研究数据，进一步提高药物研发的效率和成功率。算法方面，晶泰科技在深度学习算法与流程开发、图像分析领域具备独到的优势。配合其全新建立的细胞表型平台，晶泰创新中心自主研发了一套基于 Transformer 架构的 X-Profiler 算法，能针对特定的下游任务进行有效信息的提取，良好应对例如高内涵成像中因为孔板边缘高度变化导致的失焦模糊等问题，剔除数据噪音对模型的影响，提高信噪比（signal-to-noise ratio, SNR），并根据任务自适应调节数据质量控制策略，从而显著提高模型性能。X-Profiler在药物机理研究、毒性评估等多项下游任务中取得突破性结果，相关研究成果的预印版已发表在 BioRxiv 上。双方合作的第一阶段将聚焦于肿瘤治疗新靶点及肿瘤耐药机制的研究，目前已经取得了初步的进展。下一步，相关成果将应用于抗肿瘤耐药性药物的研发，以期为癌症患者带来更加有效的治疗选择。晶泰创新中心聚焦前瞻性核心技术的开发与应用落地，目前已建立 X-Map 细胞研发平台，整合了包括 Cell Painting 在内的细胞影像、转录组建库、自主研发的 X-Profiler 深度学习建模算法等技术。晶泰创新中心将基于 X-Map 细胞研发平台，持续在机理研究、药物筛选、临床前药物评价等领域与药企、科研机构合作，共同开展课题研究与研发合作。晶泰科技联合创始人、首席创新官赖力鹏博士表示，“高质量数据与人工智能技术的结合将成为驱动药物创新的主要力量之一。舒绍坤老师课题组在基于 CRISPR 高通量基因编辑和多组学实验技术的肿瘤机理研究方面有丰富的经验。这些技术和经验将为合作提供宝贵的知识及数据。结合晶泰自身的 X-Map 细胞表型研发平台，我们期待基因编辑、细胞高内涵技术、深度学习方法能在本次合作中展现出突破性价值，带来更好的创新肿瘤治疗方案。”北京大学国际癌症研究院研究员、博士生导师舒绍坤博士表示，“通过高通量CRISPR技术、细胞表型 Cell Painting 平台技术、多组学技术和深度学习多模态融合技术相结合，解析药物靶点功能和机制，能够充分发挥生物大数据和深度学习大模型的优势，是我们课题组和晶泰创新中心十分看好的方向。晶泰创新中心具有开放的合作模式与明确的算法技术优势，深刻理解现有表型技术的优点和瓶颈，为项目提供了高质量的细胞 Cell Painting 图像数据与建模解决方案，为项目推进提供了重要保障。期待两支团队能够在肿瘤药物作用机理的研究合作中获得更多有价值的成果。”● 关于晶泰科技创新中心 ●晶泰创新中心(XtalPi Innovatioin Center) 依托晶泰科技在人工智能、科学计算、自动化方面的技术积累，致力于通过前沿计算与实验技术的融合，推动更多从0到1的行业革新，持续发展AI和自动化实验技术在生命科学、生物材料、农业、能源等相关领域的应用。同时，晶泰创新中心将坚持推动底层科学探索和应用技术突破，加速产学研联合下的商业转化，不断为行业与社会创造价值。

近日，国科天成（301571）在深交所创业板挂牌上市。本次IPO保荐机构为国泰君安证券，共计发行4485.6477万股，发行价为每股11.14元。国科天成作为一家拥有多项军工资质的国家级专精特新“小巨人”企业，长期深耕红外热成像等光电领域，公司凭借强大的研发实力和丰富的专利储备，在行业内树立了领先地位，获得了多项政府及科研机构的支持与认可。此次成功上市，国科天成募资5亿元，主要用于光电产品研发及产业化、超精密光学加工中心建设、光电芯片研发中心建设及补充研发运营资金，这将为公司未来的发展提供强有力的资金支持，进一步巩固其在行业内的领先地位。国科天成自成立以来，便专注于红外光电技术的研发与应用，特别是在制冷型红外产品领域，公司选择了InSb技术路线，这一选择不仅体现了公司对技术前沿的敏锐洞察，也为其在激烈的市场竞争中赢得了独特的优势。相较于国内多数竞争对手采用的MCT技术路线，InSb型红外产品在稳定性和盲元率等方面表现出色，这一技术上的差异化使得国科天成在多个客户组织的比测、谈判、询价、招投标等活动中脱颖而出，快速抢占市场份额，实现了业绩的高速增长。在非制冷型红外领域，国科天成同样不甘落后，聚焦于非制冷红外瞄具的研发与生产，通过自主开发的自适应热像辅助瞄准系统，有效解决了传统热像瞄准器场景适应性差、辅助射击功能不足的问题，进一步巩固了公司在红外光电领域的领先地位。国科天成还积极构建全产业链布局，从产业链中游向上下游延伸，实现了制冷型与非制冷型红外探测器、精密光学器件等核心器件的自主研制与生产。这一布局不仅降低了生产成本，提升了盈利能力，还增强了公司的核心竞争力，为公司的长远发展奠定坚实基础。随着下游市场对公司产品的认可度不断提升，近年来，公司与中电科集团、中建材集团、航天科技集团、中国船舶集团、航天科工集团、四川九洲集团、中科院等大型军工集团及科研院所的下属单位和相关领域的军工配套企业建立了良好合作关系，并拓展了部分民用领域光电整机或系统集成业务的优质客户。面对红外光电行业技术升级换代速度加快、下游需求持续增长的市场环境，国科天成审时度势，启动了“光电产品研发及产业化建设项目”。该项目旨在通过自主创新的场景非均匀校正算法和局部图像增强算法等技术手段，进一步提升红外产品的成像质量和性能；同时，通过购置先进生产及研发测试设备，扩大和升级生产线，提高产品产量和制造效率，满足下游市场持续增长的需求。站在新的历史起点上，国科天成将以本次上市为契机，继续秉承“创新驱动发展”的理念，加快技术迭代和新产品开发步伐，不断完善和加强技术研发部门的软硬件配备，优化科研资源配置，提高技术创新能力。同时，公司还将积极拓展市场占有率，引进高端技术人才，推动企业实现高质量发展。

磁活性流体或铁流体在外部磁场作用下可以改变其形状和粘度。它可以在较高浓度的磁性粒子中获得高的磁驱动力。由于其独特的性能，铁流体在众多领域有较为广泛的应用。当铁流体的载体液体和环境液体不相容时，前者因其高度的自聚性并不会在小体积中迅速分散。这一特性可以有效地防止磁性纳米粒子扩散过快。同时，基于其流体特性，铁流体具有较高的可变形性，并能通过狭窄的通道和障碍物。此外，铁流体在磁场中也具有高输出力。然而控制铁流体机器人在三维空间的运动，并使用机器人进行药物输送仍有待研究。近日，北京航空航天大学机械工程学院仿生与微纳研究所冯林副教授等研发了一种四线圈梯度磁场控制系统，该系统可以实现磁流体微型机器人在三维空间中的运动控制。同时，使用面投影微立体光刻3D打印技术（nanoArch S140，摩方精密），研究团队依据在药物递送的实际应用环境中可能出现的复杂环境进行设计并打印相关模型，并对磁流体微型机器人在药物递送相关领域的性质和优势展开了进一步的研究。相关成果以“Deformable Ferrofluid Microrobot with Omnidirectional Self-adaptive Mobility”为题发表在《Journal of Applied Physics》期刊上。图一 由电磁线圈系统控制在血管模型中移动的铁流体机器人的概念图及系统图。经过数值模拟和实际测量，该系统产生的磁场梯度可以达到4.14T/m，并可以实现对磁流体机器人的三维控制，最大的控制误差不超过0.3mm。最后，线圈系统控制铁流体液滴在最大内径为3毫米的三维血管模型中实现自主运动。控制效果的实现使得铁流体机器人在通过血管导航进行药物输送方面具有技术潜力。图二 (a) 磁流体机器人运动的示意图。(b)不同时刻的磁流体机器人的位置和状态。比例尺：5毫米。（复杂环境尺寸特征：长38mm宽22mm高5mm，其中折线和曲线通道直径为1.5mm，左下角圆柱阵列援助直径0.5mm，间距0.5mm。）通过对磁流体机器人的变形能力的研究，发现机器人可以通过比其直径小四倍的缝隙（图二）。同时 ，基于有限元模拟，磁流体机器人的变形可以使流场中的阻力减少43.75%，这使得磁流体机器人在人体血管高流速环境中运动成为可能。此外，利用3D打印的血管模型，对磁控系统控制微型机器人在三维血环境中运动能力进行了验证（图三）。图三 (a) 血管模型中磁流体运动的控制示意图。(b)三维血管模型中不同时刻铁流体机器人的真实位置和状态。比例尺：5毫米。该项研究成果获得国家重点研发计划(No. 2019YFB1309700)及北京新星科技计划项目(No. Z191100001119003)支持。 原文链接：https://doi.org/10.1063/5.0076653 作者：纪易明

