智能赶酸仪

烟草是从各种种植的茄科植物所得，根据产地的不同，品种的不同，加工工艺的差别和香料添加剂的使用，均会引起光泽、香气、剌激性、余味以及物性的参差不齐，最后导至香烟口感、光泽和气味的不同。烟草感官评价包括视觉（色）、嗅觉（香）、味觉（味）和触觉（口感）等方面，其中视觉评价多与外观因素有关，而嗅觉、味觉和触觉评价则与烟草内在品质和风格紧密相关，只有通过嗅觉、味觉和触觉的共同感受，才能获得全面、客观、准确的卷烟品质评价。长期以来，烟草品质的评价主要依赖于感官评吸，然而由于评吸人员个体、性别及经验等生理和心理的差异，对味觉客观、真实感受的表达缺乏足够的可靠性，受外界环境因素的干扰大，而且大量评吸卷烟，对评吸人员的身心健康不利。因而一种客观公正而又准确的感官评定方法，显得十分重要。智能感官分析仪器具备优势：（1）实验过程具有可操作性；（2）实验结果客观、具有可传承性；（3）实验结果具有重复性和可比性；（4）分析精度高，稳定性好，节省人力，可以在某些不适合人工的环境下工作；（5）在新品研发、品质控制、市场基础调研、产品市场推广等方面都有很好的应用。

线上课堂丨食品药品智能感官分析综合解决方案随着人们生活水平和消费认识的提高，消费者在关注食品、药品安全的同时，更关注产品的食用体验，故而建立可靠、科学、稳定的感官评价方法显得尤为重要。感官评价的核心主要是味觉分析、嗅觉分析和物性分析，传统的感官评价主要是通过人进行感官评定，而此方法通常会受到评价员的经验、心情及身体状况等环境因素的影响，难以获得客观、一致的品评结果，为提高感官评价的客观性，减少人为差异，近年来智能设备电子舌、电子鼻、辣度仪和质构仪越来越多的应用到了食品的感官评价之中。课程详情电子舌技术采用同人的舌头味觉细胞工作原理相类似的人工脂质膜传感器技术，实现客观数字化的评价食品药品的各项味觉指标；辣度仪采用革命性的辣味传感器技术，快速检测辣味食品的辣度值；电子鼻技术则是对样品挥发的气味进行定性判断和定量预测；物性分析俗称质构仪则是分析食品在口腔中咀嚼时的感官，核心是分析食品在咀嚼时的力量、形变和时间的变化关系。目前智能感官设备越来越多的应用到了食品药品的感官评价当中并取得了良好的效果，在此以常见的食品和药品等为例介绍智能感官设备在感官综合解决方案中的应用。讲师简介李轩：硕士研究生，毕业于河北农业大学自2015年加入北京盈盛恒泰科技有限责任公司技术部后主要负责智能感官设备（电子舌、辣度仪、电子鼻和质构仪）在食品、药品、农产品等中应用的方法开发和应用支持，经过多年的实践经历在智能感官设备应用方面积累了大量工作经验。联系方式单位名称：北京盈盛恒泰科技有限责任公司扫码听课

日常生活中常见的调味品主要有：盐、酱油、食醋、耗油、黄豆酱、甜面酱、鸡精等，我们常说的酱香味、浓郁味、无不良气味、鲜味美、醇厚味、酸甜味、苦涩味、咸味以及粘稠性等等，都可以称之为感官指标。调味品市场竞争的激烈及新产品的层出不穷，由于每种产品的色泽、气味、滋味、体态等食用特性及所能带给消费者的愉悦性大不相同，几乎每种调味品都不可避免地要接受感官评价才能适应消费者日趋膨胀的需求。近些年来智能感官设备在调味品的评价中发挥着越来越重要的作用。品质管理用数值来记录试作品和成品之间的差异、批次间差异。设定可允许的感官指标差异范围，监控工艺是否有异常；分析对比被投诉品和正常品感官指标差异。检测原材料的感官指标，优选合适的原材料。新品开发感官指标能够转为数值，更容易订立明确的方法对策。有助于原料工艺等的优化，大幅度降低成本。目标完成度更加明确，为判断是否可以进入生产阶段提供依据。商品企划可以对人气门店热销商品、其他公司的竞争产品的感官指标进行分析。可以对不同地区的消费者群体嗜好差异进行分析。能够将新商品或升级产品的目标感官指标数值化。市场营销感官指标数值化可以向采购商和消费者更好地展示出商品的优势，获得认可和信赖。通过数据来说明感官指标和价格的关系，更容易体体现出商品的性价比。

2013年8月26日，安捷伦公司宣布推出了一系列带有智能感光度控制、独特的X射线衍射系统(XRD CCD)检测器。Eos S2,、Atlas S2 和Titan S2 CCD检测器提供有效检测区域分别为92毫米、135毫米和165毫米，基于正在研究中样品的衍射强度自动调整以适应他们的感光度。　　&ldquo 智能感光度控制与数码摄影中的ISO设置非常相似，&rdquo 安捷伦XRD总经理Leigh Rees说。 &ldquo SSC是我们的智能测量系统中的一部分，它包括能够即时切换的硬件分级模块，这使得检测器可以基于衍射强弱自动调整感光度和动态范围。这种独特的方式意味着，在较短的实验时间，并具有较高的整体数据质量情况下，我们可以测得以前检测器不到的衍射数据。&rdquo 　　单晶XRD系统用于常规分析化学和具有挑战性的小分子和蛋白质衍射研究。S2 CCD是安捷伦最新检测器，安捷伦具有20年用于单晶XRD专业检测器设计和制造的历史。(编译：杨娟)

在满足目前各种应用需求的前提下，光谱分析仪器和方法也在不断的创新发展中，不论是分子光谱还是原子光谱都涌现了一系列创新的成果，特别是拉曼光谱、近红外光谱、激光诱导击穿光谱、太赫兹、超快光谱、荧光相关光谱、高光谱等相关技术彰显了极具诱惑的市场活力，引领着行业发展的方向。第十二届光谱网络会议（iCS 2023）中，近50位专家报告充分彰显了光谱创新潜力，纷纷展示了一系列的创新成果：从仪器整机到关键部件；从系统集成到方法开发；从大型科研仪器，到用于现场的便携、手持设备；从实验室检测设备，到过程分析技术……为了更好的展示这些创新成果，同时也进一步加深专家、用户、厂商之间的合作交流，会议主办方特别策划《光谱创新成果“闪耀”iCS2023》网络专题成果展，集中展示本次光谱会凸显的创新成果，包括但不限于仪器、部件、技术、方法、应用等。南通智能感知研究院（简称“感知院”）坐落于风景秀美的紫琅湖畔，依托星载高光谱团队，结合南通创新人才培养、高科技产业转型升级的需要，于2019年11月1日揭牌成立，设置有数十个专业实验室，拥有5位院士和多位国家级专家组成的人才队伍，以光机电核心元部件、规模化光电探测系统、集群化商业卫星为主要发展方向，推动南通光电及航天产业发展。感知院充分发挥专家团队多年在红外、高光谱等成像探测感知领域的技术优势和航空航天有效载荷方面雄厚的研发积累，在南通建立高光谱遥感产业发展基地。在光机电核心组部件、规模化光电仪器研发和集群化商业卫星领域，补齐南通航天全产业链中的“载荷、数据”两个重要环节，促进航天遥感产业中光谱类载荷及数据的规模化制造与获取。聚焦“智能感知”领域技术研发、人才培养及产业转化，探索科研体制机制创新，提供感知探测及其配套技术、材料、部件、应用数据、软件与设备的研发等相关服务，推动光电感知和遥感技术的产业转化，进行相关学科研究生培养、继续教育与学术交流，支撑国家航天产业和空天信息技术规模化发展。以光栅微纳部件、精密光机、数字化光电仪器制造、天空地一体化即时探测、遥感大数据处理应用等核心部件和技术的研发为主，集聚多方资源，构建核心软硬件、数据获取、信息处理、信息应用全链路光电仪器研发、数据收集中心和智能遥感云服务平台，形成面向终端客户不同层级的“共建、共享、共用”智能遥感产业体系。以智能化微光/红外感知组件、微小型制冷机、精密测角装置等核心部件的研发为基础，发挥红外探测技术优势，研制高性能可迭代的“云台+嵌入式+红外/微光仪器+自动处理提取+远程传输操控”系列高端产品。应用于边防管控、城市监控、森林火灾监控、夜间生态监测、油气泄漏监控、智能预警探测等领域，开拓智能安防市场，构建面向系统应用的智能安防产业体系。一、成果简介成果一：高精密凸面闪耀光栅成像光谱仪将成像技术和光谱技术结合在一起，可同时获取目标物体的空间信息和光谱信息，具有高分辨率、测量范围广等优点，被广泛的应用于地质观测、矿物识别、水体水质监测、土壤土质监测、农作物长势与病虫害监测、碳排放监测、植被覆盖、环境污染监测、灾害应急监测等行业领域。分光系统是成像光谱仪的关键部件，直接决定了光谱仪的结构与性能。成像光谱仪的光谱分辨率越高，对地物的分辨能力就越强；当光谱分辨率需要细分到“纳米”量级时，基于多刻槽衍射效应的凸面光栅分光的难度急剧增大，然而高性能凸面光栅的制备技术受制于国外，严重制约我国自主星载高光谱相机的发展。为解决该技术瓶颈，感知院项目团队开展了：电子束抗蚀剂涂布、槽形角度变化及低深宽比槽形控制技术、高精度光栅槽形不同介质转移技术、均匀性金属反射膜镀膜技术、高精度检测等核心技术研究攻关，填补了电子束凸面光栅国内技术空白，与同类型的进口光栅比较，性能达到了国内领先、国际先进水平，面型加工精度及部分波段衍射效率等指标优于进口光栅，实现了可见光/红外宽谱段高精密凸面光栅制备核心技术的自主掌握。目前已经制备了一系列凸面/凹面光栅，已经应用到星载、机载、手持设备上。成果二：轻小型制冷机在红外光电载荷中，核心红外探测器件及光学系统需要工作于低温环境下，需要针对整个仪器及其关键部件进行科学的热规划、热设计和热实施，提升仪器性能，保障仪器可靠工作。因此，低温制冷机、高效传热元件及以此为基础的载荷仪器热管理系统是当代先进红外仪器载荷应用的核心支撑技术。特别是随着商业航天的蓬勃发展，卫星载荷趋于小型化、模块化、标准化，要求服务于商业小卫星的红外光电系统朝着低成本、紧凑化方向发展，亟需低温制冷机向着小型化、规模化、通用化方向予以发展。同时，低温集成技术是降低红外光学系统背景噪声、提高探测灵敏度的重要保障；也是红外探测仪器核心竞争力之一。感知院在产业化需求的牵引及其技术孵化下，突破了轻小型制冷机核心关键技术，形成制冷机数字化设计仿真分析平台，实现轻小型、超低温制冷机样机及制造工艺规范。开发了轻小型线性斯特林制冷机产品，性能指标达到国际先进水平；具备全周期免维护的超高可靠性，冷指接口标准化设计、集成式耦合结构，通用性强，热流密度高、温差小、能耗极低，适应性好等优点。目前已逐步实现产品规模化生产，处于行业领先水平，能有效支撑红外光电载荷产业化发展！成果三：光电芯片模组红外探测器和光学镜头组成的红外光电探测系统可以突破人类视觉局限，能在完全黑暗、烟雾、粉尘等环境下观测物体，实现全天候、全天时工作，广泛应用在军事和民用的诸多领域。探测器模组是高端红外光电探测系统的核心部件之一，直接决定了探测系统的结构和性能。相较于非制冷型探测器模组，制冷型探测器模组在探测物体信号时具有灵敏度更高、精度更高、误差更小、检测温度范围更广的优势。近几年我国的红外产品市场发展很快，但由于核心器件(如制冷型探测器)一定程度上依靠进口，价格、质量和维护等因素严重地制约了国内红外产业的发展和市场的广泛推广，远不能适应国内日益增长的市场需求。感知院基于上海技物所成熟的红外技术，以院内的VOC气体检测、中海油等项目所需的高性能制冷型长波红外机芯为设计输入，开展长波红外探测器组件项目的研发，旨在打破国外对红外技术垄断局面，解决国外进口限制、价格高昂、供货周期无法保证等问题，突破关键核心技术，实现高性能制冷型红外机芯国产自主和批量化生产。成果四：遥感大数据处理随着遥感数据在空间、时间、光谱和辐射等维度的分辨率越来越高，数据类型越来越丰富，海量数据呈井喷式爆发增长。另一方面，虽然全球尺度的遥感大数据设施蓬勃兴起，但是面向区域发展的区域高分辨遥感大数据设施和服务体系较为缺乏，严重制约遥感信息与社会经济数据的综合利用程度，导致相关产业链不够完善，不能满足行业发展的需求。当前遥感大数据发展主要存在以下两个方面的制约，一是遥感大数据设施的缺位，二是遥感数据吞吐速度、处理能力、算法效率与精度稳定性等瓶颈问题。这两方面均为当今区域遥感大数据建设中亟需解决的技术难题。感知院遥感大数据处理系统对遥感数据进行横向光谱偏差处理，盲元判别与修复、Etalon效应测试与处理、非均匀性校正和低信噪比波段的降噪处理，利用大气校正辐射计定标及数据处理联合应用技术对日数据预处理、对地数据预处理、大气参数反演，遥感应用复查等等一系列处理流程，生产出横向光谱偏差、盲元修复率、相对辐射校正精度的数据产品。目前已研制出相对辐射校正、盲元判别和修复、光谱横向偏差校正等核心算法一套；研制出GF-5星高光谱数据从L0到L1级产品生产软件一套；成果五：高端光电探测系统现有的自主国产高端仪器无法实现行业对高精度定量化遥感的需求，目前民用高光谱设备或核心部组件绝大多数都是进口产品，全面自主可控的高端仪器研发和需求是当下行业相关单位急迫需要解决的问题。感知院研制出的高精度、高性能、轻小型机载轻型高光谱相机，可模块化组装，适用于低空/高空，轻型/大型飞机高光谱遥感作业，可选择机上定标装置、惯导、嵌入式数采终端，并具有良好的温适性；研制出的多功能地物快筛扫描仪，采用高精密凸面闪耀光栅、光谱纯度高、畸变小、信噪比高、光源稳定无杂光干扰、分辨率高、数据精准；协同启东光电遥感中心自主研发出高精准、高性能、定标、反演、照明、测距一体专业级全反射波段手持式光谱仪，内置激光测距模块，实时显示被测物体观测范围，具备快速自定标及反演、终端互联远程支撑、超长待机功能；研制出多模态、大动态微光红外监测相机，可应用于边防哨所、口岸海岸、各种重要区域。二、产业化探索经过三年多的发展，感知院已在高精密光栅、红外探测器、轻小型成像光谱仪、微小型低温制冷机、微光夜视红外系统、遥感大数据等核心组部件仪器与遥感数据处理方面，形成了系列产品。1.高精密闪耀光栅产品方面，具备球面闪耀光栅产品自主研发能力，突破国外进口元器件的“卡脖子”技术，掌握自主的核心工艺控制方法。目前承担众多国家项目及课题，包括：国家重点研发计划凸面光栅课题、静止轨道全谱段卫星凸面光栅研制、产业化凹面光栅项目、核工业研究院凸面光栅项目、环保部生态环境检测凸面光栅项目。所研制光栅涉及可见、近红外、短/中/长波红外、甚长波红外，刻线密度覆盖十几线至一千多线。在中科院上海技术物理研究所以及相关航天工程单位牵引下，持续开展高精密光栅的国产化、低成本化制备技术研究和星载凸面光栅产品研制，预计未来三年产品销售额可达到1.2亿元至1.8亿元。2.微小型制冷机方面，形成不同应用场景下微型斯特林制冷机系列产品（例如：WS50090微型斯特林制冷机、WS100080微型斯特林制冷机等产品），突破了轻小型制冷机关键研制技术，形成了微小型制冷机规模化研制能力。未来3-5年，预计市场销售可达到8000万元—1.2亿元。在已有的企事业单位合作基础上，开展相关规模化、低成本化制造技术研究，在不断扩大红外探测微型制冷机市场需求的同时，将先进仪器热管理技术逐步推广到医疗低温冷箱领域，以及大数据中心散热节能减排领域，为碳中和碳达峰、绿色低碳数字经济提供技术支撑。至2025年，完成研制轻小型斯特林制冷机产品化定型、工艺体系建立，市场销售额不少于3000万元/年；至2030年，打通制冷机上下游产业应用，实现商业化推广，形成轻小型制冷机组件、热管、散热模组等产品的规模化生产，市场销售额不少于1.5亿元/年。3.光谱仪产品方面，感知院先后与国家、省、地方等40多家单位形成了广泛的技术研发和市场合作关系，如生态环境部卫星环境应用中心、上海航天电子技术研究所、核工业北京地质研究院等。目前已达到覆盖太阳辐射波段（可见、近红外、短波）的高光谱相机及软件算法的自主研发能力。未来3-5年，结合重点示范区域高光谱探测仪系统的需求，逐步扩大应用场景，拓展和实现后期全国范围内600-1000个典型区域的实地应用，相关产品的产能提升到400-500套/年的规模化生产，年销售额达1.2-1.5亿元以上，从行业应用产品转向民用高光谱产品，实现产品的规模化、批量化生产，向年销售3-4亿元迈进。4.商业遥感卫星方面，积极推动航天遥感商业卫星的整体规划和研制工作，协同江苏高分产业联盟和相关单位，积极争取实现1-2颗遥感商业卫星的研制及发射工作，通过有效获取和分析数据，重点服务江苏省和南通遥感应用及大数据等相关领域和单位，逐渐推行航天遥感商业产业链在南通当地的宏观/微观形式集聚。未来，感知院将持续推进批量化和低成本化，持续开展相关技术创新，持续扩大光电遥感仪器产能，持续拓展核心技术服务领域，实现从政府行业部门牵引式应用扩大到民品市场普适性应用，争取实现产品销售和市场达到4亿。商业遥感卫星方面，持续推进和实现星空地一体化、遥感大数据的全面服务和应用，并以行业应用为基石，实现百余颗航天遥感商业卫星的研制和发射，满足天级重访周期的全方位遥感数据覆盖，打造遥感大数据服务云平台，凝聚国内乃至国际遥感相关领域专家和团队，有效推动和实现航天遥感产业集聚，全面实现全国各省市、核心国企（例如北大荒集团、银河航天）、政府资本、民营资本等不同领域的联盟合作和分工协作，助力和推动航天遥感大产业的落地，切实提升南通百亿级光电产业集群的影响力和社会效益，争取实现产品业务体量15-30亿元。三、未来研究计划最看好的光谱技术是高光谱成像技术。高光谱成像就是收集并识别物质光谱指纹的技术，是以精细的光谱分辨率表征物质不同光谱吸收或发射特征的重要探测手段，是人类实现从“看到”到“识别”物质的得力“探针”。这些“探针”对不同光线波长的感知程度可细微到“纳米”级，能够帮助人类从一公里外看到米粒大小物体上的300多种颜色，而人眼能看到的颜色一般只有7种。与可见光相比，高光谱技术增大了波段幅宽的同时，减小了光谱弯曲畸变、提升了探测灵敏度，已经在水体水质监测、大气排放、探物找矿等领域实现了精细化分辨和大覆盖范围的业务化实用化的应用。未来感知院重点主攻方向如下：1.微纳光栅领域，未来三年内，计划将凸面光栅应用由太阳反射波段扩展至地球辐射波段，即拓展至紫外和甚长波红外波段；同时突破人工智能AR设备的核心元件“波导光栅”的研制工艺，缩短波导光栅元件的定制周期，完成小型AR样机的研制，实现AR设备数字化生产。2.制冷机领域，未来三年内，建立制冷机设计多物理场耦合的联合仿真模型，进一步改进微型杜瓦封装技术，建设低成本、批量化制冷机中试工艺线；至2025年持续进行技术突破，完成研制轻小型斯特林制冷机产品化定型、批量生产。在上述基础上，引入3D增材制造等新型工艺技术，建立通用标准件库、在线质量监测、柔性自动化装配等批量化制造工艺规范，实现低成本轻小型制冷机研制生产线，进一步实现产业化，形成轻小型制冷机组件产品规模化生产。3.探测器领域，将成熟的星载探测器技术进一步向民用化、市场化、规模化转化，突破探测器驱动及信息获取电路模块化设计关键技术；开发高性能、低功耗、低噪声、大动态范围、轻小型探测器模组，形成特有的多功能、多系列“拳头”产品，进一步降低制造成本，形成批量化生产能力。4.遥感数据处理领域，在现有基础上，搭建由高性能服务器和高容量存储设备组成的基础设施，系统数据运算能力每秒可达到1560万亿次，数据存储能力达到PB级。开展天空地一体化遥感大数据处理算法和应用软件的研发，攻克多源数据高精度配准难题，攻克遥感大数据高效训练与算法提升关键技术。在未来5年内形成面向行业大众的遥感云服务平台，形成多个行业的业务化应用示范。5.高端光电探测系统领域，在已开发出的光电探测系统基础上，采用“销售一代，预研一代”的推广模式，专注于自主迭代升级的技术研究，开展多模态一体化技术、多模信息融合、大动态范围自适应以及模块化设计的研究，建立系统全链路数字化孪生模型，为已有的用户提供各类增值迭代服务，不断拓展潜在应用领域。四、合作需求希望与多方合作：1.光谱仪的各组部件供应商（包括元器件、机械加工件、镜头、整机组装定标调试等厂商）；2.遥感数据应用团队（农业土壤有机质氮磷钾、杂草、水质检测）联合开发面向农业、水质监测、环保方向的应用示范平台；3.面向土壤应用、水质检测、环保检测等研发团队开展高光谱设备的租赁合作；4.创投类和科技创新类基金的支持。（联系人：李先生 17712225916）附：专家简介和团队介绍经过三年多的发展，形成了院士领衔指导发展。形成多位院士（业内具有崇高的威望和影响力的匡定波、童庆禧、薛永祺、沈学础、褚君浩等院士）和顶尖专家领衔的高层次、高水平专业人才团队。专业覆盖遥感技术、光电仪器、微纳光学、微电子、电子信息、机械结构、制冷工程，计算机和数据处理等与光电遥感技术及应用相关的学科领域。专家团队具有多年丰富的机载/星载多光谱、高光谱及红外相机的研制经验，在国际上率先解决了星载高光谱成像载荷难以同时兼顾宽谱、宽幅、高光谱分辨率和高探测灵敏度的技术难题，打破国外在核心关键技术上的长期封锁，性能指标国际领先，成果已广泛应用于国家相关行业部门、科研院所和骨干企业，以及国外相关知名机构。匡定波：南通智能感知研究院特别顾问。中国科学院院士，红外及遥感专家，1991年当选中国科学院学部委员（院士）。现任中国科学院上海技术物理研究所研究员，博士生导师。是我国红外与遥感技术的领路人，他的学术思想和科学成就开创了中国红外应用及遥感技术领域的新纪元。童庆禧：南通智能感知研究院特别顾问。中国科学院院士、联合国科学院院士、国际欧亚科学院院士，遥感技术与应用专家，1997年当选为中国科学院院士。我国遥感技术应用领域的最早开拓者之一。长期致力于气候学、太阳辐射和地物遥感波谱特征研究。薛永祺：南通智能感知研究院技术发展委员会主任。中国科学院院士，红外和遥感技术专家,1999年当选为中国科学院院士。现任中国科学院上海技术物理研究所研究员、博士生导师，中科院空间主动光电技术重点实验室学术委员会主任。长期致力于多光谱和成像光谱技术研究，为中国建立机载实用遥感系统提供了多种先进的遥感手段，并推动了中国遥感技术的应用。先后研制成功多光谱扫描仪、成像光谱仪、超光谱成像仪。沈学础：南通智能感知研究院学术发展委员会主任。中国科学院院士，物理学家，1995年当选为中国科学院院士。现任上海技术物理研究所研究员，博士生导师，复旦大学教授，上海大学理学院名誉院长，国际巴登奖评定委员会委员和多个国际杂志编委。主要从事固体光谱和固体光谱实验方法等方面的科学研究。褚君浩：南通智能感知研究院产业发展委员会主任。中国科学院院士，半导体物理和器件专家，2005年当选为中国科学院院士。现任中国科学院上海技术物理研究所研究员、博士生导师，SCI期刊《红外与毫米波学报》主编，复旦大学光电研究院院长和上海虹口区科协主席等职。长期从事红外光电子材料和器件的研究，开展了用于红外探测器的窄禁带半导体碲镉汞（HgCdTe）和铁电薄膜的材料物理和器件研究。刘银年：南通智能感知研究院院长/首席科学家。中国科学院上海技术物理研究所研究员，博士生导师，所学术委员会副主任；中国遥感应用协会高光谱遥感技术与应用专业委员会主任；上海市十大科技英才，全国优秀科技工作者，国家级人才计划入选者；是我国星载高光谱遥感载荷的主要开拓者，先后主持了国家级重大项目10余项，是多个国家级项目的首席科学家、首席专家。带领团队率先突破了国际上光谱成像难以同时兼顾宽谱、宽幅、高光谱分辨率和高探测灵敏度的技术瓶颈，建立了星载光谱成像载荷技术研发体系，研制出国际上首台星载宽谱宽幅高光谱相机，实现了国际上4颗高光谱卫星在轨组网观测，技术水平大幅领先国际在轨和在研的同类载荷，推动了水体土壤微克量级大范围探测、数百万平方公里以上矿物填图、复杂地物精细识别、甲烷点源排放精准监测等一系列重大应用难题的突破。相关研究成果发表于《IEEE GRSM》和《Science Advances》等国际顶级期刊。孙德新：南通智能感知研究院执行院长/首席专家。中国科学院上海技术物理研究所研究员、博士生导师，中国遥感应用协会高光谱遥感技术与应用专业委员会秘书长。长期致力于红外高光谱光电遥感技术的研究，在空间信息获取与处理技术、成像技术、光电信息处理等方面具有深厚的理论功底和丰富的实践经验。先后负责或参与完成了红外及高光谱载荷研制相关国家重大科研项目及型号任务十余项。环境减灾二号A/B卫星主任设计师，国家重点研发计划“静止轨道全谱段高光谱探测技术”项目负责人。陈效双：南通智能感知研究院学术发展委员会副主任兼秘书长/微纳光电子首席科学家。中国科学院上海技术物理研究所研究员、博士生导师，红外物理国家重点实验室主任。研究领域为红外光学，微纳光子学，人工量子结构和量子操控，光电子材料与器件。先后承担国家重点研发计划量子调控与量子信息重点专项项目，国家自然科学基金重大研究计划重点项目，国家自然科学基金重大项目和重点项目，中国科学院创新工程项目，上海市科学技术委员会基础重大和重点项目等国家和省部级科研项目10余项。吴亦农：南通智能感知研究院空间制冷技术首席专家。中国科学院上海技术物理研究所研究员、博士生导师。长期致力于空间低温制冷机研发、制造和应用，以及制冷装置可靠性和长寿命技术、空间载荷低温系统集成和热管理技术等研究。负责并完成四十余项航天预研及工程型号任务，以及国家重大专项中的制冷器研制及载荷热管理技术服务项目。陈永平：南通智能感知研究院微电子技术首席专家。中国科学院上海技术物理研究所研究员、博士生导师。长期致力于硅基光电器件的研究，在CMOS图像传感器、PN/APD光电传感器、CMOS与红外MEMS集成器件等方面具有深厚的理论功底和丰富的实践经验。先后主持完成航天遥感用系列化硅基光电传感器研制、硅基光电子前沿研究、红外MEMS关键技术研发等十余项国家级重点项目。现为国家重点研发计划“超大规模红外MEMS组件”项目负责人、首席科学家。尹忠海：南通智能感知研究院人工智能首席专家。高光谱遥感与应用技术专业委员会委员。长期致力于遥感影像、自组织网络及人工智能方面的研究工作，主持或参与项目近20项。曾任卫星地面分发系统数字指纹追踪子系统的主任设计师，建立了遥感影像数据分发的追踪机制；主持了国家重点型号项目数据链分系统的总体设计工作，形成跨代新体制下的网络架构，设计了高效分簇管控机制和传输协议并予以实现；为国家973项目课题负责人、总师组主要成员，面向事件驱动的“激励与响应”机理，提出了用于复杂事件处理的事件代数系统，相关成果应用于不同场景集群系统的智能涌现和逻辑控制建模。此外，感知院已形成高层次人才占比达80%的研发团队。其中，全职人员53人，外部专家34人。

