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國科大物理科學學院路紅亮副教授和宋志朋博士后等人與物理所、高能所等單位科學家合作，利用分子束外延（MBE）方法構筑了單層TiSe2/CuSe/Cu(111)異質結以調控TiSe2的CDW相。

本發明公開了一種具有輔助充種作用種盤的氣吸式高速精量排種器。該排種器包括前殼體、清種機構、種盤、卸種機構、傳動機構以及后殼體。本發明種盤型孔周邊具有凸臺，一方面能夠促使種群擾動，另一方面能夠起到托種的作用，能夠有效減少吸種風壓和提高作業速度；清種過程采用清種毛刷和清種機構相結合的清種方式，能夠有效清除多余的種子；卸種過程采用卸種輪與種盤后盤面矩形凹槽相配合的頂出卸種方式，保證了投種的均勻性；同時，排種器外殼采用卡簧快拆式結構，便于拆裝更換。本發明結構緊湊合理、工作速度高、穩定可靠、對風壓需求低。

四足機器人具有良好的運動靈活性和環境適應性,是機器人研究領域的熱點。隨著研究的深入和對機器人運動性能需求的提高,四足機器人研究領域分化出以高速運動為目標的研究分支。生物學研究顯示,跳躍步態是四足動物典型的高速對稱步態,且多種動物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運動,而相應的脊柱型四足機器人的理論及運動控制研究卻鮮見報道。當前研究大多孤立了脊柱環節,鮮有整機的建模研究以及運動控制方法研究。在該方向的研究勢必推動仿生工程和機器人運動控制等方面的發展,此外,以其高速運動的特點,在軍事偵察、救震救災和未來生活等領域也將具有廣闊的應用前景。首先,本文以分析獵豹的運動特性入手,建立了脊柱型四足機器人七桿模型,以及構建了ASLIP動力學模型,使用拉格朗日方程推導了其跳躍運動的動力學方程;迭代運算動力學微分方程,使用龐加萊映射方法搜索了機器人七桿模型基于ASLIP跳躍運動的不動點,結果顯示不動點在固定能量層級下呈區域性分布;不動點的對比結果顯示基于ASLIP模型的運動比基于SLIP模型的運動能適應更高的穩態運動速度,并作了觸地力、脊柱角和穩定性等特性分析。為脊柱型四足機器人跳躍運動提供了動力學模型和理論基礎。然后,根據機器人模型各關節主動力作用于控制量的廣義力計算結果,研究了前向速度、彈跳高度、機身俯仰角

項目成果/簡介:四足機器人具有良好的運動靈活性和環境適應性,是機器人研究領域的熱點。隨著研究的深入和對機器人運動性能需求的提高,四足機器人研究領域分化出以高速運動為目標的研究分支。生物學研究顯示,跳躍步態是四足動物典型的高速對稱步態,且多種動物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運動,而相應的脊柱型四足機器人的理論及運動控制研究卻鮮見報道。當前研究大多孤立了脊柱環節,鮮有整機的建模研究以及運動控制方法研究。在

本成果來自省部級科技計劃項目，2012年獲中國鐵道學會鐵道科技二等獎（主持）。其創新性如下：①首次研究高速條件下電氣化鐵路腕臂支撐絕緣子抗彎強度特性；②首次研究高速條件下過電壓與絕緣子閃絡特性；③首次研究高速條件下絕緣子機械特性與電氣特性之間的內在聯系。經濟指標如下：①給出高速動車組運行條件下絕緣子抗彎強度容量選擇建議值；②高速鐵路過牽引供電系統過電壓與絕緣子閃絡間的關系，以及不同污穢等級區域絕緣子爬距的建議值；③為高速鐵路腕臂支撐絕緣子的設計、制造、安裝、維護提供建議規則，提高設計可靠性。

浙江大學FEI Titan球差矯正透射電鏡用高分辨原位高速相機競爭性磋商

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、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，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，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰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，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，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。結合智能控制算法，實現了以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無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態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。《Light: 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

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。