2月16日，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布2023年度北京市自然科学基金面上及青年拟资助项目公告。北京市自然科学基金委员会办公室共接收2023年度北京市自然科学基金面上项目(含面上专项）及青年科学基金项目申请9216项。经初步审查、通讯评审、会议评审、基金委七届三次全体委员会议审定，决定拟资助909项，其中：面上项目759项，面上专项项目20项，青年科学基金项目130项。按照《北京市自然科学基金管理办法》及《北京市自然科学基金项目管理办法》的规定，市自然科学基金资助项目实行公告异议制度，任何单位和个人认为2023年度北京市自然科学基金拟资助项目有弄虚作假行为的，均可在2023年3月17日16时前提出书面异议。2023年度北京市自然科学基金拟资助项目名单面上专项拟资助项目编号拟资助项目名称依托单位申请者职称合作单位M23001新冠病毒免疫逃逸关键突变的发现与作用机制研究中国人民解放军军事科学院军事医学研究院李涛副研M23002基于深度学习的新型冠状病毒关键变异及宿主适应性演化趋势研究中国人民解放军疾病预防控制中心李沛翰主治医师M23003DNA损伤在SARS-CoV-2衰老易感中的功能和机制研究首都师范大学牛畅副教授中国人民解放军军事科学院军事医学研究院M23004新冠疫苗通过NLRP3/mTOR诱导巨噬细胞训练免疫并驱动动脉粥样硬化的作用机制首都医科大学附属北京安贞医院张铭主任医师M23005IFITM3差异性抑制新冠病毒Delta与Omicron变异株侵染分子机制研究首都医科大学附属北京地坛医院赵学森研究员M23006SARS-CoV-2 3CL 蛋白酶对宿主免疫系统的调节作用及机制研究北京大学张君教授M23007SARS-CoV-2病毒功能性CD4+T细胞表位的筛选及免疫原性研究中国医学科学院医学实验动物研究所魏孝辉助研M23008特殊群体接种新冠新冠疫苗免疫力评估及加强免疫策略研究中国医学科学院北京协和医院李永哲研究员M23009新冠病毒广谱中和抗体的发现与作用机制研究首都医科大学吴燕教授M23010新冠疫苗体液免疫演化规律和广谱抗体靶点鉴定北京蛋白质组研究中心张晓梅助研M23011基于深度学习与RNA结构对靶向新型冠状病毒RNA的小分子药物的设计与鉴定清华大学费宇涵助研M23012基于离子通道靶标及多肽芯片技术的中药防治新冠肺炎作用机理研究中国中医科学院中药研究所翁小刚研究员药明激创（佛山）生物科技有限公司M23013新冠康复者长期神经认知损害调查与神经影像学机制研究北京大学鲍彦平副研北京大学第六医院M23014基于人脑类器官和小鼠模型的新冠病毒及其变异株的中枢神经系统致病性研究中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所朱娜研究员M23015网络自适应高性能拜占庭共识研究清华大学段斯斯研究员M23016高性能可证明安全可变分片区块链共识机制研究北京航空航天大学刘懿中讲师中国信息通信研究院M23017基于超奇异同源密码的区块链安全协议构造技术研究北京大学冯荣权教授北京科技大学；北方工业大学M23018区块链访问控制加密关键技术研究北京理工大学蒋芃副研University of WollongongM23019可监管的区块链隐私保护理论与关键技术北京交通大学王伟教授M23020融合区块链的数据安全可信协同计算技术北京理工大学沈蒙教授面上及青年项目（数理）科学拟资助项目编号拟资助项目名称依托单位申请者职称合作单位面上项目1232001Kohn-Sham方程与含时Kohn-Sham方程的多水平校正自适应方法研究北京工业大学徐飞副教授1232002基于近场动力学微分算子的混凝土损伤断裂行为研究北京工业大学雷钧教授1232003基于微流控分裂技术的复合液滴定量调控机理研究北京工业大学王翔助研1232004几类非经典偏微分扩散模型波现象与斑图的定性研究首都师范大学吴雅萍教授北京工业大学1232005图子结构计数问题研究北京工商大学涂建华教授北京理工大学1232006时滞无穷维系统的输出反馈控制研究北方工业大学杨坤一副教授北京理工大学1232007电磁场强对流问题的保结构离散与可扩展求解北京大学吴朔男研究员1232008不完整数据的因果建模与推断中国人民大学李伟副教授北京大学1232009物理启发深度图学习理论与算法中国人民大学孙浩副教授1232010KPZ方程空间极限定理北京师范大学蒲飞讲师1232011基于最优传输理论的数据驱动型网络加密流量智能识别算法北京师范大学刘君副教授中国科学院计算机网络信息中心1232012三维非结构网格上的高精度气体动理学格式及其GPU并行计算北京师范大学潘亮副教授1232013对一类产生de Bruijn序列的组合方法的代数化研究北京航空航天大学姜宇鹏副教授1232014基于自定义廓形轮的鱼骨形变形翼非线性动力学剪裁及其驱动优化北京航空航天大学张家应副教授1232015分数阶微分方程定性理论研究北京邮电大学田玉副教授北京联合大学1232016几种最优稳健区组设计的理论与构造北京理工大学孔祥顺副研1232017与Kazhdan-Lusztig胞腔预序相关的Hecke代数中的若干问题北京理工大学孙玉姣助理教授1232018无限维哈密顿系统的能稳性、适定性和正则性北京理工大学张琼教授1232019测量限制下的大数据重采样理论与算法研究北京理工大学虞俊副研中国人民大学；清华大学1232020基于压缩感知和机器学习的肌肉疲劳分类识别研究北京体育大学葛焕敏副教授1232021k-Hessian方程Dirichlet和边界爆破问题解的研究华北电力大学张学梅副教授1232022MTM方程的两类多极子解及动力学性质研究华北电力大学李敏副教授中国石油大学（北京）1232023基于Dirichlet空间和Dunkl框架的容量理论北京科技大学刘宇教授北京邮电大学1232024随机激光模式的提取及其在信息安全领域的应用北京工业大学史晓玉助研北京化工大学1232025基于张量网络机器学习方法的量子多体态制备与层析首都师范大学冉仕举副研1232026能带电子的拓扑Euler数指标、量子度规与相关物理效应北京信息科技大学马余全副教授1232027基于动态逐步法和光子雪崩效应的激光直扫超分辨显微技术北京航空航天大学王帆教授1232028面向谐振式光纤陀螺的空芯保偏光纤耦合器研制北京交通大学盛新志教授1232029逐层沉积构筑高效率三元有机光伏器件及关键科学问题研究北京交通大学马晓玲副教授1232030高阶拓扑半金属的量子输运实验研究北京理工大学李彩珍特别研究员首都师范大学1232031基于深度学习的矢量涡旋光束总角动量复振幅谱测量技术研究北京理工大学付时尧副研1232032基于DESI数据搜寻银晕子结构中国科学院国家天文台聂俊丹副研1232033基于硅像素芯片的分段数字式重离子断层成像装置研究中国医学科学院肿瘤医院王宏凯高工1232034利用LIGA技术研制SU8基无像差Kinoform面型X射线纳米聚焦透镜中国科学院高能物理研究所刘静副研1232035量子反常霍尔绝缘体/反铁磁绝缘体异质结的生长和输运研究北京量子信息科学研究院邓鹏副研青年项目1234036纤维增强热塑性复合材料层合板非线性耦合弯曲破坏机理研究北方工业大学李姝讲师1234037

随着科学的发展和技术的进步，传统的材料和结构已经不能完全满足人类社会发展的要求，在医疗、制造等高科技产业中体现得尤为明显。以组织支架为例，其结构技术正在从“性能主导”向“功能主导”转变，兼具承载和多功能特点的组织支架越来越受到重视。这种支架表现出明显的多约束、多尺度、多材料特性，使得结构的创新性和复杂性急剧增加。与医学技术中使用的传统材料相比，形状记忆聚合物及其复合材料具有形状可展开、形状可回复和形状自适应等独特的功能特性，在满足新型外科和医疗器械对材料特殊性能的需求方面发挥着重要作用。随着对复杂结构、个性化植入设备、高精度医疗设备的需求不断增加，形状记忆聚合物和4D打印技术有望突破生物医学领域智能材料和结构的技术壁垒，成为未来各学科合作的新纽带。形状记忆聚合物和4D打印技术的发展彻底改变了组织支架的设计方法，制备的组织支架可以随着时间在环境的相应刺激下进行调整，为制造复杂的多层次结构在组织工程的应用方面提供了巨大的潜力。但目前基于形状记忆聚合物和4D打印技术的可植入医疗器件的材料开发、结构设计和评价策略一般都是经验且孤立的，缺乏指导该种器件设计及制备的整体框架。哈尔滨工业大学冷劲松院士课题组近日在《Advanced Healthcare Materials》上发表题为“Research Progress of Shape Memory Polymer and 4D Printing in Biomedical Application”的文章，全文约2.2万字，包括6大章节，14个小节，280余篇参考文献，论文的第一作者哈尔滨工业大学助理教授赵伟，哈尔滨工业大学冷劲松院士和刘彦菊教授为共同通讯作者，博士生岳成斌和刘立武教授为共同作者。该研究工作得到了国家自然科学基金大力支持。论文总结归纳了形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的最新研究进展，从驱动方法、骨组织支架、腔道支架以及其他领域四个维度全面且系统地总结了形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的最新成果，并从多角度、多维度、多层次探讨了现有的基于形状记忆聚合物及4D打印技术制备的组织支架在生物医学领域应用过程中的挑战与局限，提出可植入医疗器件向着可微创植入、高功能性、可个性化定制的方向发展的未来设想，并以具备优异性能的材料开发为基础，以力学设计为保障两个关键环节建立完整的科学框架，深入探讨了未来形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的发展趋势，极大地推动了其在生物医疗等重点战略领域的高速发展！如图1所示为形状记忆聚合物及4D打印技术在生物医学领域的应用。图1 基于形状记忆聚合物及4D打印技术的生物医学领域应用 形状记忆聚合物驱动方法方面，论文从分子结构的角度概述了形状记忆聚合物的形状记忆效应的机理，全面地归纳了适用于生物医学领域的驱动方法，高度总结了各驱动方法的实现机制，并对比了其优缺点，为针对不同的生物应用器件的研发及体内展开策略提供了重要的指导意义，同时推动了形状记忆聚合物的驱动方式向着安全性、可靠性、便捷性不断探索与前进。 骨组织支架应用方面，论文总结和讨论了骨组织支架的发展历史，以及目前骨组织支架的类型和应用情况，随后概述了基于形状记忆聚合物及其4D打印骨组织支架的研究进展，并对比了各类制备技术的优缺点。不仅为下一代具有可微创植入、自适应、可个性化定制的骨组织支架提供了重要的设计策略，而且极大地推动了基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架向着高可靠性、高效率、高功能性的方向快速发展。图2基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架。图2 基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架 腔道支架应用方面，论文总结并归纳了腔道支架的发展历史（图3和图4），全面归纳了目前各类支架的优缺点以及腔道支架目前面临的挑战。随后重点描述了目前基于形状记忆聚合物及4D打印腔道支架的应用情况，并概述了各类支架通过微创手术植入体内之后的展开方法。通过支架各种性能的对比，不仅为下一代腔道支架的设计与研制建立了重要的桥梁，而且为基于形状记忆聚合物及4D打印技术的骨组织支架向着高柔韧性、高空间适用性和易植入等方向的发展提供了重要参考。图5基于形状记忆聚合物及4D打印技术的管腔支架。图3 气管支架发展历史图4 血管支架发展历史图5 基于形状记忆聚合物及4D打印技术的管腔支架 其他生物医学领域应用方面，论文总结并归纳了形状记忆聚合物及4D打印技术在其他生物医学领域的应用，包括骨折固定装置、药物释放装置、血管栓塞系统、心脏补片以及封堵装置等。形状记忆聚合物及4D打印技术为可植入器件的开发提供了先进的设计理念以及灵活的制备方案，并极大地降低了生物医疗器件的开发成本。形状记忆聚合物及4D打印技术为可植入生物医学器件的发展带来颠覆性变革和机遇。冷劲松院士团队长期从事于智能结构力学及其应用研究。在航天领域，研制了基于形状记忆聚合物复合材料的可展开铰链、桁架、重力梯度杆、天线、太阳能电池、离轨帆、锁紧释放机构等智能结构 (Sci. China. Technol. Sc., 2020, 63, 1436–1451 Smart Mater. Struct., 2022, 31, 025021 Compos. Struct., 2022, 280, 114918 AIAA J., 2021, 59, 2200-2213 Compos. Struct., 2022, 290, 115513 Compos. Struct., 2020, 232, 111561 Compos. Struct., 2019, 223, 110936.)，可应用于各种卫星平台、空间站、探月工程、深空探测工程等。设计制备了构型、力学性能可调节、可重构的拉胀力学超材料和像素力学超材料 (Adv. Funct. Mater., 2020, 30, 2004226 Adv. Funct. Mater., 2022, 32, 2107795)。在生物领域，基于形状记忆聚合物等智能材料开发了多种智能生物支架和人工假体 (Biomaterials, 2022, 291, 121886 ACS Appl. Mater. Interfaces, 2022, 14, 42568-42577 Compos. Sci. Technol. 2019, 184,107866 Compos. Sci. Technol. 2021, 203, 108563 Compos. Sci. Technol. 2022, 209, 109671 Adv. Healthc. Mater. 2022, 22019975 Compos. Part A-Appl. S., 2019, 125, 105571 Adv. Funct. Mater., 2019, 29, 1906569 Adv. Healthc. Mater. 2022, 22019975)。冷劲松教授团队自主设计并研制的基于形状记忆聚合物的中国国旗锁紧展开机构，于2021年5月在天问一号上成功展开，使我国成为世界上首个将基于形状记忆聚合物复合材料的智能结构应用于深空探测工程的国家 (Smart Mater. Struct., 2022, 31, 115008)。论文链接：https://doi.org/10.1002/adhm.202201975来源：高分子科学前沿摩方精密作为微纳3D打印的先行者和领导者，拥有全球领先的超高精度打印系统，其面投影微立体光刻（PμSL）技术可应用于精密电子器件、医疗器械、微流控、微机械等众多科研领域。在三维复杂结构微加工领域，摩方团队拥有超过二十年的科研及工程实践经验。针对客户在新产品开发中可能出现的工艺和材料难题，摩方将持续提供简易高效的技术支持方案。