2023年世界传感器大会的智慧物流与智能感知分场活动于11月5日下午圆满结束。本届世界传感器大会由中国科学技术协会和河南省人民政府主办，主题为“感知世界 智创未来”，强调传感器产业在现代科技中的关键地位。本次大会为期三天，涵盖主旨报告会、10场分场活动、产销对接会、中欧传感器产业合作交流会，传感器创新创业大赛，科技成果展。而智慧物流与智能感知应用场景分场活动重点关注传感器在物流行业中的应用，尤其是在物流智能化的关键作用。此次分场活动由中国仪器仪表学会携手中德智能技术研究院承办，吸引了国内外众多知名专家学者和行业领袖的积极参与，围绕物流行业的智能化发展和前沿动态进行了深刻的讨论和精彩交流。本次智慧物流分场活动特邀了德国国家科学与工程院院士阿克塞尔库恩院士、同济大学博士生导师房殿军教授、同济大学访问学者弗洛里安罗斯迈尔等国际一流专家，他们就物流与供应链发展大趋势，基于传感器技术的物流元宇宙时代、基于智能传感器的搬运机器人发展趋势等议题进行了精彩的主旨演讲，为与会者呈现了物流行业的前沿技术和趋势。德国国家科学与工程院院士，青岛中德智能技术研究院德方院长阿克塞尔库恩教授在分场活动做了题为《物流与供应链发展大趋势》的主旨演讲。库恩教授在演讲中分享了他对物流与供应链未来发展方向和趋势的见解，对于物流行业的创新、转型和升级提出了建设性的宝贵意见。同济大学教授、博士生导师，青岛中德智能技术研究院中方院长房殿军教授在智慧物流分场活动做了题为《基于智能传感器技术的物流元宇宙时代》的主题演讲。房殿军教授在演讲中指出，在物流各中间环节引入传感器技术，实现物流全流程的数字化，是建立物流元宇宙的第一步。发展物流元宇宙不是脱实向虚，而是通过智能传感器和执行器，实现物流物理维度与信息维度的高度集成。物流元宇宙将能推动实体经济与数字经济加速深度融合，促成新的商业模式的产生与发展。在同期展览环节，共有近300家企业和机构参展，展示了自身的最新产品成果和前沿科研技术，吸引了超过超过10000名行业人士观展、以及近300位行业人士积极参与智慧物流分场活动。展览会为企业提供了产销对接机会，吸纳创新平台、科技孵化机构和制造业项目的加入，为参会企业和机构智能科技成果转化和品牌推广拓展提供了有力支持。自2018年创办以来，世界传感器大会已成功举办五届，引起了国内外传感器产业界的广泛关注和高度认可，为传感器产业的持续发展和产业生态的构建作出了巨大贡献。此次智慧物流分场活动更是聚焦于物流行业的智能化，重点关注传感器技术在物流智能发展中的关键应用，为物流行业的智能化、数字化转型注入新动力，双向助力传感器领域和智慧物流领域的蓬勃发展。

现代制造业是“中国制造2025”强国战略的基石，然而我国制造业高精加工过程中依然存在空间测控精度低、视觉处理实时性差等问题，严重制约了我国制造业智能化改造升级。智能感知和测控在智能制造中相当于工人的“眼睛和大脑”，在工业制造中不仅感知加工的各种状态参数，还控制着加工的动作和过程，感知和测控技术的高低决定了加工的精度和智能化的程度。上海大学周文举教授、费敏锐教授团队多年来专注于高速高精智能感知与测控技术研究与应用转化，围绕我国现代制造业中高精度视觉感知缺失、智能化协同控制不足以及高速实时数据处理困难等痛点问题，以生产应用需求为导向，通过产学研协同攻关，攻克企业急需的多项关键技术难题，自主研发并成功推广应用了高速高精智能感知测控系统。早在2012年，团队在费敏锐教授指导下，由周文举博士带领团队研发了国内首台检测速度达到2800个/分钟的皇冠瓶盖视觉在线检测系统，打破了该领域长期被国外垄断的局面，填补了国内的空白。10多年来，团队不断发展壮大，与企业合作愈加紧密，通过产学研合作，先后研发了国内首台检测速度1100米/分钟的线缆生产测控装备、软木塞自动高速分级分拣设备、医用铝塑组合盖在线高速视觉检测设备、医用丁基胶塞高速视觉检测设备、双层结构柔性控制血液过滤网生产系统等30多种基于智能感知和测控的生产设备，创造了部分关键技术指标在同类装置中世界领先水平。图片来源于中国仪器仪表学会目前团队研发的设备已经在国内300余家企业成功推广应用，并出口到韩国、俄罗斯、巴基斯坦、墨西哥等多个国家，经济效益显著，近三年企业新增产值127.59亿元，为国家贡献新增利税10.76亿元。2023年10月，“现代制造业高速高精智能感知测控关键技术及应用”项目荣获中国仪器仪表学会科技进步一等奖，后经中国仪器仪表学会推荐，入围“2023中国智能制造十大科技进展”。

话说，里约那一滩“碧池”大家还记得吗?　　前几天，这次奥运会跳水项目的泳池突然一夜变绿...　　到底咋就变绿了?　　网友也是各种脑洞大开...　　有人说是黄+蓝=绿，尿的...　　也有人说是巴西故意弄成绿色以此呼应国旗的颜色。　　更有网友说，这是主办方贴心，特地为运动员把泳池调成绿色，好缓解强日光对眼睛的刺激。　　昨天... 德国的跳水选手抱怨...　　这池水简直弥漫着一股屁味.........　　而匈牙利的水球运动员也表示....　　这池水辣眼睛。。。　　不得不接受队医的紧急处理........　　好吧....　　于是所有人都在问...　　这特么究竟为什么???　　刚开始，里约奥组委也是全程蒙比，完全不造是什么情况，只是说不会对运动员的身体造成危害。　　通过几天的调查...　　今天，泳池变绿的真实原因总算是被调查出来了......　　他们表示： 东西加错了，加错啦!!!　　原来，场馆的一个contractor往两个池子里分别倒了80升的双氧水!　　(Contractor这词嘛，在国外你要说是承包工好，说是临时工也行，总之就是这人是我们外面外包找来的，不是我们自己人!)　　然而....　　这哥们万万没搞懂.....　　这两个池子之前并没有用双氧水来消毒，而用的是氯!　　现在双氧水一加，刚刚好抵消掉了池水中氯的杀菌作用。 没了杀菌消毒剂，自然导致池水中绿藻繁殖，这才变绿了。　　--------- 当当当 化学时间到 --------　　一般来说，游泳池消毒有两种方法：　　1 用氯系消毒剂，比如用像自来水厂一样用少量的氯气，或者用漂白粉次氯酸钙等等... 总之原理就是在水中生成次氯酸离子消毒灭菌。　　2 用双氧水消毒。 利用双氧水的强氧化性来消毒。　　一般来说，单独用，两种消毒方式都有效果..　　然而!!!　　里约，把这两个。弄混了!!!　　他们之前用的氯系消毒剂，之后这个临时工又往里面加了双氧水....　　那么....　　两者反应就生成了没有消毒作用的盐酸，水和氧气，所以水藻才出来了。　　泳池才变绿...　　敲黑板!!!　　2017高考题：　　里约奥运会的跳水池先是使用了氯系消毒剂做池水消毒，后来又往池水中加入了双氧水，请问为何池水会变绿?　试写出其中的化学反应原理并解释。　　答：因为次氯酸和双氧水反应生成盐酸，二氧化碳和氧气　　HClO + H2O2 = HCl + O2 + H2O　　而盐酸没有消毒作用，促进了藻类的繁殖。　　事情现在是搞清楚了...　　所以你们为什么会觉得辣眼睛?　　里面有盐酸这特么当然辣眼睛啦!　　(虽然被稀释的非常稀..　)　　那这两滩“碧池”怎么办?　　在花样游泳运动员抱怨花游池太绿，他们比赛时都看不清互相之后，里约官方终于重新放水清理了大池...　　里约官方表示，这么大一池水，接近100万加仑... 光是排水就要10小时，排完再放水又要10小时..... 我们但愿能赶上花样游泳的比赛.....　　好吧..　　但愿你们能好.......　　然而...　　现在跳水那边还是绿的.........　　他们表示不影响比赛，先不换... 不换.......　　他们会进一步启动池水的净水循环系统，希望能这么慢慢把池水净化回来.......　　好吧，心疼跳水运动员3秒钟...

