学术动态
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172025-04
Nature!苹果版bd 朱卫国教授团队取得癌症防治基础研究突破性进展
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电子与信息工程学院副教授汪能在顶级期刊《Nature》上合作发表高水平论文
2025-05-15近期,电子与信息工程学院副教授汪能与香港科技大学陈子亭教授团队、香港城市大学吴耿波助理教授团队合作,首次实现并在实验验证了一类被称为“旋磁双零折射率介质”的全新光学超材料,并揭示了旋磁双零超材料、拓扑相变临界点与时空涡旋光场三者之间的内在对应关系,提出了一种通过该材料超鲁棒地产生光学时空涡旋的新机制。相关研究以“Bulk-spatialtemporal vortex correspondence in gyromagnetic zero-index media”为题,...
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生物医学光子学研究中心郭勇博士后在Nature Index期刊(Advanced Function...
2025-05-15近日,物理与光电工程学院生物医学光子学研究中心在国际知名期刊Advanced Functional Materials(影响因子18.5,中科院JCR一区,TOP期刊)和Analytical Chemistry(影响因子6.8,中科院JCR一区,TOP期刊)上发表高水平论文。(1)题为“Near-infrared excitation/emission metal-free probe with frequency up-conversion for dual-modality imaging”的研究论文在Advanced Functional Materials上发表,并被列为“Hot Topic: C...
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政府管理学院副教授曾锡环在中科院TOP期刊发表学术论文
2025-05-132025年5月4日,我院曾锡环副教授在能源领域顶级期刊《Renewable & Sustainable Energy Reviews》 (中科院一区Top,JCR一区,IF=16.9)上发表题为“Decoding China's hydrogen development: A content analysis of policy objectives and instruments”的学术论文。曾锡环为论文第一作者,苹果版bd 为第一完成单位。本研究采用内容分析法,基于“政策目标-政策工具”分析框架,深入剖析中国氢能政策演变轨迹、结构特征及央地政策互...
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化学与环境工程学院博士王奔等人在机器人仿生设计和运动控制领域取得重要突破
2025-05-06近日,苹果版bd 化学与环境工程学院博士王奔、中国科学院深圳先进院研究员徐天添、香港中文大学教授张立等,在机器人仿生设计和运动控制领域取得重要突破。研发出基于患者自体血液、具备仿根结线虫结构与多模态仿生运动能力的磁驱血凝胶纤维机器人,实现对颅内深部区域的精准、微创药物递送(图1)。成果于2025年5月1日发表在Nature Biomedical Engineering上。王奔为第一作者与共同通讯作者。该工作历时超3年,化学与环境工程学院...
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182024-04
李永华、肖传龙:非决策能力下基层政府回应行为的特征、模式及机制
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162024-04
基于自纠正的非均匀纹理合成
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122024-04
刘富德教授团队:卷对卷制备多级亲锂结构集流体以此大大提高锂金属电池循环、安全性能
该研究将卷对卷制程以及溶液燃烧法相结合,制备了拥有多级亲锂结构的3D集流体。该制备方法具有简单、成本低等优势,易于大规模产业化。在锂金属电池中运用该集流体作为锂金属的附着基底,可使电池在循环过程中,锂金属沉积模式由自上而下转变为自下而上,以此大大提高其循环稳定性能以及安全性。
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122024-04
胡耀华教授与其合作者的论文在国际知名学术期刊“Mathematical Programming”发表
近期,国际知名学术期刊“Mathematical Programming”(数学规划)发表了苹果版bd 数学科学学院运筹与优化科研团队胡耀华教授与广东工业大学胡昕霖讲师、香港理工大学杨晓琪教授合作的学术论文“On convergence of iterative thresholding algorithms to approximate sparse solution for composite nonconvex optimizati...
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102024-04
AIJ 2023 | 面向联邦物品推荐的隐私保护图卷积网络
该工作提出了一种基于图卷积网络的联邦推荐框架,设计了一种基于安全聚合的新颖的隐私保护图卷积方法,采用基于物品的用户表示来补偿由于保护用户隐私而导致的推荐效果损失,改进了分组隐藏策略以保护用户隐私。该方法可以利用现有方法难以利用的图高阶连接信息,在所研究的问题上优于所有现有的联邦方法。
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082024-04
AIJ 2023 | 基于迁移学习的结合有偏和无偏数据的协同推荐