重磅利好！近日，国务院正式印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》(以下简称：《行动方案》)，提出到 2027 年，工业、农业、建筑、交通、教育、文旅、医疗等领域设备投资规模较 2023 年增长 25% 以上。《行动方案》鼓励更换新设备新仪器，致力推动新质生产力加快发展。其中实施设备更新行动指出，要“提升教育文旅医疗设备水平，推动符合条件的高校、职业院校（含技工院校）更新置换先进教学及科研技术设备，提升教学科研水平。晶泰科技是一家世界前沿的以人工智能（AI）和机器人驱动创新的科技公司，积极响应国家政策，为石油化工、新能源新材料、各级科研院校、科研实验室、生物医药等行业提供覆盖药物研发、化学合成、仪器串联自动化等多领域多元化的设备换新解决方案，帮助相关机构高效完成设备更新、变革固有科研模式，建设高效高质智慧实验室。晶泰科技自动化产品与服务仪器设备的更新不是简单的换新设备、买新产品，更重要的是 “工作方式的转变、实验模式的创新、科研方法的突破”，我们致力于走在客户心智产品的前列，提供便捷高效的自动化智能化产品和服务。您是否想过 “黑灯工厂” 落地在自己的实验室？是否也在期待自己仅需设计实验方法，由机器人来完成实验？是否厌倦了繁复的操作流程，期望简单一键启动后轻松等待结果？晶泰科技就可以满足您的以上需求，我们提供的自动化产品与服务涵盖：智慧实验室一站式建设服务、多台自动化工作站串联使用的实验岛、特定自动化应用场景的机器人工作站，我们可以根据客户特定的应用需求，提供个性化且可扩展的自动化解决方案，以满足客户应对不断变化工作环境中的各种挑战。● 智慧实验室一站式建设服务规模化智能化自动化实验室晶泰科技能够从客户需求出发，以「自动化实验设备」为核心，多专业协同，提供智慧实验室一站式建设服务，包含基建设施建设、自动化装备和数字化信息化软件系统。● 自动化实验岛药品HPLC检测样品前处理系统全自动进行药品精密称量、移液、溶解、体积定容、离心、过滤和液相色谱分析的工作流程。功能材料合成表征自动化系统晶泰科技为功能材料行业用户开发出全流程材料制备和分析的自动化解决方案，实现了多种辅助合成、制样和分析设备的集成和调度。● 机器人工作站XmartChem® 智能合成工作站&bull 打通合成实验中投料、反应、产物稀释、过滤和液质分析全过程；&bull 专门为化学人员研发，显著提高合成效率；&bull 突破了自动固体投料、自动分离纯化技术壁垒；&bull 适用于无水无氧操作体系的合成反应；&bull 高校客户已落地使用。应用场景：工艺条件筛选、合成方法研究、催化剂研究、化合物库构建ChemPlus® 桌面型固体加样仪&bull 告别手工加样，称量范围 0.1mg-20g，精度可达 0.1mg，自动化进行固体粉末加样分装；&bull 适用多种固体粉末，覆盖吸潮结块、较大颗粒、蓬松、流动性差等粉末；&bull 适配多种实验室常用尺寸小瓶及 96 孔板、小口径胶囊；&bull 智能算法调节，自适应学习提高加粉速度；&bull 可调节加样速率与准确度应用场景：药物研发领域的合成、处方前、制剂等&bull 自动完成加样、过滤、搅拌和检测等流程；&bull 100% 覆盖常规溶液固态筛选方法&bull AI 算法溶清判断，智能决策下步实验

4月27日，科学技术部发布国家重点研发计划“高性能制造技术与重大装备”重点专项2022年度项目申报指南。指南明确，2022年度围绕基础前沿技术、高性能基础件、高性能基础工艺、高性能基础试验与分析、集成应用示范等5个技术方向，按照基础研究、共性关键技术、应用示范3个层面，拟启动26项指南任务，拟安排国拨经费3.38亿元。其中，在基础研究类拟部署4个青年科学家项目，每个项目200万元。共性关键技术类项目配套经费与国拨经费比例不低于1.5:1，应用示范类项目配套经费与国拨经费比例不低于2:1。项目统一按指南二级标题（如1.1）的研究方向申报。除特殊说明外，每个方向拟支持项目数为1~2项，实施周期不超过3年。 申报项目的研究内容必须涵盖二级标题下指南所列的全部研究内容和考核指标。基础研究类项目下设课题不超过4个，项目参与单位总数不超过6家；共性关键技术类和应用示范类项目下设课题数不超过5个，项目参与单位总数不超过10家。项目设1名项目负责人，项目中每个课题设1名课题负责人。青年科学家项目不再下设课题，项目参与单位总数不超过3家。项目设1名项目负责人，青年科学家项目负责人年龄要求，男性应为1984年1月1日以后出生，女性应为1982年1月1日以后出生。原则上团队其他参与人员年龄要求同上。指南任务如下：1. 基础研究类1.1 高性能制造理论与技术体系研究研究内容：研究性能与材料、几何及工艺参数的耦合机理与模型表达形式，性能指标的逐级分配方法与评价准则，面向性能的设计、面向制造的设计与面向性能的制造的协同原理，跨层级性能仿真建模理论与调控机制等，突破以产品性能精准保证为目标的设计制造一体化、全流程制造工艺优选和高效参数反求、定域定量定式的性能可控制造等关键技术，构建高性能制造理论与技术框架体系，并面向空天及核电装备研发等国家重大需求进行试验验证。1.2 性能驱动的高端装备稳健性设计理论与方法研究内容：研究多样化极端条件下重大装备多场信息驱动的稳健性建模与表征、重大装备关重件数字化模型的工程一致性校验、多精度数据驱动的重大装备性能快速预测等理论和方法，形成几何-材料-载荷等不确定性下装备性能稳健性优化设计方法，并在典型重大装备设计中试验验证。1.3 高端装备协同智能故障诊断理论与预测方法研究内容：研究高端装备服役过程中关键性能的退化机制与失效机理，建立基于协同高精度故障诊断与预测的装备性能失效模型；研究数据非共享式协同特征提取、非直接读取式监测数据质量评估与无数据式多实体故障诊断知识靶向迁移方法，构建装备个体定制化故障诊断模型。1.4 多场耦合下异质异形构件的材料-结构-性能一体化成形理论研究内容：研究异质异形构件的强力学性能差异材料之间的属性匹配、应力与变形协调等机制，建立异质构件设计方法；研究多场耦合下的异质异形构件层间界面结合性能的控制机制，构建层间界面和层内失效准则，形成异质异形构件的多尺度、多维度性能评价理论体系，实现异质异形构件的材料-结构-性能一体化设计与成形，并在典型异质异形构件成形中试验验证。1.5 面向性能的超精密加工理论与精准调控方法（青年科学家项目）研究内容：研究超精密加工构件关键性能的表征方法，揭示构件关键性能与加工质量之间的关联机制，建立加工工艺与构件关键性能之间的模型，构建面向性能精确调控的超精密加工理论与方法，并在高温等离子体屏蔽防护件加工中试验验证，形成高能粒子吸缚性能可调控的超精密加工理论和方法。1.6 极端服役条件基础件接触界面力学行为及性能调控方法（青年科学家项目）研究内容：研究极端条件下基础件接触界面力学行为及性能演变机理，建立面向高服役性能的几何形貌与表面织构协同设计理论，提出考虑奇异点的基础件接触面分区修形加工方法，开发基础件接触表面织构确定性调控新技术，研发极端条件下基础件服役性能测试系统，在承载能力、接触疲劳强度寿命等方面进行试验验证。1.7 智能复合材料结构一体化成型理论与方法（青年科学家项目）研究内容：面向未来复合材料结构健康监测-承载一体化的需求，研究光纤等传感器嵌入复合材料结构的新型方法，实现传感器的高效率、低损伤嵌入；探明传感器/高性能纤维混合预制体的变形跨尺度传递、宏-微观结构作用规律及多尺度建模方法，揭示传感器/高性能纤维二元异质混合体的树脂填充-固化过程典型缺陷形成机制与时空演化机理；突破传感器/高性能纤维混合预制体高精度低缺陷预成型-固化一体化成型制造与控制技术，形成健康监测-承载一体的智能复合材料结构制造原始创新，研制智能复合材料模拟样件进行性能评价与试验验证。1.8 装备与工艺融合的制造精度可靠保障方法（青年科学家项目）研究内容：探索机床装备与工艺融合的制造精度可靠保障新原理，突破传统固定装夹思路的局限，研究装备与工艺融合的数据监测原理与方法，研制面向变形控制的自适应装夹工艺装备，突破监测数据和知识混合驱动的制造精度可靠保障技术，保障机床装备服役过程中的制造精度可靠性，在新一代飞机铝合金、钛合金大型结构件加工中验证。2. 共性关键技术类2.1 超高速空气轴承电主轴关键技术研究内容：研究超高速空气轴承气体支撑和润滑机理、超高速空气轴承电主轴设计方法、主轴电机气隙磁场调制方法；突破空气轴承高精度节流部件制造、轴承气浮间隙精密调节与控制、主轴内置高速电机发热控制、主轴在线动平衡测试等关键技术；研发超高速空气轴承电主轴，在典型高端制造装备中应用验证。2.2 空间机构长寿命高可靠齿轮传动系统关键技术研究内容：研究空间环境高真空、微重力、温度交变载荷作用下齿轮失效机理和典型材料的服役性能，空间环境齿轮副固体润滑摩擦磨损仿真分析，超薄高强齿轮传动系统高可靠高转矩密度设计方法；突破切-磨-渗-抛全工艺流程高效精密齿轮制造工艺技术；建立空间机构齿轮传动系统拟实工况下服役性能试验平台及评价体系；研制空间环境长寿命高可靠齿轮传动系统，并在重大型号空间机构中应用验证。2.3 超高速动车组双斜齿形齿轮传动系统关键技术研究内容：揭示400km/h以上高速动车组轮-轨-构架传动系统振动机理及辐射噪声映射关系；研究受限空间下双斜齿形齿轮传动系统设计、齿形宏观构型与微观修形、齿轮副高精齿面成形技术；突破高速时变地域和超长服役周期下系统振动、噪声、温升等控制关键技术，建立寿命评估方法与试验验证体系；研制智能感知、诊断、预测一体化的齿轮传动系统。2.4 高频响高可靠数字液压元件关键技术研究内容：研究高频响数字先导级驱动和多模式主级的构型原理和结构设计；突破容腔压力、油液温度、阀芯位移、阀口流量等多状态信息的高频响应与精确感知、融合处理与集成传输等关键技术；研发高压数字液压元件精密加工与装配等关键工艺；研制具备多通讯接口的数字式控制器及其配套控制/调试软件，实现从元件、系统到主机层面的多功能控制。2.5 超低速大转矩永磁电驱动系统关键技术研究内容：研究永磁电机“机-电-磁-力-热”多域协同、基于电机-传动或直驱的永磁电驱动系统全域高效等设计方法；突破轻稀土复合磁体建构与抗失磁、振动噪声靶向主动抑制、热耦合与热管理、状态数据交互与智能控制等关键技术；研制超低速大转矩永磁电驱动系统，在典型高能耗领域配套应用。2.6 非道路车辆大功率电驱动传动系统关键技术研究内容：研究非道路车辆大功率电驱动用发电机、驱动电机、控制器、驱动单元等高性能、高功率密度协同设计方法；突破电驱动传动系统构型设计、深度集成与动力高效耦合技术难题；开展电驱动传动系统综合能源管理技术及能效提升控制策略研究；构建大功率电驱动传动系统性能综合测试与评价技术体系；研制非道路车辆用大功率电驱动传动系统，并在百吨级装载机、矿用卡车上进行应用验证。2.7 大规模微细阵列结构超精密加工技术研究内容：研究大规模阵列式光学结构的高效高一致性超精密切削原理、微细结构保形超光滑抛光机理和多工序误差传递规律；突破多尺度光学结构原位超精密测量、脆性材料高精度成型以及形性调控等关键技术；研制大规模阵列式光学结构的超精密加工-测量一体化装备，在红外探测、光电感知等领域实现应用验证。2.8 大口径复杂曲面光学元件超光滑制造技术研究内容：攻克光学元件超光滑物化作用原子级材料去除基础理论；突破跨尺度气动磨头柔性研抛、磁流变高精度低损伤抛光、弹性自适应磨头超光滑控制、原位一体化轮廓测量与补偿、原位表面与亚表面损伤全口径检测等关键技术；研制复杂曲面柔性自适应抛光与原位一体化检测制造装备；在强激光系统、空间遥感、天文观测等光学系统中应用验证。2.9 超薄碳碳材料筛网结构精密制造技术研究内容：研究超薄碳碳材料筛网结构设计和精密控形加工理论；构建符合超薄碳碳材料特殊性能要求的纤维预制体结构；形成制备高精度超薄碳碳复合材料的致密化、热处理等工艺及相关辅助工具；突破高密度阵列孔热消散分区控参精密加工、耐溅射损伤检测与寿命评估、变形抑制与低损加工全流程协同调控的“材料制备-测量-再规划-加工”闭环制造等关键技术；研制超薄碳碳材料筛网结构精密制造成套装备及碳碳栅极组件，在深空探测器、通信卫星平台等电推进系统中应用验证。2.10 惯性器件硬脆复杂结构高效精密加工技术研究内容：研究硬脆材料表面去除、界面损伤与构件使役性能生成机制，突破热力耦合加工形性一体化调控、亚表层微观去除与损伤抑制、构件性能高精度在位无损表征等关键技术，研制硬脆材料精密复杂构件加工-检测-修调一体化成套装备，在大型水面/水下平台、运载火箭等的高精度惯导系统上进行应用验证。2.11 大截面异形承力构件整体成形技术研究内容：研究微区快速凝固和非均匀强塑变成形全过程中组织缺陷演变、内应力遗传演化、特征微结构适配等共性问题，突破大规格细晶和成分均匀的锭坯制备、大型异形截面整体构件成形成性控制、大尺寸结构残余应力消减等关键技术，研制大截面铝合金异形整体成形框及成形装备，在新一代直升机等装备应用验证。2.12 探测制导复杂光机电产品精密装配技术研究内容：研究几何量和物理量复合的精密装配理论，揭示装配连接界面应力形成与非线性时变规律，突破装配应力形成机理与检测、极端服役环境下装配性能的多源不确定性分析与优化、跨尺度系统装配性能预测与工艺调控等关键技术，研制精密光机电产品测装调一体化自动装配系统，在航天、飞机等领域的光机电导航制导系统上进行应用验证。2.13 高端装备核心零部件多维度应力场测量平台研究内容：建立多维度应力场测量平台，研究核心零部件多维应力场高准确度定量表征、加工误差与残余应力的映射方法；突破高动态运动系统超精密控制、声功能新材料性能调测与制备等关键技术；形成跨尺度/高空间分辨率应力场的现场在役测量与分析、高动态下的应力场测量与评估等试验能力。3. 应用示范类3.1 航发燃烧室环形薄壁件多品种混线制造技术研究内容：研究航发燃烧室环形薄壁件混线加工误差形性协同控制机理与多工位误差流传递机制等理论，突破毛坯铸锻形性一致性控制、特征驱动的零件加工工艺自动规划、车/铣复合加工误差自适应补偿、薄壁零件加工残余应力调控、多品种混线生产智能协同管控等关键技术；研发车铣、铣车两类复合加工中心以及工艺自动规划、智能协同管控等系统；在航发燃烧室火焰筒和机匣等多品种环形薄壁件混线制造中应用验证。3.2 大型构件柔性加工检测一体化智能制造技术与装备研究内容：研究智能化柔性加工工艺，突破加工装备动态精度主动调控、自感知与性能自持、大场景测量及激光视觉引导定位、振动抑制等关键技术；研发高效率智能化的中空电机驱动部件、五轴联动加工单元；研制移动式或可重构龙门桁架式柔性加工检测一体化智能制造装备，在飞机、航天器、核岛汽轮机或盾构机等装备大型结构件的原位加工中应用示范。3.3 一体化承载式车身压铸成型工艺与装备研究内容：研究新型免热处理高强韧压铸铝合金材料性能调控机理；突破多材料一体化车身多目标优化设计、超大型复杂薄壁压铸件模具/工艺、大型车身一体化压铸件与环境件连接等关键技术；研发新能源乘用车一体化结构件及其压铸成型工艺；研制超大型智能压铸成套装备，在新能源乘用车下车体等实现示范应用。3.4 超薄界面异质异构晶圆键合关键技术与装备研究内容：研究金刚石与GaN、SiC与InP/GaAs等异质晶圆键合机理与方法；突破异质晶圆精确对位、原位表面等离子体活化、异质化合物材料键合等关键技术；研制对准模块、静电卡盘、键合台等核心零部件，研发异质异构晶圆键合设备；研制金刚石与GaN微波功率器件、SiC与InP/GaAs光电器件等异质异构器件；实现设备在超大功率雷达、舰载激光器关键电子器件制造中的示范应用。3.5 大尺寸超高真空分子束外延技术与装备研究内容：研究大尺寸生长室高流导仿真设计等方法；突破大尺寸超高真空腔体设计与制造、高流导冷阱、大面积基片均匀加热、全自动高效率晶圆传输、高稳定大容量阀控裂解源炉等关键技术；研发大容量束源炉、大尺寸高均匀衬底架和高可靠快门等核心功能部件；研制大尺寸全自动分子束外延装备；开展外延薄膜材料生长工艺研究，制备III-V族化合物外延材料，在光电器件或相控阵雷达/5G基站通讯用固态微波射频器件等方向应用示范。