从去年全国两会开始，“人工智能（AI）”就成为一个备受关注的热议话题，今年全国两会延续了这一热度。国务院总理李强日前在政府工作报告中多次提到人工智能，并提出开展“人工智能+”行动。对于“人工智能+”行动，接受《证券日报》记者采访的多位全国政协委员和人工智能相关企业普遍认为，“人工智能+场景创新”“人工智能+算力基础”“人工智能+法治建设”有望率先“动起来”。人工智能+场景创新推动大模型与数字化系统融为一体我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展，为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础，当前人工智能技术已经在医疗保险、交通运输、智能制造、智能家居、教育等领域广泛运用。全国政协委员、上海移动总经理陈力对记者表示，要明确我国人工智能所要解决的技术、社会和经济发展等问题，在此基础上锚定我国人工智能的发展模式和方向。明确人工智能产业发展规划布局，集中资源投入上游基础层企业，解决中高端人工智能产品自主供应能力不足的问题。提升我国人工智能主管部门与其他部门的联动，自上而下地激发人工智能与各行各业的融合活力。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受《证券日报》记者采访时表示，中国发展人工智能大模型的一个重要方向是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地。昆仑万维董事长兼CEO方汉向记者介绍，在交通物流行业，人工智能技术应用可以助力企业提升运输效率，降低全社会物流的成本；在文化旅游行业开发文化大模型，能够贯通各类文化机构的数据中心，充分挖掘文化数据的价值；在科技创新领域以科学数据支撑大模型的开发，可以更深入地挖掘各类科学数据和科技的文献应用。人工智能+算力基础建立全国一体化算力大市场从ChatGPT到Sora，从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，人工智能大模型技术正在引领新一轮全球人工智能创新热潮，同时，大模型计算也带来了智能算力需求激增，随着“东数西算”工程推进，去年以来全国多地掀起了智算中心建设热潮。全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量生态园董事长贺晗在接受《证券日报》记者采访时表示，需要鼓励引导市场主体建设区域级、行业级、企业级等多层次智算聚合服务平台、算力并网平台，广泛汇聚多方算力资源，整合闲置算力，特别是各地政府主导建设智算资源，实现多地算力资源的共享和最优利用，减少投资浪费，增加有效供给。贺晗提出，健全算力调度标准规范体系，为算力资源供给方提供能力自查参考，同时为算力需求方提供算力调度能力使用参考，引导新建算力资源按统一标准建设及接入。全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖对记者说，要发挥全国超大规模市场优势，利用互联网发展成功经验，以算力先互联、再成网、构建大市场为主线，基于统一标识符实现多样性算力互联感知，通过弹性网络能力和标准化架构接口实现业务和数据流动互通，进而打造智能感知、高速弹性、安全绿色、先进普惠的算力互联网。人工智能+法治建设确保人类“守法”、机器“守德”去年7月份发布的《生成式人工智能服务管理办法》，促进生成式人工智能健康发展和规范应用；去年10月份发布的《全球人工智能治理倡议》，围绕人工智能发展、安全和治理三个方面系统阐述了人工智能治理的中国方案。全国政协委员、陕西省高级人民法院副院长巩富文对《证券日报》记者表示，我们应当以《全球人工智能治理倡议》为指引，全面整合相关法律、法规，形成“中国特色”人工智能伦理指南，建立科技伦理审查及负面清单准入、分级分类管理、协同监管等制度，确保人类“守法”、机器“守德”。巩富文建议设立新型财产权——“人工智能生成物者权”，认定其权利主体为人工智能生成程序的使用人，不仅可以明确生成物法律地位和归属，推动其进入相关产业链、价值链，激励人工智能生成物的创作传播和产业投资，还可以为侵权责任认定打下良好基础，降低人工智能生成物对现有创作市场的冲击，以达到激励人工智能生成物的生产传播与公共领域保留相平衡的目的。全国政协委员、金杜律师事务所高级合伙人张毅对记者表示，应该尽快推进《人工智能法》的制定和出台，以《人工智能法》及配套的监管工具为核心，形成完整的人工智能技术法律体系。全国政协委员、南方科技大学副校长金李对记者表示，我们在消费过程中，逐渐从现金支付到手机二维码支付，再到人脸识别支付，科技让我们的生活变得更加便捷高效，但这背后也面临着身份信息泄露和隐私安全风险，在科技的便利性和隐私保护之间，需要法律与监管尺度进行平衡，人工智能等新一代信息技术的发展，带来更多新的商业模式和应用创新，相关法治建设也要与时俱进。

近期，干细胞转换医学与再生医学界的学术交流气氛异常活跃。据悉，2014年4月25日至28日，全球分子与细胞生物学领域最专业、最前沿的国际会议&mdash &mdash &ldquo 第四届国际分子与细胞生物学大会&rdquo 在大连举行，11位诺贝尔生理学和医学奖得主以及来自50多个国家和地区的该领域专家、学者和企业家共聚大连。此间，SCL圣释生物工程有限公司首席技术顾问郭镭教授受邀作为此次&ldquo 诺贝尔奖专家论坛主席&rdquo 出席大会。会上，他与11位诺贝尔奖得主同台演讲，并首次发布了SCL圣释的核心产品&mdash &mdash 全球唯一带有专利质控证明的多能干细胞(SCL圣释多能干细胞)，同时，已经获得国际高标准量化成有形质控专利的&mdash &mdash SCL圣释多能干细胞出生纸产品也正式发布(国际专利：201330651446.7、2013Z11S036414)。SCL圣释生物工程有限公司首席技术顾问郭镭教授受邀作为&ldquo 诺贝尔奖专家论坛主席&rdquo 在大会上发言　　4月28日，&ldquo 第四届国际分子与细胞生物学大会&rdquo 落幕后，诺贝尔奖得主达尼埃尔&bull 谢赫特曼(DR.danny Shechtman) 与&ldquo 诺奖大师论坛主席&rdquo 、SCL圣释生物工程有限公司首席技术顾问郭镭教授一起来到北京SCL圣释园区考察，他们就&ldquo 干细胞转换医学与再生医学临床研究与应用以及SCL圣释多能干细胞出生证明&rdquo 进行了深层次的科学及产业对话。　　&ldquo SCL圣释是以干细胞转换医学和再生医学相结合的全产业链企业，我们倡导这样一种生活SCL Life Stely&mdash &mdash 干细胞的美好生活，这是SCL圣释推崇的一种全新人生理念。&rdquo SCL圣释生物工程有限公司首席技术顾问郭镭教授在接受采访时如此表示。　　郭镭对记者介绍说，干细胞转换医学和再生医学是生命科学的亮点，目前中国在该领域有很多研究与国外同步，某些方面还处在领先地位。在干细胞转换医学与再生医学临床研究与应用方面，SCL圣释生物已经走在了世界技术的前沿。SCL圣释园区由SCL Bank圣释干细胞生命银行(Stem Cell Life of Bank)、SCLGL圣释再生医学实验室(Stem Cell Life is Good Life Lab Stem Cell Life of GuoLei Lab)、SCLIC圣释再生国际诊疗机构(Soul Cozy Life InternationalClinic)、SCLCC圣释再生医学云中心(Stem Cell Life Cloud Center)构成，SCL Bank圣释干细胞生命银行以储存神奇再生种子业务为基础， SCLGL圣释再生医学实验室以科研和创新为原动力，SCLIC圣释再生国际诊疗机构标准化三大检测系统和HIS电子诊疗为临床应用积累数据，SCLCC圣释再生医学云中心的数据积累，将 SCL圣释再生医学成果、标准推广至全球。诺贝尔奖得主达尼埃尔&bull 谢赫特曼在SCL圣释园区与业内专家交流　　&ldquo 在中国与SCL圣释再生医学实验室进行的学术交流和研究及数据化成果分享，让他真正体验了再生医学大数据没有国界。&rdquo 达尼埃尔&bull 谢赫曼认为：今后，有了多能干细胞(即脐带间充质干细胞)，可以帮助人们治疗疾病，也可以在组织工程、器官再造方面有广泛的应用。随着干细胞技术的快速发展，许多童话世界中的幻想有望变为现实。　　据权威机构预测，到2024年，全球干细胞技术市场将达1500亿美元。随着科学的飞速发展，再生医学技术在不断进步，其中多能干细胞已成为日本、英国等国家医学研究热点。《Science》、《CellStemCell》、《Nature》等世界级高端科研杂志已陆续刊登了脐带干细胞的相关研究与进展。《Science》杂志曾公布干细胞为世界十大科技进展榜首，脐带间充质干细胞领域研究为各种难治性疾病的治疗带来了新希望，而与胚胎干细胞、脐血干细胞、胎盘干细胞相比，新生儿脐带来源的多能干细胞具有高纯度、多能性、稳定性等更多优点，脐带多能干细胞移植技术作为一种继药物与手术治疗疾病后的第三类诊疗技术将造福于人类，为改善亚健康、再造年轻活力、延缓生命衰老提供了完美解决方案。　　SCL圣释公司技术负责人对记者说：&ldquo SCL圣释脐带多能干细胞，储存40天后便可使用，一次可提存100份，无需配型，该技术创造了干细胞行业的新记录，未来很多人都会储存属于自己私人定制的SCL圣释多能干细胞，并且这份珍贵的SCL圣释多能干细胞种子，将会成为生命必需品。&rdquo 该负责人解释说，&ldquo SCL Bank不是存钞票，而是储蓄私人健康的再生种子&mdash &mdash SCL圣释多能干细胞。据统计，在中国这个人口大国，每天都有很多新生儿诞生，新生儿的家长可以选择储存专属于自己孩子的脐带多能干细胞。这是一份最珍贵的生命厚礼，一生只有一次机会，妈妈生产前应提前作好规划，为孩子未来的健康储存这份生命密码。&rdquo 诺贝尔奖得主达尼埃尔&bull 谢赫特曼夫妇(左一二)与SCL圣释CEO里程(右二)及郭镭教授(右一)一起在SCL圣释北京园区展开交流　　&ldquo 以干细胞治疗为核心的再生医学，将成为继药物治疗、手术治疗后的另一种疾病治疗途径，从而成为新医学革命的核心。&rdquo 科技部《干细胞研究国家重大科学研究计划&ldquo 十二五&rdquo 专项规划》对干细胞治疗的地位作了上述评估。不过，干细胞产业尽管市场前景广阔，但国内干细胞技术的科研成果转换目前还存在一定障碍。国家干细胞工程技术研究中心主任韩忠朝曾表示：&ldquo 干细胞再生医学产品研究开发代表着新方向，但是目前只有干细胞库技术服务产生了经济效益，其他干细胞产品还不能走入市场。干细胞药物上市审批存在障碍，导致科研成果难以转化、VC/PE不敢投资、企业不愿投入科研资金。&rdquo

仪器信息网讯 2024年4月19日，由中国仪器仪表学会近红外光谱分会、仪器信息网共同主办的“人工智能赋能光谱仪器新产业” 论坛于ACCSI2024期间成功举办。会议期间，各位报告嘉宾就光谱仪器硬件、软件、算法、实际应用场景等多层面进行分享，就AI赋能的光谱产业新态势展开探讨，吸引了来自全国各地的专家学者、用户、仪器企业管理及研发负责人、投融资机构代表等200余人共聚一堂，为产业发展献计献策。会议现场中石化石油化工科学研究院教授级高工 褚小立主持“人工智能”（Artificial intelligence, AI）自1956年正式命名，经过数十年的发展过程中，已经渗透到各个学科领域，成为引领科技发展的重要力量，并已在各行各业得到了广泛的应用。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能的飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。当科学仪器插上AI的翅膀，能给行业带来什么样的助力？随着信息技术的迅速发展，科技进入了数据爆发的阶段，光谱数据也日益呈现出大数据的特点，传统的数据处理方法已经难以满足人们对光谱数据的处理和分析需求。近年来，人工智能和机器学习技术的快速发展为光谱大数据的挖掘和分析提供了新的解决方案，人工智能赋能的光谱仪器新产业迎来了新的发展时代。同时，光谱技术与人工智能的结合也将成为推动各行各业发展的强大引擎，开启一个全新的智能光谱时代！此次论坛共邀请15位嘉宾做精彩的报告分享，并由中石化石油化工科学研究院教授级高工褚小立主持。中国科学院上海技术物理研究所、南通智能感知研究院院长/首席科学家/研究员 刘银年报告题目：《高光谱仪器与人工智能》2021年高光谱成像技术被欧盟列入“面向未来的100项重大创新突破”，而发展与人工智能相结合的高光谱数据处理与应用，是未来高光谱遥感发展的重要方向。刘银年研究员在报告中介绍了高光谱技术及其突破发展，以及当前人工智能技术再度兴起的大背景下，光谱和人工智能如何更好地结合和相互促进发展，如何正确认识人工智能的作用，力争为高光谱领域人工智能的发展提供一些有益的建议和参考。同时，刘银年研究员也指出“智能”使应用变得“简单、便捷、迅速”，但背后仍需要大量“人工”开展长期综合的研究积累。浙江大学研究员 杨宗银报告题目：《光谱仪小型化研究》传统光谱仪体积大、价格昂贵，很难从实验室走出来，光谱仪微型化是当前的一个重要的发展方向，但是这其中还有很多需要解决的问题，比如缩小尺寸性能大幅下降；高分辨率与滤光片数量和成本的矛盾；运动部件导致稳定性差，分辨率低；波导通光量低，灵敏度低等。杨宗银研究员在报告中提到计算光谱+是大趋势，计算光谱用算力增强光学元件，能够减少器件尺寸和成本等问题。报告中，他给大家分享在光谱仪小型化研究方面所开展的一系列的工作，包括提出新的材料合成法、光谱器件新理论与技术体系，并基于新材料突破光谱尺寸极限等。不仅如此，他还介绍了其在仪器开发方面的计划和预期成果，包括光谱成像模块、微型拉曼光谱、红外光谱相机等。中国科学院微生物研究所研究员 傅钰报告题目：《人工智能赋能拉曼光谱鉴定和表征微生物》拉曼光谱是化学分子的“指纹图谱”，在微生物领域有着广泛的应用前景。人工智能深度学习可以自动地从大量的拉曼光谱数据中学习和提取关键信息，使得在处理拉曼光谱数据时具有极大的优势。傅钰研究员在阐述其观点时提出，通过融合拉曼光谱技术与人工智能等不同学科领域的知识，能够开拓微生物研究领域的新途径。他指出，利用拉曼光谱结合人工智能技术对微生物进行鉴定表征，展现出极大的潜力。此外，傅钰研究员还分享了他对于如何将这一研究成果转化为实际应用，实现产业化的看法。他认为开发完善人工智能算法，制定统一的拉曼光谱数据采集标准，以及共同推进光谱仪器的便携化与智能化是非常必要的。上海交通大学生物医学工程学院助理研究员 陈舟报告题目：《人工智能在表面增强拉曼光谱中的应用和挑战》表面增强拉曼光谱是一项指纹式的超灵敏检测技术，在生物医学、环境保护、食品安全等各个领域都展现出极高的应用价值。面对如今数据规模的爆炸式增长以及各种内部因素的交织复杂，人工智能也逐步在表面增强拉曼光谱的全流程中被广泛应用，加速了系统性的优化，加深了人们对于背后物理机制和光谱数据的理解，远超人脑计算与传统计算方法的能力。陈舟助理研究员在报告中指出，尽管AI在SERS领域的应用前景广阔，但仍面临诸如重复性、数据质量、数据对齐、拉曼大数据模型构建以及伦理原则等应用挑战。她强调，生物样本拉曼数据库是构建高质量AI模型的前提，也期待更多研究者的参与和贡献。南开大学教授 邵学广报告题目：《人工智能与新型光谱仪研制》邵学广教授的报告围绕人工智能、机器学习、深度学习、化学计量学展开，从传统光谱分析方法、多元校正，到人工智能，其展望了下一代光谱仪器的发展趋势。围绕本次会议的主题，邵学广教授还系统地阐述了基于MOE光谱仪、基于LC-SLM和DMD光谱仪以及近红外多元光谱仪的研制、挑战和发展趋势。同时，他也为大家分享了其课题组在水光谱探针与水光谱成像、深度学习方法的研究进展，希望可以和仪器公司合作，共同为光谱仪器在工业等场景应用做出贡献。江南大学物联网工程学院院长/教授 栾小丽报告题目：《基于近红外分析技术的化工过程智能感知与监控》栾小丽教授从工业过程分子级智能感知和基于过程模式的智能监控两个层面进行详细讨论，其介绍说，通过引入近红外光谱分析，可以获取具有更高时间和空间信息颗粒度的分子级信息，从而实现从分子层面实时地对原料、生产过程以及终端产品进行质量监控。报告中，栾小丽介绍了其开展的一系列工作，包括光谱分解温度自适应补偿建模，近红外深度网络迁移学习建模，多层次长短期记忆网络建模，工业生产过程模式化运行，最佳操作经验知识固化，最佳反应终点判定等。不仅如此，报告中，栾小丽还列举了很多应用案例以给大家更多的直观感受。北京农林科学院农业智能装备研究中心主任/研究员 黄文倩报告题目：《基于人工智能算法的水果品质在线无损检测方法研究》水果品质无损检测是采后商品化处理的核心，黄文倩研究员在报告中介绍到基于近红外光谱的内部品质在线无损检测取得了巨大进步，却未实现大规模应用。为了推动其应用，黄文倩强调了利用人工智能算法的重要性，并提出了构建高质量数据集、软硬件优化结合以及标准化作业流程的必要性。他还提到，需发展专用的模型算法，以充分发挥深度学习算法在数据处理和学习方面的强大能力。陈爱明代替云南中烟工业有限责任公司技术中心高级工程师 张翼鹏分享报告报告题目：《基于近红外技术的原料配方智能替换研究》原料配方替换是在确保产品质量稳定一致性的前提下，以库存或潜在库存量较大的原料或原料组合，替换库存稀少或成本较高的原料或原料组合，是工业生产中非常重要但极具挑战的问题。陈爱明讲到基于近红外分析技术快速、无损与多指标分析的特征，系统性地表征不同原料间的化学空间，构建适合近红外数据与配方替换特点的全局优化方法，在带有约束条件的前提下，发展原料配方替换的流程和方法，才能输出满足条件的最优配方替换结果。中石化石油化工科学研究院教授级高工 褚小立报告题目：《微小型光谱仪器与深度学习算法的结合应用》褚小立教授从现代微小型光谱仪器的技术特征、进展、应用以及深度学习网络在光谱数据处理中的应用等几方面进行了系统性的分享，深入探讨了拉曼、近红外等便携式、微小型光谱仪器，以及多光谱融合技术的发展趋势及在各领域的应用，并强调微小型光谱技术与深度学习算法融合所带来的创新潜力是无限的。褚小立满怀信心表示，国产光谱仪器破浪在即！科研的进步是一个长期而复杂的过程，它需要多方面的支持和帮助，自然也是离不开仪器技术的助力。此次论坛的报告环节中，更是邀请了6位光谱仪器厂商的代表亲临现场，为大家分享了光谱仪器在人工智能的加持下，具备的新优势、新技术，以及能实现的新解决方案、新应用领域和场景，为大家提供更多的选择和可能，使得工作更加精准、高效、便捷。海洋光学Ocean Optics Arelis Colόn博士报告题目：《AI Raman Spectroscopy of Analyte Mixtures》（海洋光学销售工程师陈术开场介绍）深圳市海谱纳米光学科技有限公司产品总监陈余泉博士报告题目：《下一代视觉传感器 4D光谱感知——微型光谱仪及其应用》荧飒光学仪器（上海）有限公司产品经理 王伟报告题目：《创新赋能荧飒，让国产红外更具生命力》北京与光科技有限公司产品经理 苗鑫报告题目：《快照式多光谱相机前沿应用探究》南京智谱科技有限公司产品经理 杨浩报告题目：《视频级光谱成像技术与产业化应用》河南精谱检测设备有限公司的总经理 刘季报告题目：《人工智能助力高端紫外可见近红外分光光度计的国产替代》专家合影留念会议期间，各位专家也就人工智能赋能光谱产业未来的发展前景谈了自己的看法，大家一致认为这是一个非常诱人的话题，部分专家也分享了他们对于人工智能赋能光谱仪器新兴产业的未来趋势和发展见解。刘银年研究员认为：“人工智能对光谱仪器行业的影响是全方位的，不仅提升了数据处理能力和智能化水平，还推动了行业的创新和发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信人工智能将为光谱仪器行业带来更多的机遇和挑战。”邵学广教授谈到：“人工智能给科学仪器，特别是光谱仪器产业带来了很多的变革、机遇和挑战，这其中的影响主要还是围绕仪器的结构设计、生产、应用三个方面展开。特别是，数据处理方法的变革将会给仪器行业带来深远的影响。”杨宗银研究员分享到：“人工智能跟光谱的结合，会让整个光谱的领域往更加通用性的方向发展。从赋能的角度来看，比如测量、数据分析，只要数据库中的数据量足够大，即使非专业人士不标准的测量，也可从中直接获得结论。”傅钰研究员相信人工智能赋能光谱仪器一定能促进生物学或微生物学研究的革命。“光谱对于单一物质来说，其分辨是非常好的，但是对于复杂体系，用传统的统计学的方法是很难进行精确的鉴定和解析。人工智能的出现恰恰是因为它是基于大数据的，不需要进行人工筛选，从而对数据进行精准分析，这能够大大的促进光谱学在生物学复杂体系中的应用。”陈舟助理研究员说：“人工智能在光谱仪器产业中的自身优势主要体现在处理大量数据的速度极快和对大数据的深入理解能力两个方面，这使得在决策、诊断和预测过程中能够实现更高的准确度，这些优势将极大推动光谱产业的未来发展。此外，光谱仪器的小型化是当前的一个趋势，但在小型化过程中信号损失和质量保证成为挑战，而这正是人工智能可以发挥其潜力的地方。”除了以上专家的分享，我们也对此次参加论坛的几位专家进行深入的采访，敬请期待后续相关报道。相信在与人工智能的加持下，我国光谱仪器产业将迎来一个新的发展春天。关于ACCSI：“中国科学仪器发展年会(Annual Conference of China Scientific Instruments，ACCSI)”始于2006年，已成功举办十七届。每年一届的“中国科学仪器发展年会”旨在促进中国科学仪器行业“政、产、学、研、用、资”等各方的有效交流，力求对中国科学仪器的最新进展进行较为全面的总结，力争把最新的有关政策、最前沿的行业市场信息、最新的技术发展趋势在最短的时间内呈现给各位参会代表。更多第十七届中国科学仪器发展年会精彩内容，请点击链接：ACCSI2024现场直击

p　　2014年12月，霍金在接受BBC采访时，称全面发展的人工智能(AI)可能会成为人类的终结者，他主要担心的是那些达到或者超越人类的人工智能—它们会快速地发展和更新换代，但人类受制于缓慢的生物进化，无法与之抗衡，终将被取代。特斯拉创始人埃隆.马斯克也有过“发展人工智能就像是召唤魔鬼”的言论，他说：“就像所有神话中画着法阵、捧着圣水的邪恶巫师一样，每个巫师都声称自己可以控制恶魔，但是没有一个成功的。”这些听上去有些悲观主义的言论，恰恰是人工智能在近年来快速发展的佐证。/pp　　人工智能被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能不仅仅是机器人，机器人只是其容器，机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话，机器人就是身体，人工智能的概念很宽，我们可以按照实力将人工智能分为以下三大类(指三个层次更妥当)。/pp　　弱人工智能：擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜棋类世界冠军的人工智能，但它不会打麻将，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了… … ，我们已经进入人工智能时代，只是现在水平还比较低，甚至在弱人工智能中比较低级的阶段 。/pp　　强人工智能：是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干，比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作,”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。/pp　　超人工智能：牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。/pp　　目前AI的发展毫无疑问处于弱人工智能发展阶段。在弱人工智能阶段，AI的发展也要被划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。我们现在处于弱人工智能的早期阶段——技术驱动阶段。因此，从弱人工智能到强人工智能的发展之路任重而道远，一些学者指出，这段发展将经历三个阶段：第一个阶段是计算智能，能存会算，比如我们现在使用的个人计算机(比喻不妥) 第二个阶段是认知智能，能说会听、能看会认，比如苹果开发的Siri 第三个阶段也是最高阶段，是感知智能，它要求机器或系统能理解会思考，这是人工智能领域努力的目标。虽然，目前人工智能的发展进度可能看起来还比较缓慢，但是一次顿悟，也许就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。/pp　　Trend Force旗下的拓墣产业研究所发布报告预测，2015年以企业为主的人工智能系统市场价值接近2亿美元，到2020年将达20亿美元以上，5年之间成长倍数高达10倍。因此，人工智能导入企业将于未来5年成为重心，制造业、软件业、资讯工程业、生物医疗科技、零售业、汽车产业等领域都将陆续导入人工智能技术。例如，由美国加州大学伯克利分校的Joshua Bloom教授创办的Wise.io公司，就是人工智能“进驻”工业领域的尝试。Wise.io的数据框架可以接受来自Hadoop、MongoDB 等各种数据源的数据，注入、创建多维度视图，机器学习算法调整视图中每个像素和其他像素的关系。举例来说，大部分企业都需要做大规模数据分析获得工业安全报告，目前如果靠人力完成，可能需要一个上百人的团队花接近半年的时间，而Wise.io的算法仅仅需要20分钟。在农业领域，美国的Blue River Technology是一家农业科技和农业自动化技术服务商，主打智能机器人系统优化农业经营方式，减少化学农药在粮食生产中的使用。其智能机器人系统能够根据机器学习功能自动识别农作物，比如确定幼苗间距是否过小，或是确认哪些杂草应该清除，这极大地帮助农民减少了在购买农药上的支出和人力的投入。/pp　　此外，有观点认为，随着人工智能越来越聪明，看起来越来越接近人类，拟人化会变得更加容易。美国未来学家雷.库兹韦尔说：“2045年左右，人工智能将来到一个‘奇点’，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己和机器的关系。”现在，在中国的大城市里，大量基于人工智能技术和大数据的应用软件的出现，正在塑造一个全新的工作形态，全职工作越来越少，短期工作和即时就业越来越多，我们面临着一个“更少工作的未来”。所以，人类在享受人工智能带来的经济增长和生活质量改善的同时，也应该关注自身机能的发展问题，机器将“进化”得越来越聪明，而一部分人将“退化”。/p

药学的发展与人类的健康事业息息相关。在药学领域，以“神农尝百草" 为滥觞，千百年来，人类借助基本的感觉器官，通过口尝、眼观、鼻嗅、耳听、手触，进行最原始的药物筛选、鉴别、质控与分析等，这些方法具有简便、灵活的特点， 在药学发展的历史长河中起到了至关重要的作用，但因其同时具备模糊、易疲劳、主观性强、重复性差等不足， 因此不能适应发展的需求。随着技术发展，具备灵敏度高、可靠性强、重复性好等优势的感官设备如电子舌、电子鼻、质构仪等相继推出 ，并且在新药研发、 制剂工艺的优选、 配方的改良、 药材的鉴定、药品的质控、药物的分析等多个药学领域中也得到了广泛的应用，极大推动药学研究的发展。味觉分析系统—电子舌在药品味觉指标检测中的应用（1）分析不同产地、种类等药物及原材料味道上的差异；（2）了解竞争药物间味道的差异；（3）药物的掩味作用研究；（4）分析不同加工工艺对药物滋味的影响；（5）药物质量控制及药物味觉图谱的建立等。 嗅觉分析系统—电子鼻在药品气味特征检测中的应用（1）药物气味指纹图谱的建立 （2）不同产地、种类等药物气味鉴定中的应用 （3）不同药物采收期的气味分析 （4）药物工艺过程控制中的气味的评价 （5）药物生产过程质量控制的应用 物性分析系统—质构仪在药品物性指标检测中的应用（1）中草药的硬度、拉伸强度、穿剌强度、韧性等物性指标的变化情况；（2）研究不同工艺处理、不同辅料、添加剂的使用等对药品物性指标变化情况；（3）研究药品在储藏、运输过程中各项物性指标是否正常等。

山中伸弥(Shinya Yamanaka)，京都大学iPS细胞研究所所长，因在“诱导多功能干细胞(induced Pluripotent Stem Cell, iPSC)”的卓越贡献，被授予2012年诺贝尔生理或医学奖[1]。“iPSC来源于病人体细胞，有望为重大疾病的新药开发提供强有力的治疗工具。” "IPS cells can become a powerful tool to develop new drugs to cure intractable diseases because they can be made from patients' somatic cells." by Shinya Yamanaka. [2]—山中伸弥对iPSC在临床应用方向寄予厚望iPSC是生物学里界内的一个重要里程碑。研究发现哺乳动物成熟体细胞能够重新编程为诱导多功能干细胞，且细胞能够进一步发育成各种其他器官类型的细胞。这一发现不仅彻底改变了人类对细胞和器官生长的理解；同时，通过对人体细胞的重新编程，为重大疾病治疗提供了崭新的应用前景。iPSC 的商业应用主要有以下四个领域：1）药物研发，2）细胞治疗，3）毒性筛选，4）干细胞生物银行。[3]iPSC商业化的四个关键领域（图片源自BioInformant）相对与其他治疗方法，iPSC用于细胞治疗的关键优势在于伦理法规和即用型(off-on-shelf)定制。与胚胎干细胞不同，iPSC来源成体而非人类胚胎，伦理风险小；另一方面，借助基因工程技术，iPSC允许创建针对不同疾病的基因定制细胞系，同时降低免疫排斥风险，以实现即用型可大规模生产的细胞治疗产品。[4]距iPSC研究获诺贝尔奖7年后，2019年 Fate Therapeutics公司宣布首个iPSC来源的CAR-NK细胞免疫产品FT596获批新药临床研究申请。FT596源自诱导多能干细胞，除靶向CD19专利CAR以外，还具有CD16(hnCD16)Fc受体和IL15受体片段，以增强其抗体依赖性细胞毒性(ADCC)，并促进NK细胞和CD8 T细胞增殖及活化。Fate Therapeutics公司的iPSC产品平台已获得100多项专利批件和100多项待批专利申请组合，用于大规模生产通用NK细胞和T细胞产品。iPSC来源的细胞疗法已开启细胞治疗3.0时代，有望改善目前细胞疗法“批量到批量”工程化生产中成本高昂、工艺费时及产品显著异质性等现状。FT596设计图示（图片源自Fate）在实际研发操作过程中，iPSC 来源的细胞分化培养面临着独特挑战。iPSC来源的神经元细胞通常需要进行长期培养（在同一个384孔板上培养长达数周），以获得相对成熟的细胞。而且，我们会经常使用老年病人来源的细胞样本来模拟疾病，进一步增加培养的周期。然而，随着培养时间的增加，细胞污染和聚团的风险也会增加；长期培养还会使每孔的细胞数具有更大的可变性；以及复杂的细胞表型会极大增加药物评价的难度。基于诱导多功能干细胞iPSC来源的药物研发平台（图片源自Evotech）带着这个行业难题，让我们去国际顶尖的生物科技公司Evotech一探究竟。Evotec公司总部位于德国汉堡，在欧美市场共有15个分部，在药物研发领域有20多年的经验积累，与数十家国际生物制药巨头有长期合作。在整个药物研发管线布局中，最引人瞩目的是其业内一流的基于诱导多功能干细胞iPSC来源的药物研发平台。借助于该平台，Evotec从病人群里中获得细胞源，并以此建立涵盖20多种疾病的200多株iPSC生物银行，进一步培养、扩增及诱导分化后，通过自动化样品处理、多模式检测及高内涵表型筛选系统组成的一体化质控分析平台，完成多种疾病模型的药物筛选和针对个体病人的细胞治疗工作。[6][蓝色-细胞核；绿色-神经元标志物 TuJ1；蓝色-皮层神经元标志物-TBR1]；高内涵表型筛选平台用于iPSC来源的X染色体脆折症研究 （图片源自Evotec）基于XLII cell::explore和Explorer G3工作站，Evotec和PerkinElmer共同开发了一个自动化平台，用于工业级别iPSC来源细胞的培养。该平台处于配备层流的无菌环境中，支持384孔iPSC来源细胞的全自动培养，包括细胞接种、培养基更换和化合物处理。由专门设计的专用数据库管理孔板的处理和跟踪，对iPSC来源的细胞进行常规监控，以检查污染物、细胞密度或聚团以及进行智能软件决策，为进行大规模HTS检测的iPSC来源细胞类型增加了必不可少的质量控制组成部分，任何不符合QC标准的培养皿都会被自动放入隔离培养箱中。扫描下方二维码，即可下载高通量人源iPSC分化细胞培养和自动化质控应用相关资料。参考文献1.https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2012/yamanaka/facts/2.https://www.brainyquote.com/authors/shinya-yamanaka-quotes3.https://mp.weixin.qq.com/s/bPaO6xj956XmVEAJYTKLPA4.https://medicalxpress.com/news/2017-08-off-the-shelf-cell-therapies-multiple-myeloma.html5.https://fatetherapeutics.com/pipeline/immuno-oncology-candidates/ft596/6.https://www.evotec.com/en