成果名称 时空多尺度神经环路活体成像技术 单位名称 北京大学 联系人 马靖 联系邮箱 mj@labpku.com 成果成熟度 □研发阶段 &radic 原理样机 □通过小试 □通过中试 □可以量产 成果简介： 光学成像技术是研究系统神经生物学的一个极其重要的手段。其中，通过光学成像技术手段跟踪简单模式生物神经环路中的信息传递来指导研究高等动物神经系统的动力学机制，是破译大脑信息处理功能的最有效途径之一。但是，目前光学显微成像技术的最高时间分辨率处于几十毫秒量级，尚无法捕捉动作电位在神经环路中的快速精细运动。因此，对神经元、神经环路活体光学成像技术开展研究，同时实现高空间分辨率和高时间分辨率的显微成像十分必要。 2012年，生命科学学院陶乐天研究员申请的&ldquo 时空多尺度神经环路活体成像技术&rdquo 项目获得了第四期&ldquo 仪器创制与关键技术研发&rdquo 基金的资助。在该基金的资助下，申请人课题组购置了关键配件，开展了相关实验，有力地推动了仪器的研制工作。课题组基于其成员在光学系统研制和成像技术领域的丰富经验，利用高性能sCMOS科学级相机和高速光学调制器件，采用图像分块、分时复用技术和自适应光学波前像差实时校正技术，成功研制了一套时间分辨率达到5毫秒、空间分辨率达到0.5微米的显微成像系统，并将该系统应用于模式生物（线虫）神经环路的活体成像实验研究中。 应用前景： 目前该项目已经顺利结题，相关成果正在神经科学基础研究中进行推广。这项技术在神经环路的结构、发育、形成、维护研究领域的应用，将为新一代神经精神疾病的诊断、治疗技术提供科学依据和新的思路。

近日，北京市自然科学基金委员会办公室发布2023年度面上及青年科学基金申请项目资助决定的通知。2023年度共资助906项项目，其中面上项目757项、面上专项项目20项、青年科学基金项目129项，资助项目经费16988.59万元。2023年度北京市自然科学基金面上及青年科学基金资助项目名单面上专项拟资助项目编号拟资助项目名称依托单位申请者职称合作单位金额（万元）M23001新冠病毒免疫逃逸关键突变的发现与作用机制研究中国人民解放军军事科学院军事医学研究院李涛副研30M23002基于深度学习的新型冠状病毒关键变异及宿主适应性演化趋势研究中国人民解放军疾病预防控制中心李沛翰主治医师20M23003DNA损伤在SARS-CoV-2衰老易感中的功能和机制研究首都师范大学牛畅副教授中国人民解放军军事科学院军事医学研究院30M23004新冠疫苗通过NLRP3/mTOR诱导巨噬细胞训练免疫并驱动动脉粥样硬化的作用机制首都医科大学附属北京安贞医院张铭主任医师30M23005IFITM3差异性抑制新冠病毒Delta与Omicron变异株侵染分子机制研究首都医科大学附属北京地坛医院赵学森研究员30M23006SARS-CoV-2 3CL 蛋白酶对宿主免疫系统的调节作用及机制研究北京大学张君教授30M23007SARS-CoV-2病毒功能性CD4+T细胞表位的筛选及免疫原性研究中国医学科学院医学实验动物研究所魏孝辉助研29.78M23008特殊群体接种新冠新冠疫苗免疫力评估及加强免疫策略研究中国医学科学院北京协和医院李永哲研究员30M23009新冠病毒广谱中和抗体的发现与作用机制研究首都医科大学吴燕教授30M23010新冠疫苗体液免疫演化规律和广谱抗体靶点鉴定北京蛋白质组研究中心张晓梅助研30M23011基于深度学习与RNA结构对靶向新型冠状病毒RNA的小分子药物的设计与鉴定清华大学费宇涵助研30M23012基于离子通道靶标及多肽芯片技术的中药防治新冠肺炎作用机理研究中国中医科学院中药研究所翁小刚研究员药明激创（佛山）生物科技有限公司30M23013新冠康复者长期神经认知损害调查与神经影像学机制研究北京大学鲍彦平副研北京大学第六医院30M23014基于人脑类器官和小鼠模型的新冠病毒及其变异株的中枢神经系统致病性研究中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所朱娜研究员30M23015网络自适应高性能拜占庭共识研究清华大学段斯斯研究员30M23016高性能可证明安全可变分片区块链共识机制研究北京航空航天大学刘懿中讲师中国信息通信研究院30M23017基于超奇异同源密码的区块链安全协议构造技术研究北京大学冯荣权教授北京科技大学；北方工业大学30M23018区块链访问控制加密关键技术研究北京理工大学蒋芃副研University of Wollongong30M23019可监管的区块链隐私保护理论与关键技术北京交通大学王伟教授30M23020融合区块链的数据安全可信协同计算技术北京理工大学沈蒙教授30面上及青年项目 （数理）科学拟资助项目编号拟资助项目名称依托单位申请者职称合作单位金额（万元）面上项目1232001Kohn-Sham方程与含时Kohn-Sham方程的多水平校正自适应方法研究北京工业大学徐飞副教授201232002基于近场动力学微分算子的混凝土损伤断裂行为研究北京工业大学雷钧教授201232003基于微流控分裂技术的复合液滴定量调控机理研究北京工业大学王翔助研201232004几类非经典偏微分扩散模型波现象与斑图的定性研究首都师范大学吴雅萍教授北京工业大学201232005图子结构计数问题研究北京工商大学涂建华教授北京理工大学201232006时滞无穷维系统的输出反馈控制研究北方工业大学杨坤一副教授北京理工大学201232007电磁场强对流问题的保结构离散与可扩展求解北京大学吴朔男研究员151232008不完整数据的因果建模与推断中国人民大学李伟副教授北京大学201232009物理启发深度图学习理论与算法中国人民大学孙浩副教授201232010KPZ方程空间极限定理北京师范大学蒲飞讲师201232011基于最优传输理论的数据驱动型网络加密流量智能识别算法北京师范大学刘君副教授中国科学院计算机网络信息中心201232012三维非结构网格上的高精度气体动理学格式及其GPU并行计算北京师范大学潘亮副教授201232013对一类产生deBruijn序列的组合方法的代数化研究北京航空航天大学姜宇鹏副教授201232014基于自定义廓形轮的鱼骨形变形翼非线性动力学剪裁及其驱动优化北京航空航天大学张家应副教授201232015分数阶微分方程定性理论研究北京邮电大学田玉副教授北京联合大学201232016几种最优稳健区组设计的理论与构造北京理工大学孔祥顺副研201232017与Kazhdan-Lusztig胞腔预序相关的Hecke代数中的若干问题北京理工大学孙玉姣助理教授201232018无限维哈密顿系统的能稳性、适定性和正则性北京理工大学张琼教授201232019测量限制下的大数据重采样理论与算法研究北京理工大学虞俊副研中国人民大学；清华大学201232020基于压缩感知和机器学习的肌肉疲劳分类识别研究北京体育大学葛焕敏副教授201232021k-Hessian方程Dirichlet和边界爆破问题解的研究华北电力大学张学梅副教授201232022MTM方程的两类多极子解及动力学性质研究华北电力大学李敏副教授中国石油大学（北京）201232023基于Dirichlet空间和Dunkl框架的容量理论北京科技大学刘宇教授北京邮电大学201232024随机激光模式的提取及其在信息安全领域的应用北京工业大学史晓玉助研北京化工大学201232025基于张量网络机器学习方法的量子多体态制备与层析首都师范大学冉仕举副研201232026能带电子的拓扑Euler数指标、量子度规与相关物理效应北京信息科技大学马余全副教授201232027基于动态逐步法和光子雪崩效应的激光直扫超分辨显微技术北京航空航天大学王帆教授201232028面向谐振式光纤陀螺的空芯保偏光纤耦合器研制北京交通大学盛新志教授201232029逐层沉积构筑高效率三元有机光伏器件及关键科学问题研究北京交通大学马晓玲副教授201232030高阶拓扑半金属的量子输运实验研究北京理工大学李彩珍特别研究员首都师范大学201232031基于深度学习的矢量涡旋光束总角动量复振幅谱测量技术研究北京理工大学付时尧副研201232032基于DESI数据搜寻银晕子结构中国科学院国家天文台聂俊丹副研201232033基于硅像素芯片的分段数字式重离子断层成像装置研究中国医学科学院肿瘤医院王宏凯高工201232034利用LIGA技术研制SU8基无像差Kinoform面型X射线纳米聚焦透镜中国科学院高能物理研究所刘静副研201232035量子反常霍尔绝缘体/反铁磁绝缘体异质结的生长和输运研究北京量子信息科学研究院邓鹏副研20青年项目1234036纤维增强热塑性复合材料层合板非线性耦合弯曲破坏机理研究北方工业大学李姝讲师101234037辛toric流形的等变子流形的研究北京城市学院文诗云讲师101234038基于概率自动机无穷语言的博弈胜负确定性强度研究北京雁栖湖应用数学研究院李文娟无101234039深度学习在近可积PT对称非线性波系统中的应用北京雁栖湖应用数学研究院王丽无101234040基于航天器飞行数据的小行星内部结构预测北京航空航天大学梁玉莹副教授101234041北斗GEO卫星定轨精度提升方法研究中国科学院空天信息创新研究院李冉助研101234042面向大分子结构表征线站的样品智能识别与自动对中方法研究中国科学院高能物理研究所李纯无10（化学与材料）科学拟资助项目编号拟资助项目名称依托单位申请者职称合作单位金额（万元）面上项目2232001分子筛孔道结构调控及CO2加氢生成对二甲苯构效关系研究北京工业大学王宁教授202232002基于钌配合物的超分子光敏剂体系的构建及其在光动力/光热联合肿瘤治疗中的应用首都师范大学王力房晨婕教授202232004基于独角金内酯类似物的新型植物生长调节剂的设计、合成及生物活性研究北京农学院