p　　国家新一代人工智能创新发展试验区(以下简称试验区)是依托地方开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验，在推动人工智能创新发展方面先行先试、发挥引领带动作用的区域。根据科技部印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，到2023年，我国将布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。/pp　　3月9日，科技部发布4份函，支持重庆、成都、西安、济南建设国家新一代人工智能创新发展试验区的函。去年，科技部曾发函支持北京、上海、天津、深圳、杭州及德清县、合肥建设试验区，如今这一队伍壮大至11个地区。/pp　　科技部的回函中针对性地点出了这几个地区的人工智能产业基础和希望着力发展的方向，也正是这些地方产业发展的机会所在：/pp　　strong重庆:发挥人工智能在重庆市建设西部大开发战略支点和国家中心城市中的重要作用，有力推动成渝地区双城经济圈创新发展。/strong发挥产业链优势，提升人工智能对经济社会发展的支撑能力。充分发挥重庆在人工智能领域产业基础良好、应用场景丰富、基础设施健全等优势，加大人工智能研发部署力度，聚焦智能制造、智慧城市重点领域加强技术集成和应用示范。培育壮大人工智能硬件、机器人等产业，充分发挥人工智能在传统工业基地改造升级中的作用。开展智慧旅游、智慧物流、智慧交通、智慧生态保护应用示范，打造具有山城特色场景的智慧城市。/pp　　strong成都:充分发挥人工智能在推动成都产业转型升级和民生改善中的重要作用，有力推动成渝地区双城经济圈创新发展。/strong依托重大应用场景和科教资源，加强人工智能研发创新。充分发挥成都在人工智能领域应用场景多元、科教资源丰富等优势，加强人工智能基础研究和前沿技术研发，完善智能化基础设施，优化人工智能创新空间布局，在智能空管、普惠金融、智慧医疗等场景加强应用示范，培育以行业融合应用为引领的人工智能新业态新模式，推动构建开放型产业体系。/pp　　strong西安:发挥人工智能对西安高质量发展的支撑引领作用，有力促进“一带一路”建设。/strong充分利用科教优势，加强人工智能关键技术突破和应用。发挥西安在智能感知处理、智能交互等方面的研发基础和人才优势，强化人工智能基础前沿和关键核心技术研发，完善人工智能孵化服务体系，积极拓展应用场景，在先进制造、文创旅游、商贸物流等方面形成一批有效的行业解决方案，打造创新驱动发展的新引擎。/pp　　strong济南:发挥人工智能在推动济南市新旧动能转换中的重要作用，整合科技和产业资源，增强人工智能创新能力。/strong发挥济南人工智能应用场景丰富、算力基础和数据资源雄厚等优势，加强人工智能技术研发攻关，完善智能化基础设施，加大成果转移转化力度和产业集聚，推动人工智能在制造、农业、交通等重大场景中的创新应用，促进传统产业智能化转型升级，培育壮大新动能。/p

p style="text-indent: 2em text-align: justify "加州大学旧金山分校的科学家们利用CRISPR-Cas9基因编辑系统创造了第一个对免疫系统功能性“隐身”的多能干细胞，这是生物工程的一项壮举，有助于帮助实验室研究防止干细胞移植排斥的出现。这些“通用”干细胞比为每位患者量身定制的干细胞更有效地完成个性化医疗，实现再生医学。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "这一研究成果公布在2月18日的Nature Biotechnology杂志上，由加州大学旧金山分校心脏外科主任Julien I.E. Hoffman博士等人领导完成， Hoffman博士说，“科学家经常吹嘘多能干细胞的治疗潜力，比如说它可以形成任何成体组织，但是免疫系统不这么认为，它一直都是安全有效进行干细胞治疗的主要障碍之一。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "免疫系统一方面能保护我们免受外来入侵物的伤害，如果没有它，我们人体无法正常运行；但另外一方面，这也意味着移植的器官，组织或细胞会被认作是具有潜在危险的外来物，因此会引发强烈的免疫反应，导致移植排斥，这也就是临床上所说的“组织相容性不匹配（histocompatibility mismatched）”。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "天津生物芯片 PacBio测序技术详细资料领 取/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "为此我们只能服用抑制免疫活性并减少排斥反应的药物。但不幸的是，这些免疫抑制剂使患者更容易感染和患上癌症。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "干细胞移植领域科学家曾经认为排斥问题可以通过诱导多能干细胞（iPSCs）解决，这种干细胞是由完全成熟的细胞（如皮肤或脂肪细胞）重新编程得来的，可以发育成任何构成身体组织和器官的细胞。如果将来自iPSCs的细胞移植到捐献原始细胞的同一患者体内，那么人们会认为移植的细胞是“自我”，不会发生免疫攻击。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "但实际上，iPSC的临床应用已证明这很困难。由于尚未了解的原因，许多患者的细胞被证明无法进行重编程，而且为每位进行干细胞治疗的患者生产iPSC既昂贵又耗时。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“iPSC技术存在许多问题，但最大的障碍是质量控制和可重复性。我们不知道是什么让一些细胞能够重新编程，但大多数科学家认为这还是不太可靠。因此，大多数个体化iPSC治疗方法已被放弃。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "为此，研究人员尝试通过创建“通用”iPSC来回避这些问题，在最新研究中，他们发现在仅仅三个基因的活性被改变后，将iPSC移植到具有完全免疫系统功能组织相容性不匹配的受体后能够避免排斥。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“这是第一次有人设计出可以普遍移植，在免疫功能正常的受体中存活而不会引起免疫反应的细胞，”作者表示。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "具体来说，研究人员首先利用CRISPR删除两个基因，这两个基因对于主要组织相容性复合体（MHC）I类和II类蛋白质家族的正常功能至关重要。MHC蛋白质位于几乎所有细胞的表面，携带帮助免疫系统区分入侵者与本体的分子信号。缺少MHC基因的细胞不会出现这些信号，因此它们不会标记外来者。然而，缺失MHC蛋白的细胞会成为自然杀伤（NK）细胞这种免疫细胞的靶标。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "加州大学旧金山分校的Lewis Lanier教授是一位信号学专家，其研究组曾发现CD47（一种细胞表面蛋白）能作为针对巨噬细胞的“别吃我”信号，对NK细胞也有很强的抑制作用。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "研究人员认为CD47可能是完全关闭排斥反应的关键，因此他们将CD47基因加载到一种病毒中，传递给MHC蛋白缺失的小鼠和人体干细胞。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "实验结果证实了他们的假设，CD47确实是这个难题的缺失部分。当研究人员将三重修饰过的小鼠干细胞移植到具有正常免疫系统的错配小鼠时，结果没有观察到排斥反应。然后，他们又将类似调整过的人类干细胞移植到所谓的人源化小鼠体内，这些小鼠的免疫系统已经被人体免疫系统的成分所取代，也没有排斥反应。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "此外，研究人员利用这些干细胞中分化出各种类型的人类心脏细胞，并将它们再次移植到人源化小鼠体内。干细胞分化的心肌细胞能够实现长期存活，甚至开始形成基本的血管和心肌，这为修复衰竭心脏带来了希望。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“我们的技术解决了干细胞和干细胞衍生组织的排斥问题，这是干细胞治疗领域的一大进步，”Deuse说。 “我们的技术可以使更多的患者受益，其生产成本远低于其它任何个性化方法。我们只需要制造我们的细胞一次，得到的产品可以广泛应用。/ppbr style="text-indent: 2em text-align: left "//p

“最佳雇主”奖杯收到了，水晶的，很漂亮。这个奖项，我们确实是最看重的，甚至比获得的另外两个奖项“最受关注仪器”和“最佳新品”更重视。毕竟，做产品本就是屹尧科技的强项，而如何运营公司，我们只能说在路上。智联招聘关于最佳雇主评选的依据是六个方面：雇主文化、组织管理、培训发展、雇主形象、薪酬福利和工作环境。最后两项不用讲大家都明白，多数人工作首先是为了养家糊口，员工不能凭情怀给父母养老或者上幼儿园打折。待遇从哪儿来？利润。这就提醒企业，不要老想着价格战，提升品质是王道。2017年最佳雇主中腾讯、网易、百度、京东、IBM、凤凰网、微软等显然都不是打价格战的公司，屹尧科技也不是。值得关注的是：在智联2017年度最佳雇主评选中，“雇主文化”超越薪酬福利排到了第一位。其实，雇主文化、组织管理，虽然对于企业是两件事儿，但对员工而言就是一件事儿，那就是：是否以“员工为本”？员工是否干的舒心？员工是否被尊重？实话是否能实说？说了是否有反馈，反馈是否及时？同事之间能处到什么程度？公司对员工管理是否严苛？“你又没准备听我的意见去改变什么，那一封邮件通知我执行就可以了，非拉着我开会是几个意思？”这话很多员工心里都有，不清楚的是管理者。“少添乱，多帮忙”这是员工对领导的真实态度；少点顾忌、多些真诚，这样在你这边才能干得不累。培训发展，当然很重要，福利待遇那东西是有上限的，而学无止境。企业是否可以为员工提供有吸引力的职业生涯规划和晋升通道，提供有针对性的员工培训，这当然很重要。为什么越来越多年轻人不愿意上流水线？缺少发展前途。竞争如此激烈，缺乏安全感是常态，都急迫想要掌握一技之长好安身立命，可是，怎样的一技之长才最适合自己并确保自己不被取代呢？普通人是没资本（时间、金钱）去一一试错的。只要你真能让员工学到东西，掌握到有竞争力的技能，大家就可以接受做得更多，企业要承担的，就是试错成本。比如服务和技术部门都有想转销售的，留，如何留？转，怎样转？这是技术活儿。小到候选人在求职前与求职中的体验，大到企业产品品牌在市场上的形象等等，企业形象是个大话题。说出去有面子当然好，能够轻松卖得比同行贵20%那就更好了，最次，客户也得听说过这牌子，别听你做个公司介绍都半信半疑，或者，到客户那边一提这牌子就被人骂出来。说白了，让员工卖这牌子产品时省心、能赚到钱的形象，就是好形象。这些还只是短期指标，长期来看，还要有成长性，没多少人愿意进到一个日薄西山或者刀头舔血的企业，打工者最怕的是不确定性。跳槽的虽然常见，但还真没多少人从入职那天起就奔着离职去的。雇主形象，怎样算好呢？一句话，对外能打，对内温柔。“以大数据、人工智能、物联网为代表的第四次工业升级已然来临，不但给经济带来了深远影响，也推动着就业生态发生变化，随着“新雇主经济”的不断演进和人才争夺战的日益白热化，打造独具竞争力的雇主品牌就成为了企业必备的“软实力”，与“好的雇主”一起成长和奋斗，进而实现自己的价值，也成为了求职者们职业生涯中的小目标。”——本段是引用，从众多高度雷同的演讲中精挑细选出来的，希望大家喜欢，相信大家做报告时用得着。归结一下，怎样算最佳雇主？员工在咱这边能拿到一份安心过日子的待遇，做人做事儿省心，能看得到前途（最好能摸得到），大致也就是这样了。中国的崛起是大势，国产仪器的崛起同样如此。“最佳雇主”的奖项，屹尧科技会把它看成一种鼓励，毕竟员工和产品一样，都是我们最核心的竞争力。屹尧科技，真诚期待您的加盟，让我们一起，在样品前处理这个领域做到更好。————————————————————关于屹尧科技上海屹尧仪器科技发展有限公司（简称“屹尧科技”）是中国微波化学和样品前处理领域的领跑者，开拓了从无机到有机样品前处理的智能化时代。PREPS全自动微波消解仪的问世，更是刷新了国内外样品前处理领域的新纪元。自2001年推出了国内首台自主研发的“温压双控”WX-2000型微波消解仪开始，屹尧科技至今已经研发制造了20余款新机型，涉及微波消解、微波合成、微波高温、微波水分测定、固相萃取、凝胶净化、氮吹浓缩等七大领域。屹尧科技拥有顶尖的研发团队、精湛的制造团队、专业的销售团队和敬业的服务团队，其产品远销美国、日本、德国、意大利、俄罗斯、印度、韩国、马来西亚、土耳其、巴基斯坦、澳洲等国家和地区。居安思危、勇于创新、打造具有国际先进技术及高品质的中国仪器品牌是“屹尧科技”矢志不渝的奋斗目标。

多能干细胞是个体发育的基础，也是再生医学的重要种子细胞之一。由于发育地位特殊，多能干细胞基因组具高度稳态（如小鼠胚胎干细胞的基因组变异率仅为胚胎成纤维细胞的1/100）。尽管多能干细胞较分化细胞具更强的基因组稳态维持能力，大量扩增培养、持续的DNA复制及特殊的细胞周期往往导致基因组变异，破坏其分化潜能，并产生致瘤风险，成为多能干细胞走向临床应用的首要障碍。研究多能干细胞维持基因组稳态的特殊机制，有助于解决应用中大量扩增培养产生的基因组变异难题，并能为体内胚胎发育失败或缺陷研究提供新思路。　　中国科学院昆明动物研究所研究员郑萍课题组长期研究多能干细胞基因组稳态特征和独特调控机制。在前期工作中，鉴定了多能干细胞基因组稳态特异关键调控蛋白因子Filia和Floped，并阐述了其作用机制及体内重要生理功能（Cell Stem Cell 2015,16(6):684-698；Cell Research 2018,28(1):69-89；PLoS Biology 2019,17(10):e3000468；Science Advances 2020,6:eaba0682）。　　长链非编码RNA（long noncoding RNA, lncRNA）能通过相变，和蛋白因子形成condensates，有效增强蛋白因子浓度，从而显著提高工作效率。研究人员推测，多能干细胞很可能存在一些特异表达的lncRNAs，在其高效调控基因组稳态中起重要作用。为此，该研究对小鼠胚胎干细胞进行不同种类的DNA损伤处理，结合RNA-seq分析，筛选到了10多个表达响应损伤处理的干细胞特异lncRNA。针对其中1个尚未注释、表达变化最为显著且具物种保守性的lncRNA（命名为Discn，DNA damage-induced stem cell specific noncoding RNA）进行了深入的功能和机制分析。发现Discn对维持多能干细胞基因组稳定性至关重要，并揭示了其作用机制。Discn定位于核仁，和核仁蛋白NCL结合，阻止NCL在DNA损伤情况下迁移到核质和RPA形成蛋白复合体，从而增强自由RPA含量。自由存在的RPA是DNA代谢（复制、修复和重组）的关键调控因子。因此，Discn-NCL-RPA轴能高效调控DNA复制和修复。Discn也广泛表达于神经干细胞、精原干细胞等成体干细胞中，提示其有重要生理功能。研究人员还构建了Discn基因敲除小鼠，发现Discn基因敲除可导致新生致死及神经发育异常，这些表型主要是由体内DNA损伤产生的严重炎症反应引起。该研究揭示了多能干细胞中lncRNA介导的基因组稳态调控新机制，研究结果以A novel lncRNA Discn fine-tunes replication protein A (RPA) availability to promote genomic stability为题，于近日发表在Nature Communications上。　　该研究获得国家自然科学基金、国家重点研发计划的资助。 　　论文链接

p　　strong仪器信息网讯/strong 2019年3月29日，是中国仪器仪表学会40周岁的生日。为庆祝中国仪器仪表学会成立40周年，中国仪器仪表学会、国务院学位委员会仪器科学与技术学科评议组、教育部高等学校仪器类专业教学指导委员会在北京联合举办了“中国仪器仪表学会学术年会 中国仪器仪表学会四十周年纪念活动”。此次年会的主题是“量子化与智能化时代的仪器与测量”。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/20f1f6cb-016d-4cf8-9eef-792c00e33236.jpg" title="IMG_9992_副本.jpg" alt="IMG_9992_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong中国工程院院士、清华大学教授 尤政/strong/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/4e2c74cb-9a99-4a63-bac6-6020bd5e6327.jpg" title="IMG_0004_副本.jpg" alt="IMG_0004_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong北京信息科技大学校长 王永生/strongbr//pp　　中国航天科技集团有限公司九院十三所王巍研究员主持了主会场报告。会议伊始，中国工程院院士、清华大学教授尤政和北京信息科技大学校长王永生分别致辞，并预祝大会取得圆满成功。尤政表示，仪器学科发展涉及化学、物理、材料等多种基础学科，仪器学科的突破往往来自这些学科的技术应用，希望更多领域的专家，加入到仪器行业的学术交流中，促进仪器行业发展。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/d3229c92-bfde-41b1-829a-1d78172dbad6.jpg" title="IMG_0011_副本.jpg" alt="IMG_0011_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告题目：国际基本单位常数化和中国应对研究/strong/pp style="text-align: center "strong报告人：中国工程院院士、中国计量科学研究院 李天初研究员/strong/pp　　2019年5月20日，基于常数的国际单位制将正式实施。李天初以秒和米为例，介绍了国际单位制从实物基准到量子基准再到常数化的演变历程，以及我国在计量基准中的努力。在生活中，我们可能感觉不到这些基本单位定义准确度的影响，但是高端用户却有深刻感受。如中美股市如果存在计时差异则会引起很多纠纷 大工业制造中，不同国家设备间的配合也会因基本单位不同而无法实现。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/805c602d-9150-4e66-8db1-370408fc886d.jpg" title="IMG_0042_副本.jpg" alt="IMG_0042_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告题目：智能制造与智能微系统/strong/pp style="text-align: center "strong报告人：中国工程院院士、清华大学 尤政教授/strong/pp　　在信息技术指数级增长、系统集成式创新不断涌现、新一代人工智能技术实现战略突破的大背景下，智能制造已成为发展趋势。智能制造不仅包括制造智能化，也包括服务智能化，而这一切的基础是传感器，而以微机电系统(MEMS)技术为核心的微系统技术是信息化、智能化的核心使能技术。微系统技术在物联网、医疗与健康监护、汽车行业(自动驾驶)、机器人行业等都将发挥重大作用。清华大学联合13家单位成立了“微纳制造、器件与系统协同创新中心”，将成为我国微系统技术的重要基地。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/8c9da10f-9a1a-471a-b7a2-67bccdafe175.jpg" title="IMG_0089_副本.jpg" alt="IMG_0089_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告题目：人工智能浪潮下的物联网—智能、无源、安全问题之初探/strong/pp style="text-align: center "strong报告人：中国科学技术大学 李向阳教授/strong/pp　　对于智能感知，面对很多挑战，包括如何实现高效能感、智能化知、纵横使用、跨领域融合等 但也发展了很多技术基础，如爆发式增长的物联网设备，人工智能等。李向阳介绍了其课题组研发的基于RFID的感知技术，如多物体追踪技术，可用于实体店购物行为分析 频率检测，可用于转速测量、音乐感知、故障诊断等。未来，此技术还可能应用于智慧教育、智慧医疗等领域。最后，李向阳还讨论了对于安全问题的关注以及可能采取的技术措施。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/19f26146-438f-4155-a4d6-f586ea34613c.jpg" title="IMG_0115_副本.jpg" alt="IMG_0115_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告题目：Smart Condition Monitoring and Instrumentation through Advanced Sensing and Digital Signal Processing/strong/pp style="text-align: center "strong报告人：英国肯特大学 闫勇教授/strong/pp　　流量在很多领域是一个基本的测量参数，但在很多领域，流量的测量并不容易。闫勇介绍了其团队采用最新技术解决的工业界流量测量问题，如空气-油系统、液体-固体系统、气体-液体-固体系统等，具体包括海上渡轮加油系统、电厂煤粉输送系统、橡胶坝系统。通过对静电、图像和其它参数的测量，加上数据分析处理，不仅可以实现对复杂流体的动态测量以及长期监测，而且成本低廉。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/d58b6ff6-0b3d-4677-8681-a8052d74b243.jpg" title="IMG_0133_副本.jpg" alt="IMG_0133_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong报告题目：高端压电材料在智能化时代的重要作用/strong/pp style="text-align: center "strong报告人：美国宾夕法尼亚州立大学 曹文武教授/strong/pp　　压电材料是把机械能和电能相互转换的功能材料，高性能压电材料是制备高端精密仪器的关键，如传感器不够灵敏、超声成像模糊、位移控制量程不够、制动器力度不够、控制线性度差、温度漂移严重等，其根本原因都是压电材料不够好。弛豫铁电PMN-PT单晶带来了超声技术的飞跃发展，使其从2D发展成为4D。曹文武为大家展示了其团队在高性能的多元系PZT基压电陶瓷和无铅压电材料的最新进展。/pp　　除上午的主会场之外，下午还安排了11个分会场，对众多仪器行业的热点问题进行了讨论。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/dafe8048-9f99-4048-a381-ef34cb91226a.jpg" title="IMG_0329_副本.jpg" alt="IMG_0329_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛一：空天探测与仪器/strongbr//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/f1662026-a726-4d78-8eb7-56ea234687f6.jpg" title="IMG_0319_副本.jpg" alt="IMG_0319_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛二：化学测量与分析仪器br//strong/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/8925d568-d6e9-4b9d-a45d-eb9e65bcfcce.jpg" title="IMG_0164_副本.jpg" alt="IMG_0164_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛三：海洋、气象探测/strongbr//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/cd41c35e-2a80-4c39-aebb-96b77a41e50a.jpg" title="IMG_0332_副本.jpg" alt="IMG_0332_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛四：生命健康与医疗仪器br//strong/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/c741fa84-378c-4109-b3a1-630fea4b74b3.jpg" title="IMG_0324_副本.jpg" alt="IMG_0324_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛五：精密仪器与智能制造/strong/pp style="text-align: center "img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/62cb3cea-4692-419e-a67e-e9b66add4579.jpg" title="IMG_0312_副本.jpg" alt="IMG_0312_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛六：智能感知技术/strongbr//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/be3b60f7-8677-4025-86c2-5a8c6882ea1f.jpg" title="IMG_0340_副本.jpg" alt="IMG_0340_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛七：电子测量仪器与技术br//strong/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/09834533-8fc8-4699-8df1-028b9e109cad.jpg" title="IMG_0327_副本.jpg" alt="IMG_0327_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛八：自动检测与控制技术/strongbr//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/6cb126eb-86e3-429f-be36-b7c8a81b30b9.jpg" title="IMG_0342_副本.jpg" alt="IMG_0342_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛九：工业安全技术br//strong/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/91e662e4-95d7-490b-8ed0-5581273f8387.jpg" title="IMG_0336_副本.jpg" alt="IMG_0336_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛十：青年学者论坛/strongbr//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201903/uepic/78a75ef9-a60c-4bd0-8494-a673254580e7.jpg" title="IMG_0315_副本.jpg" alt="IMG_0315_副本.jpg"//pp style="text-align: center "strong分论坛十一：教育论坛/strong/p

近日，中国科学院和深圳华大生命科学研究院等多家机构的科研人员，通过体细胞诱导培养出了类似受精卵发育3天状态的人类全能干细胞，这是目前全球在体外培养的“最年轻”的人类细胞，是继科学家成功诱导出人类多能干细胞后，再生医学领域的又一颠覆性突破。相关研究成果于北京时间3月22日凌晨在国际顶级学术期刊《自然》（Nature）上发表。 研究者们开发了一种非转基因、快速且可控的“鸡尾酒”细胞重编程方法，能够将人的多能干细胞转化为全能性的8细胞期胚胎样细胞，即相当于受精卵发育3天状态的全能干细胞。该成果将助力实现未来人体器官的体外再生，对解决器官短缺、异体和异种移植排斥反应等问题有着重大意义。 2012年，诺贝尔生理学或医学奖颁发给了成功将已经成熟的体细胞诱导成为囊胚阶段的多能干细胞的日本科学家山中伸弥 (Shinya Yamanaka)。人类囊胚期的细胞是受精卵发育5-6天的状态，其进一步发育的能力比较受限。 而这个研究将该领域往前推进了一大步，首次获得了受精卵分裂仅3天的胚胎细胞。在受精卵发育早期，每天都发生着巨大变化，正是这2-3天，使科学家第一次通过体外诱导得到了人类8细胞期胚胎样全能干细胞。这是迄今为止在体外诱导获得的“最年轻”的人类细胞，具备非常强的发育潜力。这项研究也将有助于解开人类胚胎早期发育的密钥。 “这些全能性的8细胞期胚胎样细胞重建了受精卵仅分裂3次后的胚胎状态，相比过去的多能干细胞，这种细胞可以分化为胎盘组织，并可能发育为更成熟的各类身体组织，为全世界数百万需要进行器官移植的患者带来了福音。”论文的通讯作者，中国科学院Miguel A. Esteban教授、Md. Abdul Mazid博士和李文娟博士表示。 “该进展也是再生医学和单细胞测序技术相结合的完美典范”，论文的另一位通讯作者、深圳华大生命科学研究院刘龙奇博士介绍说，“通过大规模单细胞多组学图谱的方法，对干细胞技术手段在体外或体内获得的细胞或组织进行高效鉴定和机制解析，将极大地加速再生医学领域的发展。” 这是研究人员首次在真正意义上将人多能干细胞“转化”为全能性的胚胎细胞，使得人们可以将“成年”版本的细胞，逆向转化为具有更多可能性的“婴儿期”版本的细胞。并且，由于这次得到的全能细胞更接近早期胚胎的原始状态，若将其用于再生医学，培育得到的器官也将更接近于真实器官的状态，更有利于移植。 这项研究的突破，得益于单细胞测序技术的进步。在过去，研究人员可能得对成千上万个细胞进行处理和培养，成功的概率只有不到百分之十。如今，基于华大自主开发的单细胞建库测序平台（DNBelab C4），结合华大智造的DNBSEQ测序技术，科学家可以以高灵敏度和准确性的方法进行多维的单细胞分析，快速得到具有重要发育潜能的细胞，并研究这些细胞的发育去向。 此外，研究团队还将诱导得到的全能干细胞分类并注射到小鼠体内进行进一步的发育，然后使用华大的单细胞测序技术进行大规模细胞图谱分析。最终，研究人员确定了实验得到的全能干细胞与人8细胞期胚胎细胞高度相似，证明了该细胞的全能性。这为未来使用患者本人细胞进行器官培养，并用于自身器官移植和替换，提供了科学依据。 该研究由中国科学院和深圳华大生命科学研究院牵头，由英国剑桥大学、吉林大学，以及孟加拉国拉杰沙希大学等多个研究团队共同参与。本研究已通过伦理审查，严格遵循相应法规和伦理准则。

广东石化公司建立了中国石油炼化企业规模最大的4G和5G兼容的工厂无线网络，覆盖全厂的14座基站让网络使用安全可靠。“5G+工业互联网”平台，融合了北斗防爆终端、智能传感等技术，显著提升了智能巡检、安全生产、智能物流等应用场景的管理效率。智能巡检仪触碰巡检点后，即可输入实时数据。班长和调度员通过智能巡检系统能够第一时间查看巡检员工所在位置和路线，并查看是否有遗漏点、生产参数是否有异常。“5G+智能巡检”采用智能感知设备和巡检设备，构建智能巡检管理体系，规范巡检作业流程。借助5G技术进行视频、音频等数据的实时高清高效传输，后台应用程序可实时显示巡检数据、巡检状态和异常信息等，各级巡检人员能通过图片、视频、文字、语音等进行实时快捷互动，实现内外操作高效协同。“5G+安全生产”融合北斗定位技术、移动应用技术等，对厂区巡检人员、应急指挥车、消防车等进行高精度实时定位，通过一键报警、轨迹回放、电子围栏等功能，满足平时应急演练多场景、突发状况应急指挥高效率的需要，确保厂内人员、车辆安全受控。在作业管理方面实现作业票电子化，严格作业预约、作业前安全分析，基于5G终端和人脸识别实现作业现场签批“打卡”，杜绝了作业管理不规范事件的发生。“5G+智能物流”则是依托移动终端、移动应用平台、智能立体库等，强化炼化生产与上下游销售企业的业务一体化融合，简化产品装车发运流程，实现计划数据线上流转、微信预约进厂、门岗5G终端线上核验、司机自助打印装车单、计量数据自动上传、发运计量单电子化、微信扫码查询质检单等的集成化应用，提高广东石化产品发运业务的智能化管理水平，提升广东石化与销售公司的产销协同能力。

当前，随着经济的不断发展，环境污染问题逐渐凸显，土壤、水质、食品等多个领域都受到了重金属的威胁。在这种背景下，社会对生活质量、食品安全和环境保护的关注不断增加，各行各业纷纷进行安全实验分析，而样品处理是关键因素之一。（智能石墨赶酸仪）实验室中，湿法消解是常见的无机样品前处理方法之一，而在石墨消解仪-电热板湿法消解中有这样的一个赶酸环节。为何要对消解样品进行赶酸，涉及到以下几个关键目的：赶酸的首要目标是降低样品溶液中的酸浓度，使其接近标准溶液的酸度，为后续上机分析达到理想的环境。这一步骤能够有效调整酸度，确保检测结果准确可靠。赶酸同时也是为了保护仪器设备。过高的酸度可能直接或间接地对仪器的使用寿命产生负面影响，因此通过降低酸度，可以减缓对设备的腐蚀作用，保障设备的长期稳定运行。不进行赶酸可能导致溶液酸度过高，从而对石墨管造成不利影响。赶酸仪作为专为实验室设计的设备，在样品加热消解、赶酸和煮沸等方面发挥着关键作用，成为原子吸收、原子荧光等分析仪器的理想配套产品。其应用范围广泛，包括检测食品、药品、乳制品等中的重金属元素和微量元素，也适用于疾控中心对血样的检测。格丹纳智能石墨赶酸仪以其高效的赶酸处理能力得到了广泛应用。采用包裹式加热技术，支持定制的孔数、孔径和孔深，为实验室提供了可靠的技术支持。

随着人们生活品质的不断提高，大家都开始关心自己的健康问题，于是便有越来越多的人热衷于健身及运动。为了让自己运动得更“专业”，除了高价聘用私教之外，功能各异的高科技智能服饰也逐渐获得人们青睐。无可否认，这是一个“拼技术”的年代，科技的日新月异能够令智能产品的功能变得更完善及专业。此外，高科技除了会改变人们原有的生活和运动模式之外，是否存在一定“弊端”，也是人们所顾及的方面之一。　　智能服饰　　让运动事半功倍　　现有许多可穿戴设备都能做到在运动时收集相关数据，此外还能不断地根据你锻炼的类型和强度，调整对肌肉的刺激力度，模拟大脑给出的信号以锻炼肌肉。为了用更短的时间达到更好的健身效果，研究者们脑洞大开，纷纷依据各种不同科学原理设计出“高智商”的运动服饰。　　比如最近由德国研制的“高效”智能运动服，特别之处在于内置电极，据称可以通过刺激肌肉以增强锻炼效果——只要穿上这款运动服，20分钟的锻炼效果就可媲美穿平常的运动服锻炼3小时。缩短运动时间却能达到更好的健身效果，对于懒虫而言无疑是福音。除了能够“刺激肌肉”，智能运动服还能“追踪肌肉”。由加拿大所研制的智能运动服，内置EMG运动传感器，能够感应和追踪到肌肉纤维内部的活动，并通过应用程序告诉用户各个部分肌肉的运动状态。另一方面，可提供教练般的反馈，是智能服饰存在的意义之一。近日印度研制的一款智能运动服，由压缩上衣和裤子组成。研究人员将119轴加速度计、心率传感器和温度传感器全部连接至一个动力组件，并嵌入至运动服内。贴心的是，应用程序会为用户提供专业的及时反馈，这意味着如果运动者的生物动力学、形式或姿势不正确，它会在第一时间发出通知，这点非常适合瑜伽爱好者的需求。除此之外，这款智能运动服还能在训练过程中帮助你保持最佳的心脏速率，或者在身体处于过热危险时提醒你停下来休息，十足“教练”般认真负责。　　无论是可以检测各种体能数据的智能T恤衫、能够精确测算步数的智能袜子，还是能够检测到潜在危及生命情形（比如缺氧）的智能头部装备，不难发现，大多智能服饰都配置了可以捕捉身体动作的传感器——能够及时提供反馈，告诉你如何才能运动得更加专业。智能服饰设计者的目标，就是为了让你不需要进入虚拟世界，也可以像你最爱的运动员那样运动。　　健康咨询：　　不盲目膜拜 “适度使用”是关键　　科技发展对于人类而言，好处是显而易见的，然而存在的健康隐患却不容易被发现。比如说，高科技的智能穿戴设备，大多会利用传感器技术在运动时收集相关数据，因此会涉及数据的传送和接收。科技在为人类服务的同时，是否发过来也存在一定“危害”？　　中山大学孙逸仙纪念医院神经科主任医师刘军教授告诉记者，脑电图主要利用仪器检测脑部自发的生物电位，一般容易受到被检查者情绪、睡眠觉醒状态、外界磁场等干扰。如果超过一定限度的外界信号，会给人体甚至大脑产生一定影响，然而轻微的干扰（如正常使用手机等电子产品）不超过人体的承受范围，人体通过精密的自我调节应该不会受到不良影响。“自世界上第一部商业化手机于1973年面世以来，不过数十年时间，普及的时间则更短，对于人体健康的影响如何，仍需更长时间的观察、随访研究。”他认为，科技的发展是一把双刃剑，既带来福利也带来弊端。而随着科技的发展，人们会努力让福利更大化，弊端最小化。对于如今的手机、WiFi等新技术带来的便利很多，我们既不能顶礼膜拜，也不能谈虎色变、杯弓蛇影，更理智的做法是适度使用，趋利避害。　　如今高科技产品日新月异，许多以前只出现在电影中的智能服装也成为现实。“人体是目前世界上最精密的‘仪器’，任何人工产品都无法与之媲美，通过传感器、智能服装自动调节人体的生物学功能，还为时尚早。”在黄翰教授看来，日常生活中已经充斥着手机、电脑、平板等电子产品，运动时如果能够返璞归真、亲近自然，才能充分感受机体的美妙，尽情享受运动的乐趣。　　专家声音　　技术剖析：　　智能穿戴科技：　　由航天领域逐步渗入民用　　智能服装属于一种身体内外部信息的采集和反馈系统，同时具有感知和反应双重功能的服装。它不仅能感知身体外部环境或内部状态的变化，而且通过反馈机制，能实时地对这种变化作出反应，从而使服装变得有了智能的“感觉”。　　华南理工大学软件学院智能算法与智能软件实验室主任黄翰教授告诉记者，最初，“智能服饰”主要应用在航空、航天及国防军工等特殊领域，随着传感器、无线通讯网络和微型芯片等技术的进步，智能穿戴技术渗入民用，逐步演变为目前的“智能服饰”。就黄翰教授认为，智能服饰的目的在于为人们日常生活提供便利。“这些服装可以简化我们与数字世界的联接，又不影响正常的人际交流，智能服装可以让人更多地与外界沟通，而不是盯着手机屏幕。”他说。　　黄翰教授告诉记者，未来智能服饰的发展方向将由功能单一向多功能转换。随着电子技术的迅猛发展，智能服装逐渐趋于多功能化。“例如，同时具备生理数据采集、环境数据采集、卫星定位及交友娱乐等功能，并使用多样化的传感器和运行器件集成，提高精确度和稳定性，在不影响穿衣舒适度的前提下使其与服装融为一体。”他说，“其次要确保对人体无害，且具有抗辐射和防雷防电的功能。”而传感器和电子元件应的柔软性，以及面料本身的可水洗性，同样也成为智能服饰能否能够“飞入寻常百姓家”的关键。　　“传感器技术”还有待提升　　关于智能服饰，大家最熟悉的莫过于功能性相对比较成熟的“传感器技术”。面前市面上的可穿戴设备，大部分都不支持添置传感器。但模块化设计可穿戴设备是其发展的趋势。　　“运动装备是目前可穿戴设备产品比较集中的领域，智能手环通过加速度传感器估算用户走的步数，智能跑鞋中通常采用压力传感器采集用户双脚落地的压力数据，由此分析用户的跑步数据。”黄翰表示，“相对于传统传感器的工业应用，智能服饰更需要新型符合服饰舒适美观要求的传感器。”　　就目前而言，传感网络仍面临着通信能力有限、电源能量有限、计算能力有限等诸多挑战，传感器网络具有很强的动态性，因此必须具有可重构和自调整性。“因其感知数据采集环境复杂，数据实时性强、数据量大，我们需要研究稳定高效的数据流采集、管理、查询、分析和挖掘方法。”　　据介绍，传感器在智能穿戴设备中仅仅担任数据采集的角色，最终设备是否能准确输出我们关心的信息，这中间还涉及复杂的信号处理过程，由于可穿戴设备有限的计算能力，限制了许多前沿的人工智能技术应用，因此其准确性还有待提升。“例如，运动手环很可能将手的摆动误认为一定是走路或者跑步。”黄翰这样说道。