作者：焦德芳 陈彬 来源：中国科学报在自然界中，大部分植物都会向光生长。作为向光性植物的典型代表，向日葵不仅可以感知阳光的方向并随之响应，而且可以自发不断地紧紧追踪阳光运动，表现出了一种自我调节的生物智能。近年来，如何设计和开发仿生向日葵的向光性智能材料成为世界各国材料科学家竞相关注的焦点。日前，天津大学教授封伟团队受自然界向日葵向光特性启发，成功开发了一种能“追光”的智能新材料--基于MXene增强液晶弹性体的仿生向日葵管状液晶驱动器。相关成果已发表于国际权威期刊《先进功能材料》。研究成果示意图 天津大学供图据封伟介绍，液晶弹性体是一类优异的智能高分子材料，兼具聚合物弹性和液晶各向异性，同时具有多刺激响应性、类似肌肉的机械性能、可逆驱动变形以及形状可编程等性能，在仿生智能材料、人工肌肉和自适应系统等领域均具有广泛的应用前景。在研究中，封伟带领团队设计并制备了一种可光聚合的二维MXene纳米单体，通过原位光聚合到主链型交联液晶弹性体中，极大增强了材料的机械性能并赋予其优异的光驱动能力。这种新材料能够像植物茎一样向光照射的方向弯曲，还具备在三维空间内所有角度快速感知、连续跟踪和自适应地与入射光相互作用的能力，实现了类似向光性植物的自适应光源精准追踪。“作为概念验证演示，我们用这种新材料制备了一个‘仿生向日葵’，它能够实时迅速追踪不断变化的非聚集光源。”封伟表示，这项研究不仅为开发兼具感知、自反馈和执行功能的软物质智能材料提供了新思路，还有望为高分子智能材料在自适应光电子学、智能软机器人等领域的应用研究奠定基础。相关论文信息：https://doi.org/10.1002/adfm.202201884

目前，由于各种人为因素，企业偷排现象仍非常严重，导致环境监测数据失实。日前，山东省科学院计算中心研发的多旋翼远距离烟气实时监测系统，成功破解了环保执法部门遇到的难题。实际监测时，操作人员可预先设定坐标和高度，无人机自主按照设定数据，飞行到指定地点悬停，然后通过机载各种气体传感器对指定位置空气中的PM2.5、PM10、二氧化硫等空气含量进行定量分析，还可以检测空气浓度，及早作出雾霾天气分析。　　据了解，多旋翼远距离烟气实时监测系统是国内首创性地将自主研发的传感器及设计平台应用于无人机，并通过系统控制实现了高精度定位(定位差小于50厘米)，在国内居于领先水平，也是国内唯一专注于在无人机上搭载自主研发的传感器进行环境监测的系统。该系统由移动飞行平台、机载气体检测设备、机载3G/4G通讯模式、机载高清视频图像采集系统、地面通讯控制基站和无线传输系统五大控制系统组成。　　该系统还创新了基于多传感器融合的移动平台高精度自定位控制算法，多移动平台协调控制算法、基于移动平台的多Sink型无线传感网络的路由维护方法、时变复杂网络的自适应同步控制方法、一种无线传感器网络通信资源分配方法等多项科研成果。

溶出试验的取样过程中，过滤一直是一个必要的环节，而过滤器的选择与适配更是自动取样器使用中需要格外关注的问题，那么如何实现快速精密过滤呢？本期我们就来讨论这个话题。一、 溶出取样为什么要过滤？A滤除辅料药品除了有效成分以外，还有辅料，在药物溶出过程中，随着药片溶解/崩解，大量辅料被分散到溶出杯内，这个时候就需要通过过滤滤掉辅料，防止高效液相色谱法辅料堵塞柱子、管路等，还可以防止紫外法辅料影响吸收度的问题。B终止溶出行为对于药品来说，溶出是一个持续的过程，我们往往需要多次取样以获取完整的溶出曲线，这里就涉及到一个概念：我们每次取样是反映某一固定时间点溶出程度。那么如果没有过滤，没有溶解的样品碎粒会直接进入样品瓶中，即使条件发生了变化，也不能确定样品是否会继续溶解（脱离搅拌与37℃的条件，样品也有继续溶解的可能），进而影响曲线中该时间点的溶出度的真实值。而过滤是为了滤掉还没来得及溶解掉的固体样品，从而终止溶出行为，以达到测量“某一固定时间点溶出程度”的目的。二、 自动取样器过滤器的选择A分析方法 (紫外或高效液相色谱)不同的分析方法或者说不同的分析仪器，对于溶液的要求不一样，高效液相色谱样品分析一般需要较细微米等级的过滤，以保护色谱柱及其他部件。用于直接进高效液相色谱的溶出液一般建议使用0.45μm或0.22μm的过滤器。对于紫外分光光度计分析，0.45μm一般应足以保护样品路径中的阀门和其他部件，这个水平通常足以防止由检测样品中的微粒(散射)引起的背景峰。B样品特性 (粘度、颗粒浓度和体积) 高粘滞性样品过滤比较困难，一般需要选取负载力高的过滤器，或者降低样品的传送的速率。但一般自动取样器取样速度恒定或者不能自动调节。颗粒浓度和样品总体积将决定过滤器的容量要求。容量是一个关键问题，因为典型的溶出实验需要多个取样时间点，而且在自动取样期间一般不更换过滤器。因此，通常需要制定一种过滤方案，提供适当的微米级别（在一般情况下，具有较细微米等级的过滤器对其可去除的微粒体积的能力较低），同时提供足够的能力，允许对给定的自动溶出测试的总样品体积进行过滤。针式过滤器的滤膜被限制在相对较小的体积，我们可以通过反冲洗确保过滤效果。但市面上大多数自动溶出仪并没有反冲洗功能。C过滤特性 (亲水性/疏水性、药物吸附等)实验室溶出实验的溶出介质通常都是水溶液，故亲水过滤器是shou选。同样是0.45μm，PTFE，PES，PVDF和MCE等不同材质的针式过滤器对同一样品的吸附是不一致的。我们一般通过选择与溶出介质和被测药物相容的材料制造的过滤膜，以解决药物吸附问题。当然，我们选择或者更换一款过滤器的时候，应进行吸附验证确认实际性能。三、现有自动取样器过滤存在的问题A过滤速度不能满足高速高精度取样一般自动取样器的取样速度和取样精度受过滤器影响较大，较快的取样速度需要较大的系统压差，但过滤器两侧压差过大也是产生大量气泡的主要原因，同时也会加速滤膜的堵塞甚至破坏。B仪器无法根据过滤器以及样品的更换来调整取样速率，也没有有效的检漏及避免堵塞的功能。一般自动取样器取样速度恒定或者不能自动调节，但对于高粘性的样品的过滤，如果过滤器的负载力有限，就需要降低取样速率。另外，管路的堵塞和泄漏也是影响自动取样器取样精度的重要因素。C没有反冲洗功能 被过滤器阻隔的辅料及样品碎粒被吸附在滤膜一侧，是造成过滤器堵塞的主要原因，同时被吸附的碎粒也在以一种不可控的方式继续溶解，进而影响溶出度。四、Welch Dissomate自动取样器解决方案A精确快速取样独有双泵驱动技术，通过对过滤器两侧压力的监控，调节蠕动泵和注射泵功率，在保证系统整体流速的前提下，使过滤器两侧保持微正压，避免气柱产生并大大减少气泡，大大提高取样准确度。B“自适应”以及“系统适用性运行”功能对于不同样品或者更换新的过滤器，我们只需要在自适应模式下选择系统适用性运行，系统会根据过滤器两侧压力调整zui合适的取样速率，进而指导新方法的建立与配置，是zui“聪明”的取样器。同时，压力传感器也能监控每个取样模块的漏液和堵塞情况，便于及时维护。C“即时精滤”+反冲洗技术兼容0.22μm和0.45μm孔径针式过滤器。特有反冲洗技术，利用补液将过滤器上的碎粒反冲回溶出杯，提高实验准确性的同时，也确保了过滤器的通透性，避免堵塞。另外，反冲洗可以提高过滤器的容量，这使得小孔径的过滤器在自动取样器的高通量运行成为可能。zui后，Welch Dissomate自动取样器解还具有：智能取样和排液功能、超高取样精度（1mL：±0.7%；5mL：±0.3%；10mL：±0.2%）zui大20倍原位稀释技术、智能诊断和预警功能、取样间隔短、兼容性好，满足CFR 21 Part 11的审计追踪的要求等特色。产品信息