CIF真空赶酸系统隆重上市！霸气外漏！！ 号外！号外！美国CIF公司真空赶酸系统隆重上市啦！看长相一目倾心！看设计完美无瑕，看质量无与伦比! CIF真空赶酸系统将传统的常压赶酸所需的3-4小时缩短到30-40分钟（150度），大大提高赶酸效率，缩短了赶酸时间。另外，CIF整个真空赶酸系统为密闭系统，由隔膜真空泵提供真空，负压运行，将样品中酸蒸汽通过冷凝、碱液中和活性炭吸附等方式收集，百分之百不外排！直到把酸气赶到实验要求允许的量，避免了高浓度酸液对精密分析仪器损坏，延长了仪器的使用寿命，保证了实验室人员安全，减少了环境污染。CIF真空赶酸系统产品特点：CIF真空赶酸系统真空收集模块： CIF真空赶酸系统可以和任意品牌的消解仪配套，如CEM、安东帕、迈尔斯通、上海新仪、屹尧等。CIF整个真空赶酸系统为密闭系统，由隔膜真空泵提供真空，负压运行，酸蒸汽通过冷凝、碱液中和活性炭吸附等方式收集，100%不外排！保护了实验人员的安全，减少了环境污染，延长了实验设备的使用寿命，缩短了赶酸时间；CIF真空赶酸系统酸蒸汽汇流器采用圆形汇流收集方式，使得每个管路气体流动速率相同，确保了收集速率一致性！改变传统方形酸气汇流收集方式每个管路气体流动速率不一样导致赶酸均一性差的问题；将常压赶酸所需的3-4小时缩短到30-40分钟（150度），大大提高赶酸效率；灵活处理样品数量，不受样品数量限制，可同时处理1-48个样品；实时监控每个样品赶酸程度，避免蒸干；对易挥发元素，可降低赶酸温度，提供元素回收率；全套真空装置为进口PTFE和PFA材质，防腐耐高温，使用寿命长；德国原装进口隔膜真空泵，抽气速度≥36L/分钟，极限压力真空度为8mbar；一键排废、快速加碱液系统的应用，避免人工添加碱液、倾倒废液操作的风险，保证了实验人员的安全。（可选） CIF真空赶酸系统石墨加热模块： 安全：加热模块和控制模块分体式设计，控制模块可置于通风橱外使用，不但保证操作人员的安全，而且避免腐蚀性气体对控制模块的损害；高效：采用环绕立体加热技术，快速、高效、便捷；防腐：整个加热模块都是采用耐酸碱、耐高温、高传导性、高保温性能的等静压石墨材料制作，并经过耐高温的特氟龙防腐涂层处理；温控模块采用全密封设计，并经过特氟龙防腐涂层处理；电源连接线保护套采用耐高温高防腐的PFA螺纹管；稳定：加热快速高效，性能稳定，维修简单方便,使用寿命是其他同类产品的2-3倍；准确：由于采用加热技术，更大限度保证了温度的均匀性和稳定性；样品间温度差小于±1℃；加热模块上没有任何金属附件，无污染；美观：由于采用圆形石墨加热模块设计，外观设计新颖，美观大方；并经过特殊红色防腐喷涂处理，加热后会变成深红色，有警醒防烫之作用；独特：石墨加热模块和酸蒸汽汇流器采用一体化嵌合设计，大大节省实验室空间；耐用：可连续工作48小时以上；通过欧盟CE认证，质量更可信，安全更可靠。CIF真空赶酸系统温控模块5寸彩色触摸屏，中英文互动操作界面；采用智能程序化控温技术，加热温度、加热保持时间、加热速率、温度梯度等可自由设置；强大的存储功能，存储10种方法,名称并可编辑；每种方法可设定10个温度梯度段, 可实现100段程序控制；实时程序状态显示，实时工作曲线图形显示；控温精度±0.1℃；温度自校准，保证了控温的准确性、均匀性和稳定性；延时启动功能；加热完成自动停止，无须工作人员值守；高低温报警，自动断电保护；定时预约启动功能；可远程控制。CIF真空赶酸系统技术参数：型号控温范围℃控温精度℃功率kw孔径mm孔深mm孔数外形尺寸mm电源V/HzVB-20RRT-220±0.11.6Φ2816520?310XH250220/50VB-40R2.6Φ2816540?370XH250注：全系列产品可根据客户需求定做。可选边热保护装置，防止意外烫伤。创新点：CIF 真空赶酸系统将传统的常压赶酸所需的 3-4 小时缩短到 30-40 分钟（150℃），大大提高赶酸效率，缩短了赶酸时间。另外，CIF 整个真空赶酸系统为密闭系统，由隔膜真空泵提供真空负压运行，将样品中酸蒸汽通过冷凝、碱液中和活性炭吸附等方式收集，100% 不外排！直到把酸气赶到实验要求允许的量，避免了高浓度酸液对精密分析仪器损坏，延长了仪器的使用寿命，保证了实验室人员安全，减少了环境污染。

宽光谱探测和信息处理在地球遥感、环境监测、无人驾驶等诸多领域有着重要的应用需求。目前的宽光谱信息探测和信息处理分别由不同类型的图像传感器和数字图像处理器完成，这使得传统宽光谱机器视觉系统面临着较大功耗和较高时间延迟的问题。感算一体技术被认为是解决上述挑战的有效途径，然而，如何设计出满足上述需求的量子材料，并实现具备宽光谱多信息同步探测和处理功能的新型感算一体器件是一个广受关注的议题。针对上述问题，华中科技大学翟天佑教授、周兴副教授团队与南京大学缪峰教授、梁世军副教授团队近日提出，通过利用电场调控二维双极性范德华异质结（PdSe2/MoTe2）的界面能带匹配，实现了紫外到近红外宽光谱范围内的光探测和电场可调的正负光响应，在硬件层面实现了宽光谱图像探测和卷积计算的同步进行（如图所示），突破了传统宽光谱机器视觉系统中感算分离所产生的功耗与时间延迟瓶颈。相关研究成果以“Broadband convolutional processing using band-alignment-tunable heterostructures”（基于可调能带匹配异质结的宽光谱卷积计算）为题于2022年4月25日发表在国际著名期刊Nature Electronics上。该研究成果得到了国家杰出青年科学基金、国家优秀青年科学基金、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划等项目的资助。DOI:10.1038/s41928-022-00747-5图 感算一体器件同步进行宽光谱传感与卷积计算示意图Nature Electronics创刊于2018年，涵盖电子学各领域，如电子学研究的商业和工业应用，其核心是关注新技术的发展并了解其对社会所产生的影响。该刊将发表电子学各领域的基础和应用研究，从新现象和设备的研究，直至电子电路的设计、制作和更广泛应用。影响因子33.686。

日前，“十四五”国家重点研发计划“国家质量基础设施体系”重点专项（NQI专项）“人工智能多模态感知关键计量测试技术研究”项目实施方案论证会在中国计量科学研究院（以下简称“中国计量院”）召开。来自中国工程院、中国标准化研究院、北京理工大学等单位的行业专家以及科技部中国21世纪议程管理中心、市场监管总局科财司等部门相关领导，项目负责人、课题负责人、项目骨干等30余人参加了此次会议。会议成立了以中国工程院院士樊邦奎为组长的咨询专家组。中国计量院院长方向致欢迎辞，介绍了NQI专项的总体目标和中国计量院承担NQI专项项目情况，并强调了项目组织实施的要点。21世纪议程管理中心和市场监管总局科财司领导对项目实施及管理提出了要求。项目负责人、中国计量院研究员甘海勇介绍了项目总体情况、实施方案和实施机制。各课题负责人分别汇报了课题任务和实施方案。“人工智能多模态感知关键计量测试技术研究”项目实施方案论证会现场出席人员合影咨询专家组认真听取了汇报，经质询讨论，与会专家一致认为项目实施方案目标明确、技术路线可行、任务分工明确、保障措施有力，一致同意通过论证。据介绍，该项目针对机器视觉、语音识别、自动驾驶等智能感知装备智能化水平和安全可靠性测评的紧迫需求，拟开展多参量非线性校正、场景化在线式定标、可信任数据集扩展、大容量智能化测试等关键技术研究，建立高清投影、虚拟声场等智能评价装置，突破多组分气体、多参量触觉等复合测量技术，发展多波段融合、多模态融合等原位校准方法。项目将形成一批智能感知装备校准测试装置、模组、试验场与样本集，具备可覆盖时空、环境、本体的多维、动态、综合计量测试能力，为智能感知装备安全性、可靠性、准确性、有效性的客观测试评价提供有力的计量测试保障。

近日，国家自然科学基金委员会发布了可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南。该项目指南资助研究方向如下：（一）培育项目：1. 深度学习的表示理论和泛化理论；2. 深度学习的训练方法；3. 微分方程与机器学习；4. 隐私保护的机器学习方法；5. 图神经网络的新方法；6. 脑科学启发的新一代人工智能方法；7. 数据驱动与知识驱动融合的人工智能方法；；8. 生物医药领域的人工智能方法；9. 科学计算领域的人工智能方法；10. 人工智能驱动的下一代微观科学计算平台。（二）重点支持项目：1. 经典数值方法与人工智能融合的微分方程数值方法；2. 复杂离散优化的人工智能求解器；3. 开放环境下多智能体协作的智能感知理论与方法；4. 可通用的专业领域人机交互方法；5. 下一代多模态数据编程框架；6. 支持下一代人工智能的开放型高质量科学数据库；7. 高精度、可解释的谱学和影像数据分析方法；8. 高精度、可解释的生物大分子设计平台。该项目指南全文如下：可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南（全文）可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划面向人工智能发展国家重大战略需求，以人工智能的基础科学问题为核心，发展人工智能新方法体系，促进我国人工智能基础研究和人才培养，支撑我国在新一轮国际科技竞争中的主导地位。一、科学目标本重大研究计划面向以深度学习为代表的人工智能方法鲁棒性差、可解释性差、对数据的依赖性强等基础科学问题，挖掘机器学习的基本原理，发展可解释、可通用的下一代人工智能方法，并推动人工智能方法在科学领域的创新应用。二、核心科学问题本重大研究计划针对可解释、可通用的下一代人工智能方法的基础科学问题，围绕以下三个核心科学问题开展研究。（一）深度学习的基本原理。深入挖掘深度学习模型对超参数的依赖关系，理解深度学习背后的工作原理，建立深度学习方法的逼近理论、泛化误差分析理论和优化算法的收敛性理论。（二）可解释、可通用的下一代人工智能方法。通过规则与学习结合的方式，建立高精度、可解释、可通用且不依赖大量标注数据的人工智能新方法。开发下一代人工智能方法需要的数据库和模型训练平台，完善下一代人工智能方法驱动的基础设施。（三）面向科学领域的下一代人工智能方法的应用。发展新物理模型和算法，建设开源科学数据库、知识库、物理模型库和算法库，推动人工智能新方法在解决科学领域复杂问题上的示范性应用。三、2023年度资助研究方向（一）培育项目。围绕上述科学问题，以总体科学目标为牵引，拟以培育项目的方式资助探索性强、选题新颖的申请项目，研究方向如下：1. 深度学习的表示理论和泛化理论研究卷积神经网络（以及其它带对称性的网络）、图神经网络、transformer网络、循环神经网络、低精度神经网络、动态神经网络、生成扩散模型等模型的泛化误差分析理论、鲁棒性和稳定性理论，并在实际数据集上进行检验；研究无监督表示学习、预训练-微调范式等方法的理论基础，发展新的泛化分析方法，指导深度学习模型和算法设计。2. 深度学习的训练方法研究深度学习的损失景观，包括但不限于：临界点的分布及其嵌入结构、极小点的连通性等，深度学习中的非凸优化问题、优化算法的正则化理论和收敛行为，神经网络的过参数化和训练过程对于超参的依赖性问题、基于极大值原理的训练方法、训练时间复杂度等问题，循环神经网络记忆灾难问题、编码-解码方法与Mori-Zwanzig方法的关联特性，发展收敛速度更快、时间复杂度更低的训练算法及工具，建立卷积网络、Transformer网络、扩散模型、混合专家模型等特定模型的优化理论及高效训练方法，深度学习优化过程对泛化性能的影响等。3. 微分方程与机器学习研究求解微分方程正反问题及解算子逼近的概率机器学习方法；基于生成式扩散概率模型的物理场生成、模拟与补全框架；基于微分方程设计新的机器学习模型，设计和分析网络结构、加速模型的推理、分析神经网络的训练过程。面向具有实际应用价值的反问题，研究机器学习求解微分方程的鲁棒算法；研究传统微分方程算法和机器学习方法的有效结合方法；研究高维微分方程的正则性理论与算法；研究微分方程解算子的逼近方法（如通过机器学习方法获得动理学方程、弹性力学方程、流体力学方程、Maxwell方程以及其它常用微分方程的解算子）；融合机器学习方法处理科学计算的基础问题（求解线性方程组、特征值问题等）。4. 隐私保护的机器学习方法针对主流机器学习问题，结合安全多方计算、全同态加密、零知识证明等方法构建具备实用性的可信机器学习环境。发展隐私保护协同训练和预测方法，发展加密和隐私计算环境的特征聚类、查询和多模型汇聚方法，发展加密跨域迁移学习方法，发展面向对抗样本、后门等分析、攻击、防御和修复方法，研究机器学习框架对模型干扰、破坏和控制方法，发展可控精度的隐私计算方法。5. 图神经网络的新方法利用调和分析、粒子方程等数学理论解决深度图网络的过度光滑、过度挤压等问题，针对多智能体网络协同控制、药物设计等重要应用场景设计有效的、具有可解释性的图表示学习方法。6. 脑科学启发的新一代人工智能方法发展对大脑信息整合与编码的定量数学刻画和计算方法，设计新一代脑启发的深度神经网络和循环神经网络，提高传统神经网络的表现性能；建立具有树突几何结构和计算功能的人工神经元数学模型，并用于发展包含生物神经元树突计算的深度神经网络和循环神经网络，提高传统神经网络的表现性能；发展包含多种生物神经元生理特征和生物神经元网络结构特点的人工神经网络及其训练算法，解决图像识别、图像恢复、医学图像重构、地震波检测等应用问题。7. 数据驱动与知识驱动融合的人工智能方法建立数据驱动的机器学习与知识驱动的符号计算相融合的新型人工智能理论和方法，突破神经网络模型不可解释的瓶颈；研究知识表示与推理框架、大规模隐式表达的知识获取、多源异构知识融合、知识融入的预训练模型、知识数据双驱动的决策推理等，解决不同场景的应用问题。8. 生物医药领域的人工智能方法发展自动化程度高的先导化合物优化方法，建立生物分子序列的深度生成模型，准确、高效生成满足特定条件（空间结构、功能、物化性质、蛋白环境等）的分子序列；发展蛋白质特征学习的人工智能新方法，用于蛋白质功能、结构、氨基酸突变后亲和力与功能改变等预测以及蛋白质与生物分子（蛋白、肽、RNA、配体等）相互作用预测；针对免疫性疾病等临床表现差异大、预后差等问题，发展序列、结构等抗体多模态数据融合和预测的人工智能模型，用于免疫性疾病的早期诊断和临床分型等。9. 科学计算领域的人工智能方法针对电子多体问题，建立薛定谔方程数值计算、第一性原理计算、增强采样、自由能计算、粗粒化分子动力学等的人工智能方法，探索人工智能方法在电池、电催化、合金、光伏等体系研究中的应用。针对典型的物理、化学、材料、生物、燃烧等领域的跨尺度问题和动力学问题，通过融合物理模型与人工智能方法，探索复杂体系变量隐含物理关系的挖掘方法，建立构效关系的数学表达，构建具有通用性的跨尺度人工智能辅助计算理论和方法，解决典型复杂多尺度计算问题。10. 人工智能驱动的下一代微观科学计算平台发展基于人工智能的高精度、高效率的第一性原理方法；面向物理、化学、材料、生物等领域的实际复杂问题，建立多尺度模型，实现高精度、大尺度和高效率的分子动力学模拟方法；探索建立人工智能与科学计算双驱动的“软-硬件协同优化”方法和科学计算专用平台。（二）重点支持项目。围绕核心科学问题，以总体科学目标为牵引，拟以重点支持项目的方式资助前期研究成果积累较好、对总体科学目标在理论和关键技术上能发挥推动作用、具备产学研用基础的申请项目，研究方向如下：1. 经典数值方法与人工智能融合的微分方程数值方法设计融合经典方法和人工智能方法优势的新型微分方程数值方法。针对经典数值方法处理复杂区域的困难和人工智能方法效果的不确定性、误差的不可控性，发展兼具稳定收敛阶和简便性的新型算法；针对弹性力学、流体力学等微分方程，探索其解的复杂度与逼近函数表达能力之间的定量关系；开发针对三维含时问题的高效并行算法，并应用到多孔介质流等问题；发展求解微分方程反问题的新算法并用于求解实际问题。2. 复杂离散优化的人工智能求解器面向混合整数优化、组合优化等离散优化问题，建立人工智能和领域知识结合的可通用的求解器框架；建立高精度求解方法和复杂约束问题的可控近似求解方法；发展超大规模并行求解方法和基于新型计算架构的加速方法；在复杂、高效软件设计等场景开展可靠性验证。3. 开放环境下多智能体协作的智能感知理论与方法针对多模态信息融合中由于数据视角、维度、密度、采集和标注难易程度不同而造成的融合难题，研究基于深度学习的融合模型，实现模态一致性并减少融合过程中信息损失；研究轻量级的模态间在线时空对齐方法；研究能容忍模态间非对齐状态下的融合方法；研究用易采集、易标注模态数据引导的难采集、难标注模态数据的预训练与微调方法；研究大规模多任务、多模态学习的预训练方法，实现少样本/零样本迁移。4. 可通用的专业领域人机交互方法针对多变输入信号，建立自动化多语种语言、图像、视频等多模态数据生成模型，发展可解释的多轮交互决策方法；建立机器学习和知识搜索的有效结合方法；探索新方法在不同专业领域场景中的应用。5. 下一代多模态数据编程框架发展面向超大规模多模态数据（文本、图像、视频、向量、时间序列、图等）的存储、索引、联合查询和分析方法。发展一体化的多模态数据编程框架，建立自动化数据生成、评估和筛选方法，实现自动知识发现和自动模型生成性能的突破，并完成超大规模、多模态数据集上的可靠性验证。6. 支持下一代人工智能的开放型高质量科学数据库研究跨领域、多模态科学数据的主动发现、统一存储和统一管理方法。研究基于主动学习的科学数据、科技文献知识抽取与融合方法。研究跨学科、多尺度科学数据的知识对象标识化、语义化构建方法。研究融合领域知识的多模态预训练语言模型，开发通用新型数据挖掘方法。形成具有一定国际影响力的覆盖生命、化学、材料、遥感、空间科学等领域的高质量、通用型科学数据库，为人工智能驱动的科学研究新范式提供基础科学数据资源服务。7. 高精度、可解释的谱学和影像数据分析方法发展光谱、质谱和各类影像数据处理的人工智能方法。建立融合模拟与实验数据的可解释“谱-构-效”模型，开发人工智能驱动的光谱实时解读与反演软件；基于AlphaFold等蛋白结构预测方法，建立高精度冷冻电镜蛋白结构反演算法等。8. 高精度、可解释的生物大分子设计平台建立人工智能驱动的定向进化方法，助力生物大分子优化设计。发展兼顾数据推断和物理机制筛选双重优势且扩展性高的人工智能方法，辅助物理计算高维势能面搜索。在医用酶及大分子药物设计上助力定向进化实验，将传统实验时间降低50%以上，通过人工智能设计并湿实验合成不小于3款高活性、高稳定性、高特异性的新型医用蛋白。发展基于人工智能的新一代生物大分子力场模型，大幅提升大分子模拟计算的可靠性，针对生物、医药、材料领域中的分子设计问题，实现化学精度的大尺度分子动力学模拟。四、项目遴选的基本原则（一）紧密围绕核心科学问题，鼓励基础性和交叉性的前沿探索，优先支持原创性研究。（二）优先支持面向发展下一代人工智能新方法或能推动人工智能新方法在科学领域应用的研究项目。（三）重点支持项目应具有良好的研究基础和前期积累，对总体科学目标有直接贡献与支撑。五、2023年度资助计划2023年度拟资助培育项目25～30项，直接费用资助强度约为80万元/项，资助期限为3年，培育项目申请书中研究期限应填写“2024年1月1日—2026年12月31日”；拟资助重点支持项目6～8项，直接费用资助强度约为300万元/项，资助期限为4年，重点支持项目申请书中研究期限应填写“2024年1月1日—2027年12月31日”。六、申请要求（一）申请条件。本重大研究计划项目申请人应当具备以下条件：1. 具有承担基础研究课题的经历；2. 具有高级专业技术职务（职称）。在站博士后研究人员、正在攻读研究生学位以及无工作单位或者所在单位不是依托单位的人员不得作为申请人进行申请。（二）限项申请规定。执行《2023年度国家自然科学基金项目指南》“申请规定”中限项申请规定的相关要求。（三）申请注意事项。申请人和依托单位应当认真阅读并执行本项目指南、《2023年度国家自然科学基金项目指南》和《关于2023年度国家自然科学基金项目申请与结题等有关事项的通告》中相关要求。1. 本重大研究计划项目实行无纸化申请。申请书提交日期为2023年5月8日—5月15日16时。2. 项目申请书采用在线方式撰写。对申请人具体要求如下：（1）申请人应当按照科学基金网络信息系统中重大研究计划项目的填报说明与撰写提纲要求在线填写和提交电子申请书及附件材料。（2）本重大研究计划旨在紧密围绕核心科学问题，将对多学科相关研究进行战略性的方向引导和优势整合，成为一个项目集群。申请人应根据本重大研究计划拟解决的具体科学问题和项目指南公布的拟资助研究方向，自行拟定项目名称、科学目标、研究内容、技术路线和相应的研究经费等。（3）申请书中的资助类别选择“重大研究计划”，亚类说明选择“培育项目”或“重点支持项目”，附注说明选择“可解释、可通用的下一代人工智能方法”，受理代码选择T01，根据申请的具体研究内容选择不超过5个申请代码。培育项目和重点支持项目的合作研究单位不得超过2个。（4）申请人在“立项依据与研究内容”部分，应当首先说明申请符合本项目指南中的资助研究方向，以及对解决本重大研究计划核心科学问题、实现本重大研究计划总体科学目标的贡献。如果申请人已经承担与本重大研究计划相关的其他科技计划项目，应当在申请书正文的“研究基础与工作条件”部分论述申请项目与其他相关项目的区别与联系。3. 依托单位应当按照要求完成依托单位承诺、组织申请以及审核申请材料等工作。在2023年5月15日16时前通过信息系统逐项确认提交本单位电子申请书及附件材料，并于5月16日16时前在线提交本单位项目申请清单。4. 其他注意事项（1）为实现重大研究计划总体科学目标和多学科集成，获得资助的项目负责人应当承诺遵守相关数据和资料管理与共享的规定，项目执行过程中应关注与本重大研究计划其他项目之间的相互支撑关系。（2）为加强项目的学术交流，促进项目群的形成和多学科交叉与集成，本重大研究计划将每年举办一次资助项目的年度学术交流会，并将不定期地组织相关领域的学术研讨会。获资助项目负责人有义务参加本重大研究计划指导专家组和管理工作组所组织的上述学术交流活动，并认真开展学术交流。（四）咨询方式。国家自然科学基金委员会交叉科学部交叉科学一处联系电话：010-62328382

2024年政府工作报告提出，“制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合”的政策规划，并进一步指出，“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”；不仅如此，国务院印发的《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》中，也指出要坚持鼓励先进、淘汰落后。建立激励和约束相结合的长效机制，加快淘汰落后产品设备，提升安全可靠水平，促进产业高端化、智能化、绿色化发展；生态环境部印发的《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》中指出，未来五年，生态环境监测数智化转型加速推进。文件要求，充分应用人工智能、区块链、物联网等符合新质生产力发展要求的新技术，环境质量监测网络智能化改造基本完成，与数字化相适应的新一代监测技术体系基本建立，监测数据采集、传输、处理、分析及应用支撑基本实现全链条流程化、智能化，智慧监测全面推进……2024年注定是“AI”爆发的一年，也是向“新”而行的一年！新质生产力，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。从2023年9月首次被提出，短短半年间，“新质生产力”这一概念已成为各地谋求高质量发展的重要抓手，成为火遍大江南北的新闻热词。而作为引领未来的战略性技术，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，被认为是发展新质生产力的主要阵地之一。当科学仪器插上AI的翅膀，能给新质生产力带来什么样的助力？拿光谱为例，光谱是超越人眼限制，让大家感受更高维度世界的一种重要方式。光谱技术的新发展改变大家对传统技术认知的同时，也在改变着大家的生活。特别值得一提的是，随着信息技术的迅速发展，科技进入了数据爆发的阶段，光谱数据也日益呈现出大数据的特点，传统的数据处理方法已经难以满足人们对光谱数据的处理和分析需求。近年来，人工智能和机器学习技术的快速发展为光谱大数据的挖掘和分析提供了新的解决方案，人工智能赋能的光谱仪器新产业迎来了新的发展时代。同时，光谱技术与人工智能的结合也将成为推动各行各业发展的强大引擎，开启一个全新的智能光谱时代！为了展现光谱产业化的最新成果，探讨人工智能对光谱新产业的影响，第十七届科学仪器发展年会（ACCSI2024，苏州，2024年4月17-19日）特别开设“人工智能赋能光谱仪器新产业”专题论坛。本次论坛将邀请行业知名专家及企业代表现场分享，欢迎各位领导、专家学者、用户、仪器企业管理及研发负责人、投融资机构代表等共聚一堂，为产业发展献计献策。本次论坛由中国仪器仪表学会近红外光谱分会、仪器信息网共同主办；会议时间：2024年4月19日 ；会议地点：苏州狮山国际会议中心。详细信息请查看ACCSI2024会议官网：https://www.instrument.com.cn/accsi/2024/index 本次会议由中石化石油化工科学研究院教授级高工褚小立老师主持，各位报告嘉宾将就光谱仪器硬件、软件、算法、实际应用场景等多层面进行分享，就AI赋能的光谱产业新态势展开探讨。高光谱成像技术2021年被欧盟列入“面向未来的100项重大创新突破”。上海技物所学术委副主任、南通智能感知研究院院长/首席科学家刘银年研究员将分享高光谱技术及其突破发展，并与大家探讨当前人工智能技术兴起的大背景下，光谱和人工智能如何更好地结合，如何相互促进发展，如何正确认识人工智能的作用等，力争为高光谱领域人工智能的发展提供有益的建议和参考。浙江大学信息与电子工程学院杨宗银研究员曾入选中国区《麻省理工科技评论》35岁以下科技创新35人，2023年还获得阿里巴巴达摩院“青橙奖”。 在剑桥读博士期间他开创性地将带隙渐变纳米材料应用于光谱探测，开发出世界上最小的光谱仪。该微型光谱仪器件尺寸仅几十微米，是目前市面上最小光谱仪的千分之一。由于极小的尺寸，该光谱仪可用于单细胞高光谱成像、光谱监测和筛选。相关研究成果发表在Science杂志上。通过进一步开发该微型光谱仪可内嵌到手机、无人机以及可穿戴设备中，使得光谱检测技术有望走进大众日常生活中。本次会议中，杨宗银研究员将分享光谱仪小型化研究方面的思路和成果。除了仪器开发之外，本次会议还选择了不同的角度及应用场景给大家展现人工智能赋能的光谱仪器及应用新产业。其中，中石化石油化工科学研究院褚小立教授级高工将带来《微小型光谱仪器与深度学习算法的结合应用》为主题的报告；江南大学物联网工程学院院长栾小丽教授将介绍基于近红外分析技术的化工过程智能感知与监控；国家农业智能装备工程技术研究中心智能检测部主任黄文倩研究员将分享基于人工智能算法的水果品质在线无损检测方法研究；中国科学院微生物研究所傅钰研究员分享人工智能赋能拉曼光谱鉴定和表征微生物；上海交通大学生物医学工程学院陈舟助理研究员将介绍人工智能在表面增强拉曼光谱中的应用和挑战；云南中烟工业有限责任公司技术中心高级工程师张翼鹏将分享基于近红外技术的原料配方智能替换研究......报告嘉宾一览（持续更新中）： 中石化石油化工科学研究院 褚小立 教授级高工（左）；上海技物所学术委副主任、南通智能感知研究院院长/首席科学家 刘银年研究员（中）；浙江大学信息与电子工程学院 杨宗银 研究员（右）江南大学物联网工程学院院长 栾小丽 教授（左）；国家农业智能装备工程技术研究中心智能检测部主任 黄文倩 研究员（中）；中国科学院微生物研究所 傅钰 研究员（右）上海交通大学生物医学工程学院 陈舟 助理研究员（左）；云南中烟工业有限责任公司技术中心 张翼鹏 高级工程师（右）论坛联系人：叶女士，18211196128，yej@instrument.com.cnACCSI2024参会联系方式：报告及参会报名：17600646530 黄女士赞助及媒体合作：13552834693 魏先生微信添加:accsi2006或发邮件至accsi@instrument.com.cn（注明单位、姓名、手机）咨询报名ACCSI2024官网：https://accsi.instrument.com.cn

7月2日至5日，2023年IEEE进化计算大会(IEEE Congress on Evolutionary Computation)在美国芝加哥举行，大会上举办了世界智能计算大赛及颁奖仪式。南昌航空大学仪器科学与技术学科图像检测与智能识别团队在激烈竞争中脱颖而出，荣获Multiobjective Neural Architecture Search Competition(神经网络架构搜索竞赛)世界冠军，是南昌航空大学首次在人工智能国际顶级学术会议上获此殊荣。　　IEEE计算智能学会(IEEE Computational Intelligence Society)的旗舰会议进化计算大会(CEC)是计算智能领域规模最大、最具有影响力的重要国际学术会议。自1999年举办第一届以来，至今已连续举办24年，内容涵盖了与进化计算、群体智能以及机器学习等主题相关的人工智能理论与应用研究。为促进人工智能领域的发展，本届大会于3月面向全球研究人员发布了9项极具挑战性的竞赛，其中Multiobjective Neural Architecture Search Competition竞赛以深度神经网络过度依赖人工设计为研究背景，聚焦于神经网络架构自动化与智能化设计，旨在推动神经网络结构设计与优化技术的创新和发展。在该项竞赛中，图像检测与智能识别团队博士生何超在黎明教授指导、张聪炫和陈昊教授协助指导下设计开发了算法“A Two Population Evolutionary Framework for Handling NAS Problems(一种用于神经网络架构搜索的双种群协作进化框架)”，该算法在所有公开测试集上均取得最佳性能表现，最终夺得该项竞赛的冠军。　　南昌航空大学仪器科学与技术学科图像检测与智能识别团队长期从事机器视觉与智能感知、视觉检测与图像识别、智能计算等人工智能领域研究。近年来，在IEEE TPAMI、TIP、TMM、TCSVT、CVPR、ECCV、中国科学:信息科学、自动化学报、电子学报等国内外顶级期刊和学术会议发表相关研究论文100余篇，出版学术专著2部，授权发明专利50余项，承担国家重点研发计划重点专项、国家优秀青年科学基金、江西省重点专项等国家和省部级课题30余项，研究成果获江西省技术发明奖一等奖等省部级和学会奖励5项，团队先后入选江西省“5511工程”优势科技创新团队和江西省首批示范型研究生导师创新团队。

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