进入二十一世纪，中国改革开放的成果异彩纷呈，社会进步日新月异，经济总量连年攀升，中国的科技水平、工业化水平迅速成长、不断赶超，今天我们已能与欧美等发达国家站在同一舞台、以同样的感受领略这个时代发展的喜悦和困惑，今天我们也比任何时候都更渴望实现民族复兴的崇高理想和中华崛起的伟大抱负。呼唤民族自强、自主创新，已然成为当下中国人从心底发出的最强音，党的十八大更是把创新驱动发展作为一项战略任务和政治要求放在了国家发展全局版图的重要地位。 　　创新源于试验 　　创新的驱动力何在?站在历史发展的潮头，纵观近代科学技术发展的路径和脉络，从十八世纪瓦特发明蒸汽机到十九世纪爱迪生建立“发明工厂”，再到二十世纪美国耗资四十二亿美元的原子能研究曼哈顿计划，走在创新道路上的先驱们不断用事实告诉我们：创新源于试验。然而，今天我们所提到的试验已与以往的试验不可同日而语。以飞机为例，过去我国航空发展主要走的是一条引进、测绘、仿制和改型的创新驱动路线，只要飞机的性能没有问题，那么我们便不会去质疑试验结果的科学性，更不会去深究我们使用的试验手段是否合理，试验方法是否还有改进空间，试验的理念、内容还能不能有所完善，因为我们试验的前提是建立在飞机是仿制出来的，我们只是将别人走过的路重复再现而已，从某种意义上来说，我们所做的试验是为了验证而不是创新。今天不同，我国已成功实现了二代机向三代机的跨越，正在努力实现从航空大国向航空强国的转型，技术封锁的加剧使得我们“无师可从”“无本可鉴”，要摆脱困窘就必须自力更生、立足自主创新，试验理论需要开拓，试验技术需要突破，试验方法需要升级，试验手段需要提升，现在一架新机的诞生无不伴随着试验而成长，这些试验包括林林总总的地面试验和空中试验，包括总体的风洞试验、静力试验和飞行试验，包括装机成品和系统的原理试验、样品试验和装机试验，包括各种材料的理化试验、元器件老化和筛选试验等等，如此复杂多样的试验内容加之相伴而生的试验理论、试验手段、试验方法、试验工艺，就构成了驱动中国航空创新发展的试验科学体系。 　　试验科学何以成为驱动创新的原动力?作为试验科学的一个重要分支，中国飞行试验研究院(简称试飞院)用其五十多年的奋斗历程向世人诠释了试验科学之于创新的意义。 　　飞行试验在航空产品研发中的作用不可替代 　　所谓飞行试验，是在真实大气条件下对飞行器、航空动力装置、机载设备和系统进行的各种试验。就航空装备研制而言，这些试验是按照试飞大纲对航空产品的性能、操纵性、强度、颤振、航空电子、机载武器、环控救生等数十项系统所进行地飞行考核，在考核中发现问题、研究问题、攻克问题、不断改进，最后使其成为性能优越、战技优良、用户喜欢的产品的过程，是一场航空产品从“丑小鸭”到“白天鹅”的华丽蜕变 就航空技术研究而言，这些试验使用科学的方法、程序和原则去揭示试验对象的特性和应用过程。 　　从概念到应用，飞行试验贯穿于航空技术和航空产品发展的始终，在此过程中，不管是技术还是产品的新概念探索、演示验证、研制装机、应用使用，飞行试验都发挥着试验科学不可替代的作用。 　　在概念阶段要进行研究和探索性试飞。众所周知，美国许多重大的航空新技术几乎无一不是经过飞行试验研究和试飞验证而取得的。从1947年的X-1突破音障到1951年的X-5变后掠翼飞行，从1960年的X-18倾斜翼到1984年的X-29前掠翼飞机，从1990年的X-31大迎角机动到2000年的X-32飞控技术研究，从2003年的X-37无人作战试验机到今天的探索新飞行方式的X-51高超声速研究机、探索新一代军用机标准的YF-12/XB-70/NF-104，至今这种探索性研究和试飞还在继续。 　　我国的飞行试验情况也是如此，例如：试飞院通过变稳飞机研究飞行品质特别是人机闭环特性，利用综合空中飞行模拟试验机研究电传飞机进场着陆控制律、研究无人机控制技术，利用歼八试验机研究发动机的电调控制技术，利用歼教七研究三角翼飞机的失速/尾旋特性，利用雷达电子试验机研究新型雷达的空中工作性能和软件参数调试等，通过这样的试验，突破和发展了我国大量航空应用技术，而且使得这些技术在飞行试验中认识不断深化、技术不断成熟。 　　在演示验证阶段要进行样机功能和性能摸底试飞。为了更好地发挥飞行试验的支撑和引领作用，试飞院自主研制了多种专用试验设备及试验机以适应飞行力学、航空动力、航空电子、航空测试以及救生系统等试飞研究的需要。比如：在上世纪自建天线试验场开始了我国机载产品、飞机的雷电电击试验 研制了我国第一架空中弹射救生技术试验机，先后开展了三十余项弹射救生系统的实况试验 研制了发动机飞行试验台，先后承担了十多种航空发动机及导弹用发动机的试飞验证和专题研究 另外还研制了我国首架微重力试验机，加装了燃油补偿系统和密封电瓶系统，进行了燃/滑油试车台原理性试验、发动机失重状态模拟试车，以及燃、滑油补偿系统发动机联合试车等，在此基础上，通过失重摸索和训练，实现抛物线飞行一千余次，达到了试验目标，超过当时美国同类试验机的失重记录，为中国航天事业的发展做出了有益探索。 　　为了提高过硬的试飞本领，试飞院还自主研发了我国两代变稳机，借助该机全面掌握了电传飞机的飞行品质试飞技术，特别是高阶系统的等效系统拟配技术、时间延迟准则、杆力灵敏度和操纵协调准则、飞机稳定裕度判据、横向跟踪准则、人机闭环准则和驾驶员诱发振荡等试飞技术，解决了我国三代战斗机试飞的大量技术问题。除此之外，为了掌握民机试飞关键技术，我国借助于已有资源开展预先研究，突破了最小离地速度、中断起飞、最大能量刹车、带冰型飞机性能试飞和自然结冰、决策速度、最小操纵速度、高平尾失速特性、高速特性、结冰特性、配平特性等高难风险科目的试飞技术和方法，为后续新支线客机的适航试飞储备了技术力量。 　　在产品研制阶段要进行整机性能试验和装机适应性试验。一型新机、一种新型机载设备，如果不通过飞行试验，即使它的理论计算再精确，地面试验再充分，都只能是地面上的飞机模型而不是蓝天上的飞行器，只有将其放到真实大气中通过一系列的飞行试验和严格考核，才能把模型推向产品和应用，才能最终将研制的飞机和设备推向市场 同时，飞行试验也是发现和解决新机在设计、生产和制造中各种问题并使之得到改进和提高的重要环节。这就是飞行试验的作用，这就是试验科学的魅力。红专502是我国自行研制的第一个机种，上世纪六十年代初正式在试飞院揭开“通天”考验的序幕。试飞中发现飞机右偏、发动机汽缸头温度过低、滑油性能差、左右油箱耗油不均等四大问题，经过多次性能试验和“空中启动”试验，找到了飞机设计存在的缺陷，经设计改进后得到了解决，整机顺利完成鉴定。五十多年来，我国先后完成了自研的多种飞机、发动机、机载设备的国家级鉴定试飞和适航审定试飞任务，从初教六的首战告捷到歼七、歼八系列的“三机定型”，从歼十飞机的横空出世到新支线的华丽首飞，我国依靠飞行试验解决了新机研制中大量的设计和工艺问题，确保了我国一批批新机型号的设计定型、合格审定和批量投产，展示了试验科学的亮丽风采。 　　在应用使用阶段要进行任务试飞、合成演练试飞等。飞机是空中任务的执行者又是复杂的操纵体，要在各种情况下完成任务拦截或任务攻击，如何灵活使用，如何占据有利位置对飞机使用者来说非常重要，这需要不断的练习和熟悉，需要进行多种假想情况的模拟和试验。飞机在现代战争体系中又是一个网点，除了网点内机群与机群之间、机群内飞机与飞机之间的编队、攻击等协同外，还要和网点外的其它作战资源进行调度和协同，这使得投入任务之前的训练和试验显得异常复杂和多样。 　　试验科学的新使命 　　中国航空最近五十年的发展史，是一个不断挑战自我、不断摸索、彰显试验科学魅力的历史，是一部从跟踪仿制走向自主创新的励志史。二十一世纪的竞争是以知识经济为中心，以创新能力为基础，以全球为竞技场的竞争。知识经济时代需要人们不断地阐明未被前人所认识的问题，不断地提出创造性解决问题的办法，不断地进行知识创新、技术创新、产品创新和服务创新。创新是民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力。建设创新型国家，真正实现创新驱动发展，迫切需要进一步加快国家创新体系建设，要围绕战略性新兴产业需求部署创新链，大力推进基础前沿研究，加强先导领域布局，在物质科学、生命科学、信息科学、地球科学等可能出现革命性突破的前沿方向力争在科学原理层面取得原创性突破，在关系未来长远发展的信息技术、生物技术、能源技术等关键领域力争在应用研究层面取得重大变革性创新，在关系国家安全和利益的空天、海洋、网络等战略必争领域力争在尖端技术层面取得先导性成果。很显然，建设以基础前沿研究为先导、以战略产业为核心突破的国家创新体系已成为我们迎接知识经济挑战的必然选择，是新世纪竞争的制高点，是我国实现经济增长方式和经济运行体制两个根本性转变的必然途径，也是贯彻“科学技术是第一生产力”战略的重大举措。试验科学已在我国航空等工程实践中大放异彩、屡建奇功，它在科学概念和技术应用之间架起了一座桥梁，它使科学技术得以快速转化为生产力，它符合现代科技发展的客观规律和应用规律，我们有理由坚信它也将在我国自主创新的舞台上放射出更加夺目的光彩!

仪器特点：★ 显示窗口采用5.7寸工业彩色液晶屏设计，显示信息更全，界面操作更合理；★ 具有中、英文2套操作系统，满足不同的用户需求；★ 摒弃了易破、低档的PVC贴皮按键，采用塑料模具按键，手感好，经久耐用；★ 采用了先进的10/100M自适应以太网通信接口、内置IP协议栈，便于企业通过内部局域网、互联网实现远距离的数据传输；方便实验室架设、简化实验室的配置及数据的管理；★ 内部设计3个独立的连接线程，可以连接到本地处理、单位主管（如总工、技术厂长等）、以及上级主管部门（如环保局、技术监督局等），方便单位主管和上级主管单位实时监控仪器的运行以及分析数据结果；★ 配备的NETChrom® 工作站，可以支持多台色谱仪（253台）同时工作，实现数据处理以及反控；★ NETChrom® 工作站内建的Modbus/TCP服务器，可以方便地使分析结果接入DCS（集散控制系统；★ 采用模块化的结构设计，设计明了，便于更换升级，保护了投资的有效性，可满足复杂样品分析，可选配多种高性能检测器，如FID、TCD、ECD、FPD和NPD等；★ 彻底摒弃了传统指针式压力表，并可加载EPC技术进行气路控制，自动化水平和整体性能接近国际一线品牌；★ 实现了气路故障自我保护、自动点火、熄火重点、自动开启气路，达到了一键启动；★ 设计定时自启动程序，可以轻松的完成气体、液体样品的在线分析（需配备进样部件）；★ 系统设计自动进样器接口，内置多款驱动程序，可随时加装自动进样器； 主要技术指标：★ 界面显示：5.7寸工业彩色液晶屏★ 温控区域：8路★ 温控范围：室温以上4℃～400℃，增量：1℃，精度：±0.01℃★ 程序升温阶数：8阶★ 程升速率：0.1～39℃/min（普通型）；0.1～80℃/min（高速型）★ 外部事件：6路；辅助控制输出2路★ 进样器种类：填充柱进样、毛细管进样、六通阀气体进样、自动顶空进样任选★ 检测器数目：3个（最多）；FID、TCD、ECD、FPD和NPD任选★ 气路控制：机械阀控制方式、EPC方式任选★ EPC、EFC工作模式：2种；恒流模式、恒压模式★ EPC、EFC工作气体：5种；氮气、氢气、空气、氦气、氩气★ EPC、EFC程升：4阶★ PC、EFC控制量程：压力：0～0.6MPa；流量0～100mL/min或0～500mL/min（空气）★ 压力传感器： n 准确度：满量程的★ 体积：572×552×465（高）mm★ 重量：50kg（约）★ 检测器技术指标n 氢火焰离子化检测器（FID）u 检测限：Mt≤3×10-12g/s （正十六烷-异辛烷溶液）；u 噪音：≤5×10-14Au 漂移：≤1×10-13A/30minu 线性范围： ≥106n 热导检测器（TCD）：u 灵敏度：S≥3500mV• ml/mg（常规）5000mV• ml/mg（高灵敏）(苯-甲苯溶液)（放大2、4、8倍任选）u 噪声：≤10μVu 基线漂移：≤30μV/30minu 线性范围：≥104n 电子捕获检测器(ECD)：u 检测限：≤1×10-14g/su 噪声：≤0.03mVu 基线漂移：≤0.2mV/30minu 线性范围：≥103u 放射源：63Nin 火焰光度检测器(FPD)：u 检测限：(S)≤5×10-11g/s,(P)≤1×10-12g/s；u 噪声：≤0.03mVu 基线漂移：≤0.2mV/30minu 线性范围：≥103（S）,102（P） 创新点：采用了先进的10/100M自适应以太网通信接口、内置IP协议栈，便于企业通过内部局域网、互联网实现远距离的数据传输；方便实验室架设、简化实验室的配置及数据的管理； 内部设计3个独立的连接线程，可以连接到本地处理、单位主管（如总工、技术厂长等）、以及上级主管部门（如环保局、技术监督局等），方便单位主管和上级主管单位实时监控仪器的运行以及分析数据结果； 配备的NETChrom® 工作站，可以支持多台色谱仪（253台）同时工作，实现数据处理以及反控，达到了业界领先的水平； NETChrom® 工作站内建的Modbus/TCP服务器，可以方便地使分析结果接入DCS（集散控制系统； 采用模块化的结构设计，设计明了，便于更换升级，保护了投资的有效性，可满足复杂样品分析，可选配多种高性能检测器，如FID、TCD、ECD、FPD和NPD等； 彻底摒弃了传统指针式压力表，并可加载EPC技术进行气路控制，自动化水平和整体性能接近国际一线品牌； ★实现了气路故障自我保护、自动点火、熄火重点、自动开启气路，达到了一键启动； ★设计定时自启动程序，可以轻松的完成气体、液体样品的在线分析（需配备进样部件）； ★系统设计自动进样器接口，内置多款驱动程序，可随时加装自动进样器； RXJ5050型实验室气相色谱仪

癌症一直是严重威胁人类生命健康的一类疾病，由于致死率高、难以被治愈等原因，时至今日依然是令人闻之色变的心头大患。放疗是治疗癌症的一个重要手段，它利用放射线杀死癌细胞使肿瘤缩小或消失，主要用于消灭和根治局部原发肿瘤或孤立的转移性病灶。安科锐Accuray（NASDAQ：ARAY）是放疗领域的后起之秀，2022财年收入4.3亿美元（约31亿人民币）。虽然成立时间晚，但却丝毫不妨碍与西门子瓦里安和医科达Elekta竞争放射治疗市场，成为全球放疗领域的巨头之一。01公司简介（来源：Accuray官网）安科锐（NASDAQ：ARAY）公司成立于1990年，1992年开始运营，总部位于美国加州桑尼维尔，在世界多地都有分支机构。公司于2007年在特拉华州重新注册成立，是一家设计、开发和销售肿瘤放射系统的医疗器械公司，涵盖放射外科、立体定向身体放射治疗、调强放射治疗、影像引导放射治疗和适应放射治疗等多个方面。安科锐公司主要生产精准放疗领域的射波刀手术系统CyberKnife以及TomoTherapy螺旋断层放疗系统，公司于2007年在纳斯达克上市。安科锐射波刀又称为“三维立体定向放射手术机器人”，用于针对癌症和非癌症肿瘤以及其他需要放射治疗的疾病的非侵入性治疗。作为全球领先的肿瘤放射治疗系统制造商，Accuray射波刀的射线分散、照射精准和实时影像追踪功能使其超越伽马刀技术，成为低次大剂量放射外科的金标准，将精准放疗带入了一个新阶段。02公司发展历程1987年，斯坦福大学医疗中心脑外科及放射肿瘤学教授John R. Adler与放射外科的创始人Lars Leksell博士（伽马刀的创立者）在瑞典完成专科课程后，研发了射波刀CyberKnife。1990年，Adler教授与斯坦福的一个研究小组及一家直线加速器制造商成立Accuray公司。1996年，日本批准CyberKnife用于治疗头部及颈部肿瘤。1999年，FDA准许CyberKnife用于治疗头部、颈部及脊柱上部肿瘤。2001年，CyberKnife再获FDA准许，用作治疗身体任何部位的肿瘤。2002年，欧洲批准CyberKnife可用作治疗身体任何部位的肿瘤。2003年，韩国批准CyberKnife可用作治疗身体任何部位的肿瘤。2004年，Accuray旗下的Synchrony®呼吸追踪系统获FDA批准。Synchrony®呼吸追踪系统令医护人员可以在治疗过程中持续追踪、侦测和校正肿瘤移动，不需要患者屏气或使用呼吸控制技术。2005年，Accuray推出Xsight Spine追踪系统，此系统可在不需植入放射标记物或金标的情况下，在治疗过程中自动追踪、侦测和校正位于脊柱部位的肿瘤移动。同年11月，Accuray推出第四代CyberKnifeSystem。2006年，Accuray的Xsight Lung追踪系统和4D治疗优化与计划系统获FDA准许治疗患者。2007年，Accuray在纳斯达克股票交易市场上市，股票代码为ARAY。2008年，日本批准CyberKnife用于身体任何部位肿瘤的治疗。2010年，Accuray推出了第五代Cyberknife VSI，即多功能智能化射波刀。2012年，Accuray研发出全新的第六代射波刀Cyberknife M6。2016年，Accuray的Radixact图像许可引导放射治疗平台和集成软件获得FDA 510（k）批准。2018年，Accuray获得AERB批准在印度销售和供应Radixact®X9系统。2019年，Accuray为Radixact®系统推出Synchrony®运动跟踪和校正技术。2021年，Accuray对Radixact®系统进行创新，推出VOLO™ Ultra。2022年，Accuray宣布在非洲推出首款CyberKnife®系统，为更多癌症患者提供放射治疗。2022年7月，在意大利米兰举行的第十五届国际立体定向放射外科学会（ISRS）大会上，Accuray宣布其产品射波刀（CyberKnife®）在非侵入性放射外科治疗神经适应症方面的最新研究数据：射波刀具有在单次和多部分疗程中高效传递辐射的能力，同时具备治疗良性和功能性病例、原发性脑和脊柱肿瘤转移，以及照射肿瘤的能力，帮助患者在1至5次治疗中产生临床差异。 （Accuray发展历程）（来源：Accuray官网）03公司主营业务及产品Accuray一直专注于放射外科手术系统的发展，其研发的射波刀（Cyber knife）将直线加速器与医用机器手臂相结合，可实现影像引导下的立体定向放疗。Accuray公司的主要产品有两类，分别是放射外科手术机器人Cyber-Knife®以及螺旋断层放疗系统，包括Tomo-Therapy，新一代TomoTherapy平台——Radixact，以及专门面向中国市场的Onrad。（一）CyberKnife® S7™ （CyberKnife® S7™射波刀）（来源：Accuray官网）CyberKnife®S7™ 立体定向放射外科（SRS）治疗和立体定向全身放射治疗（SBRT）系统可以为患者提供个性化治疗。CyberKnife S7系统能够在身体任何部位（包括前列腺、肺、脑、脊柱、肝脏、胰腺和肾脏）以亚毫米精度提供非手术立体定向治疗，其将机器人精度与Synchrony®技术相结合，实现运动同步、AI驱动、实时治疗交付适应，使临床医生能够提供精确、高效的亚分馏放射治疗，并保证治疗效率和患者舒适度。CyberKnife SRS常规用于治疗脑和脊柱转移瘤、良性和恶性原发性病变、功能性疾病（如三叉神经痛）和血管疾病（如动静脉畸形）。此外，带有VOLO™优化器的新一代Accuray精准治疗计划系统TPS，能够减少治疗计划的制定时间和治疗时间，使患者的治疗速度明显快于早期版本的TPS，且支持在同一天为多个病例创建治疗计划，并确保为跨越不同诊断和肿瘤大小的神经病学和癌症病例创建最佳计划。（二）TomoTherapy®（TomoTherapy®螺旋断层放疗系统）（来源：Accuray官网）TomoTherapy 螺旋断层放疗系统，被称为“TOMO刀”，是一种先进的影像引导放疗设备。TomoTherapy集IMRT（调强适形放疗）、IGRT（影像引导调强适形放疗）、DGRT（剂量引导调强适形放疗）于一体，采用螺旋CT旋转扫描方式，结合计算机断层影像导航调校，突破了传统加速器的诸多限制，在CT引导下360度聚焦断层照射肿瘤，提高了肿瘤照射剂量和分布的均匀性，在充分保护正常器官的前提下，提高靶区照射剂量，从而对恶性肿瘤患者进行高效、精确、安全的治疗。TomoTherapy 螺旋断层放疗系统实现了肿瘤的自适应放疗，应用于全身各种肿瘤，特别是多发病灶和紧邻重要脏器或组织肿瘤。（三）Radixact®（Radixact®放疗系统）（来源：Accuray官网）Radixact螺旋放疗系统是一种图像引导的强度调制放射疗法（IG-IMRT），该平台通过独特的高速多叶准直仪（MLC），结合ClearRT™ 螺旋扇形束kVCT成像技术，可在不损害正常健康组织的情况下对肿瘤形成辐射。Radixact放射治疗传送系统通过在组织间形成陡峭的剂量梯度，以确保在保留正常组织的同时，创建与肿瘤形状一致性较高的剂量。由于该系统配备了内置真实CT探测器，因此可以提供图像引导和调节性放射治疗，现在具有Synchrony®实时输送适配功能，可在输送过程中移动目标。Radixact在治疗前可以确定肿瘤形状和肿瘤位置并执行日常成像，从而确保照射肿瘤时精确的靶向性，能针对各类癌症提供有效、准确的个性化放射治疗。（四）Precision® Treatment Planning（Precision治疗计划系统）（来源：Accuray官网）Precision治疗计划系统可为Accuray多个治疗系统实现无缝链接及对计划数据的集成管理。该系统可以通过自动工作流程完成器官轮廓勾画，自主研发的形变配准算法可满足多模态图像配准、融合等需要。全自动的Precise ART自适应计划模块可生成治疗全流程中靶区和重要器官的分次剂量、体积、累积剂量等变化趋势报告，并实时预警，为后续治疗提供辅助决策。（五）iDMS® System （iDMS数据管理系统）（来源：Accuray官网）iDMS数据管理系统实现了多设备多系统的放疗全流程管理，统一的集成化工作链，保护数据安全性的同时提供详尽的可视化数据报告，保持放疗每个环节的通畅和高效。同时iDMS对放疗信息系统进行一体化整合管理，新增的数据管理功能可以帮助用户自定义基于医院网络的备份地址，储存海量患者信息。（六）Synchrony®（Synchrony®实时运动同步技术）（来源：Accuray官网）人工智能驱动的Synchrony技术，在放射治疗时将辐射束实时同步到目标，最大限度地增加对病变的剂量，同时减少对周围健康结构的剂量，提供了优化的、无需人工干预的运动肿瘤自动追踪和自动修正射线跟踪治疗方案。（七）Precise RTX®（Synchrony®实时运动同步技术）（来源：Accuray官网）Precise RTX®加速并自动化重新规划过程，Precise RTX®智能再程计划治疗组件可以将患者以往接受过的其它治疗计划导入系统，自动形变原始器官轮廓与剂量数据至新计划CT图像中。这些智能组件的整合功能应用可以提高医生和患者的诊疗体验。 04结语每一家企业都有自己的文化和奋斗历程，对于产品也在不断进行打磨和升级。与瓦里安和医科达相比，安科锐的产品数量虽然比较少，但靠着独特的优势，在电子直线加速器的江湖里也坐拥一席之地。2022年6月2日，Accuray和Limbus AI宣布双方正在合作，通过利用后者的人工智能驱动自动靶区勾画算法来增强前者的自适应放射治疗功能，即让靶区勾画的自动化进一步简化放疗计划过程。两家公司预计将从2023年开始提供集成产品。

多模光纤成像技术因其超细微型探头和柔性结构带来的灵活性优势，在生物体内成像、工业检测等领域具有广阔的应用前景，获得了业界广泛的关注。目前，多模光纤成像技术主要分为两类，一类通过在光纤远端产生聚焦点进行扫描成像，另一类通过探测光纤近端的散斑场来恢复光纤远端被探测的全场图像。这两种技术途径已有较完善的理论支撑，能得到较清晰的探测图像，但同时也具有一些难以弥补的劣势。例如：受限于空间光调制器、CCD或CMOS器件的刷新速度，成像帧率较低，难以对高速的事件进行成像；结构中包含自由空间光学元件，因此需要精密的光学对准，无法与传像主体集成实现全光纤化，限制了其应用范围；成像波长受限于CCD或CMOS器件的感光光谱范围，限制了其在红外波段的成像能力。上图 高速多模光纤成像系统示意图。a：实验原理图；b：以神经网络进行图像恢复的流程图；c：光纤探头示意图；d：照明光（黄色箭头）侧面注入探测光纤的示意图，信号光（红色箭头）在纤芯中传播；e：探测光纤远端照片，端面通过烧球来更好地聚焦照明光，比例尺500微米。为此，清华大学精密仪器系先进激光技术研究团队基于十多年来在光纤激光器、光纤器件和光纤传感的技术积累，提出了基于多模光纤模式色散和深度学习的高速全光纤化成像技术。该技术采用皮秒脉冲光纤激光照明被测物，利用多模光纤的模间色散特性将被探测图像的空间信息在时域上展开，时域信息通过单像素探测器进行探测，并借助神经网络训练的方法，由一维时域信息恢复出二维图像信息，整体结构和原理如图1所示。图2 被探测图像与其对应的波形和恢复结果该技术通过一个光纤侧面耦合器将皮秒脉冲光纤激光耦合到探测光纤中，然后从光纤的远端出射照到物体上，反射光进入探测光纤后紧接着进入与之连接的一公里长的50/125微米直径多模阶跃光纤中传播。由于模间色散的存在，进入多模光纤的脉冲光会产生分裂形成脉冲串。如图2所示，不同的光纤横模具有不同的群速度，因此在时域上会彼此分离，而这些横模包含了被探测图像的空间信息，通过模式色散便可将被探测物体的空域信息在时域上展开。图3 不同类型图案的成像效果通过超快光电探测器可以获得脉冲串波形，经神经网络模型进行训练后，可以直接从不同的脉冲波形中恢复出被探测图像。图3展示了来自不同数据库中图案的成像效果。该系统的成像帧率主要取决于脉冲光的重频，目前实验中已实现高达15.4Mfps帧率的成像，并实验验证了达到53.5Mfps帧率的可行性。系统在高帧率成像的同时具备连续采集一万帧图像（大帧深）的能力。如果采用重复频率更高的激光照明源，并搭配更快的光电探测器和时域波形采集设备，其帧率可以持续提升。团队所提出的新技术的突出优点是：帧率主要由脉冲光源的重频决定，成像帧率高；全光纤化的系统结构紧凑，细如发丝的探头大大增加了灵活性；单像素成像，探测波段不再受限于可见光，可扩展到近红外、甚至中波红外等其他波段；采集时域信号而非空间分布，抗干扰能力强。该系统在某些高速成像场景中比如体内高速细胞成像，或工业场景下对难以开放系统的内部高速成像检测等领域具有巨大应用潜力。该研究成果近日以“深度学习赋能全光纤高速图像探测”（All-fiber high-speed image detection enabled by deep learning）为题，发表在《自然通讯》（Nature Communications）上。该论文通讯作者为清华大学精密仪器系副教授肖起榕，第一作者为精密仪器系2018级博士生刘洲天。该研究得到了国家自然科学基金资助。 清华大学精密仪器系先进激光技术研究团队学术带头人为系主任、教授柳强，团队以现代化强国建设与国家重大需求为导向，着眼于光电子技术领域的科学与技术发展前沿，围绕固体激光、光纤光学、自适应光学、激光探测等方向，开展基础科学探索、应用基础研究和系统技术研发，全面覆盖高功率激光光源、光束控制、光电探测等技术领域。团队承担国家科技重大专项、国家重点研发计划、“973”计划、“863”计划、重点验证、专项配套型号研究等一系列重大项目，形成了从高功率激光光源到微弱光电信号测控的整套技术链条，具备完整的激光光电和测控技术能力，在相应研究方面取得了重要进展。2018年获批建设光子测控技术教育部重点实验室，2019年入选重点领域科技创新团队。

今天七月，Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy (SAA)期刊上发表了一个来自安徽大学周胜副教授课题组的研究成果《Optimized adaptive Savitzky-Golay filtering algorithm based on deep learning network for absorption spectroscopy》。此项工作将深度学习应用在激光光谱气体分析技术上的Savitzky-Golay（简称S-G）滤波抗噪算法，并通过仿真和实验证实该方法能够提升痕量NO2气体分析中光谱信号的信噪比，有助于实现更高灵敏度的气体分析。激光光谱分析是一个很强大的气体分析技术，能够实现非接触式、高精度、高灵敏度、高选择性的痕量气体分析（ppm或ppb量级）。然而，实际操作中所测得的吸收光谱会受到噪声的干扰，导致不准确的测量结果。过去的研究工作中提出了一些抑制噪声的算法，其中S-G滤波算法由于速度快、无需提供过多的参数、且能较好的保留原始光谱的形状和高度，成为近年来较受关注的方法，并且已经在某些应用场景（例如连续血糖监测）证明其面对各类噪声的有效性。S-G滤波算法的性能决定于两个参数：多项式阶数（k）和平均计算的窗口大小（b）。但是，噪声源和吸收光谱在实际应用中是未知的，因此难以获得固定的参数值使得滤波效果达到优。为了解决这个问题，研究人员提出了一种优化的自适应S-G算法，将深度学习网络与传统的S-G 滤波相结合，以提高测量系统的性能。深度学习网路以其非线性映射和建模能力对数据的规律性进行研究，并实现出色的“自我调整”和“跟踪反馈”。相较于传统的S-G算法，经过优化的算法可以调整滤波参数以实现光谱的佳信噪比。图一展示了用于训练S-G滤波算法参数的深度学习网络。这个具有多层感知器的人工智能网络提供了设计上的弹性，可以通过调整层数、神经元数量、和一些优化指标以达到所需的性能。用庞大的数据集进行高效训练后，相应的网络模型将达到最状态。接着，经过训练的网络模型将使用变量数据输入找到好的 k 和 b。 与此同时，输入数据集也将按传统方式计算以获得佳参数k 和 b。通过比较模型预测和人机计算的结果，由人工决定出佳的网络参数。图一 用于计算S-G滤波算法参数的深度学习网络 研究组以NO2为目标气体，选取波数位于1630.1至1630.42 cm-1的吸收谱线，进行了软件仿真和实验测量作为新方法（adaptive S–G filtering, 以下称ASGF）的验证，同时与另一常用的multi-signal averaging filtering（MAF）方法作比较。MAF计算时间长且主要用于白噪声的抑制。仿真结果显示在白噪声干扰的条件下（图二），MAF将信噪比从原始的6.58 dB提升至12.62 dB，新的ASGF算法则能提升至15.51 dB。图三则显示了非白噪声的背景噪声干扰，MAF方法将信噪比从原始的7.14 dB提升至13.22 dB，新的ASGF算法则提升至了更高的17.37dB。 图二 仿真验证ASFG算法在白噪声干扰下的性能表现 图三 仿真验证ASFG算法在其他背景噪声干扰下的性能表现 图四展示了实际实验的设置，它由一个光源、一个带压强控制器的多通气体吸收池、一系列反射镜、一个碲镉汞光电探测器和一台计算机组成。昕虹光电为此项研究工作提供的激光源为Q-Qube型量子级联激光发射头，这是一款热电冷却，空气制冷型，内准直输出的连续波CW室温分布反馈型量子级联激光（DFB-QCL）源，最峰值输出功率为 30 mW，由QC750-Touch型一体化激光驱动器，集温度控制器和低噪声恒流电流控制器驱动于一身，使光源系统发出6.2 μm波长的激光。极低的光学噪声和驱动器稳定性为此实验奠定了高质量信号基础。激光通过多通池由热电致冷型的碲镉汞光电探测器接收，信号传输至电脑后进行数据处理与分析。 图四 用于验证ASGF算法用于痕量NO2气体分析的实验设置 实验设置在压力0.1 atm和温度296 K的氮气中对4 ppm NO2的测量。其测量和过滤后的吸收光谱如图五(a)所示，原始数据测吸收特性淹没在噪声中，而经ASGF算法过滤后的频谱已显着平滑，使识别更容易。研究组对吸收光谱数据与理论Voigt 函数拟合，图五(b)结果表明拟合的R平方值高达0.99934，表明滤波后的吸收光谱与理论形状吻合良好。 图五 实测NO2的吸收光谱和经ASFG算法后的吸收光谱，可以看到滤波后的吸收光谱与理论形状吻合良好 结合了深度学习的神经网络技术，研究组提出的自适应S-G滤波算法表现出显着的滤波效果，在激光光谱气体分析领域中能够大幅改善光谱信号的信噪比。面对大气环境中具有挑战性的痕量气体分子检测，将能提供更优异的灵敏度和可靠性。

p style=" text-indent: 2em text-align: justify " JAI向广大机器视觉用户隆重推出Flex-Eye：一种创新的相机概念，使视觉系统工程师能够自定义基于JAI的Fusion系列2-CMOS或3-CMOS棱镜的多光谱相机中波长的起始范围。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 通过对Flex-Eye进行定制，可以和JAI现有的Fusion系列棱镜相机相结合，便客户能够参与设计多光谱相机。该相机可以查看特定的可见光和近红外光波段，切实地满足用户视觉应用要求。 br/ img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://www.jai.com/uploads/images/Partner-Section/Hi-Res-Images-and-Thumbnails/Flex-Eye-Launch-Image.jpg" / /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 这种新方法可以使视觉检测任务或其他多光谱成像应用程序更加高效，因为通过针对目标波段(面向特定应用程序设计)进行微调后的2-CMOS或3-CMOS棱镜相机，可以更精确地显示所需的成像信息，完美屏蔽不需要的波段。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 如果JAI的Fusion系列中现有标准型号的默认波段组合无法完全满足相机用户的特定需求，通过Flex-Eye的定制服务，便可以解决这一问题。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 由于Flex-Eye概念最初是应用于JAI的Fusion系列多光谱模型的，因此，客户可以配置具有2或3传感器棱镜配置的模型，目前其配置为Sony Pregius& #8482 CMOS传感器中160万像素(IMX273)或320万像素(IMX252)两种。在确定传感器之后，再为相机中的每个传感器定义特定的波段位置和区间。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 根据用户的要求，用户所指定的波段可以都位于可见光谱(405-680nm)内，或者也可以放置在整个可见光和近红外光谱的多个位置上，最高可达1000nm。波段的宽度最短可以是25nm，以5nm的增量进行递增。 br/ /p p style=" text-indent: 0em text-align: center " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202009/uepic/e5c016d8-84d5-4431-aee5-56abc4c1bf9e.jpg" title=" 1.png" alt=" 1.png" / /p p style=" text-align: center " span style=" font-size: 14px " 上图为定制一个3传感器相机的波长示例，其中指定了一个可见光波段(波段1)和两个NIR波段(波段2和波段3)。 每个波段最短可达25nm宽，以5nm的增量递增。 /span /p h3 style=" text-align: justify " Flex-Eye目标用户 /h3 p style=" text-indent: 2em text-align: justify " Fusion系列Flex-Eye相机适用于几种不同应用场景下的用户，多光谱成像技术在这些市场目前已经得到了应用，但是新的波段组合可以带来新的功能效果。这些最常见的应用场景可细分为： /p ul class=" list-paddingleft-2" style=" list-style-type: square " li p style=" text-align: justify " 荧光引导手术，病理学或其他生命科学应用 /p /li li p style=" text-align: justify " 水果，蔬菜，果仁等食品的分选/检查 /p /li li p style=" text-align: justify " & nbsp 农业和植被分析或除草系统 /p /li li p style=" text-align: justify " & nbsp 包装检查，尤其是塑料包装物的印刷 /p /li li p style=" text-align: justify " 多层电子线路板检查 /p /li /ul p style=" text-indent: 2em text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% float: right " src=" https://www.jai.com/uploads/images/Products/Flex-Eye-Concept/surgical.png" / 例如，越来越多的外科手术系统正在利用注入到血管或周围组织中并由激光激发的荧光化合物来辅助进行。荧光显示通过覆盖在外科医生的可见彩色图像上的区域来对病变处进行突出显示，从而起到指导手术的作用。系统是设计成突出显示周围的恶性组织还是血管内血液流动，可能需要使用具有不同波长的不同荧光团进行激发和反射。设计者通过对特定的波段的选择，使其系统在性能上区别于常见的多光谱配置。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% float: right " src=" https://www.jai.com/uploads/images/Products/Flex-Eye-Concept/farming.png" / 同样，现代科技农业中，通过对NDVI（归一化植被指数）或NDRE（归一化差异红边）公式建立起来的算法，来进行杂草驱除或作物健康分析的系统，需要农业机械提供可见光波段和NIR波段的数据组合。这需要农业机械能从幼苗中识别杂草，或者从作物中标记需要额外灌溉水或肥料的作物。目前在基于标准波段的标准算法，仍需要不断开发定制新的算法以提高特定作物和环境条件的性能，来适应多种多样的作物生产方面的需求。此时，这些现代农业科技公司，就向JAI寻求特定多光谱波段方面的支持，可以通过定制，以使这些系统更准确，有效地获得所需的结果。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 类似的概念也可以应用于当前许多其他使用多光谱成像的应用程序，包括食品检查，药品，包装，电子产品等。 /p h3 style=" text-align: justify " Fusion Flex-Eye的在线配置器 /h3 p style=" text-indent: 2em text-align: justify " span style=" text-indent: 2em " 作为可定制的产品，产品的制作和销售过程与JAI的标准Fusion系列型号或其他相机是不同的。首先客户需要定义自己需要Fusion系列Flex-Eye相机的技术要求，并将其提交给JAI，以从技术角度来确认是否可以完成制作。 /span & nbsp /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 于是JAI开发了一款 strong Flex-Eye在线配置器 /strong ，可以让客户轻松定义自己的技术要求，它把自定义选择所需波段过程可视化了。通过鼠标逐步点选完成对传感器分辨率，个数，黑白彩色等参数进行选择。直观的GUI界面可以帮助用户在简单的频谱图上进行拉伸或收缩，来完成对波段范围的选择。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202009/uepic/f577a45e-37c1-467f-b8a6-0ddf9da4f98d.jpg" title=" 1.png" alt=" 1.png" / /p h3 style=" text-align: justify " 有关Fusion Flex-Eye相机性能的更多信息 /h3 p style=" text-indent: 2em text-align: justify " Fusion系列的Flex-Eye系统订制出的棱镜相机具有与JAI的Fusion系列的标准型号相同的高性能。配备三个320万像素传感器的相机在全分辨率下能高达107fps运行，而两个320万像素传感器的双通道棱镜相机能以123fps的速度运行。对于具有三个160万像素传感器的棱镜相机，全分辨率下的最大速率为212fps，而对于两个160万像素传感器，更是达到了226fps的速度。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 配备集成的自适应技术的10GBASE-T（10GigE）接口支持相机数据的大数据量要求，提供对NBASE-T（5Gbps和2.5Gbps）和传统1000BASE-T（1Gbps）的自动向下兼容低速以太网标准。除了8位输出之外，相机还可以提供10位和12位输出，并在多个传感器上既支持同步又支持非同步的操作模式。 /p