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二维层状范德华异质结光催化剂的第一性原理研究

团队介绍能源与机械工程学院许梁团队

供给方能源与机械工程学院

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简介：

成果针对二维范德华异质结的表面界面效应、量子尺寸效应、量子隧穿效应等开展了新型范德华异质结光催化剂的结构构建和性能调控基础理论研究，建立了系列性能调控理论模型，揭示其催化增强机理，创新了异质结光催化剂设计体系，突破了传统光催化剂设计限制，取得了系列原创性成果。四年内发表 SCI 论文 36 篇，SCI 他引 521 次，1 篇入选 ESI 高被引用论文，相关工作得到 Chem. Rev. （ IF54.3 ）， Adv. Funct. Mater.（15.6），Nano Energy（15.6），Appl. Catal. B-Environ. （14.2）等权威刊物的高度评价，获批江西省自然科学三等奖。

中高功率白光 LED 照明用荧光玻璃陶瓷

团队介绍能源与机械工程学院夏李斌团队

供给方能源与机械工程学院

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简介：

现有商用白光 LED 照明器件，由于有机物封装而导致的热稳定性差、器件黄化等问题，严重限制了其在中高功率照明领域的应用和发展。本成果制备了一种蓝宝石基的荧光玻璃陶瓷，用玻璃替代有机物封装有效解决了上述问题。制备的材料，集成了蓝宝石的高传热系数，荧光粉的高效发光性能和玻璃良好透明性等优点，有望在汽车大灯、舞台灯光、

装配式发泡陶瓷保温板关键技术及产业化

团队介绍信息工程学院朱道佩团队

供给方信息工程学院

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简介：

发泡陶瓷具有轻质、隔热、防水、抗腐蚀等优点，从而使其在节能建材、装饰材料等领域存在潜在的应用前景。然而，目前发泡陶瓷的制备需要额外添加昂贵的发泡剂以及较高的烧结温度，带来的成本及能耗增加极大的限制了发泡陶瓷的发展，同时发泡机理相关理论研究也有待完善。针对存在的问题，结合目前研究现状，本项目提出了一种方法，利用具有发泡潜能的固体废弃物（陶瓷抛光废料）和助熔剂硼砂在 1000℃ 以下制备发泡陶瓷，从而避免使用昂贵的发泡剂并降低烧结温度。

MEMS 微镜控制方法及应用

团队介绍信息工程学院叶坤涛团队

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MEMS 微镜是通过集成电路工艺制造的微型光电器件，在光学成像、光纤通信、激光打印、投影显示、生物医学等领域具有广泛应用。在国家自然科学基金项目(61368004)“基于 MEMS 微镜光谱仪的稳定性机制研究” 、2011 国家高层次留学回国资助项目“基于 DMD 器件光谱仪—傅立叶成像光谱仪技术”等项目的支持下，掌握了 MEMS 微镜的控制方法并应用于光谱仪器的改造。具体开发了“一种无运动状态检测器的电磁式 MEMS 微镜的驱动电路” 、“近红外光谱仪 InGaAs 前端电路系统” ；设计实现了“基于 MEMS 微镜的长波近红外光谱仪”的光学系统、电学系统、内部结构与外观，设计了“一种同时采用 MEMS 平动与扭转微镜的微型傅里叶红外光谱仪”。

耦合非线线振子系统的优化减振控制机理研究

团队介绍信息工程学院刘维清团队

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通过理论建模、数值计算和实验方法，对耦合非线性振子系统的振荡死亡控制进行了详细分析。

一种基于优先级列表索引机制的任务卸载及资源分配方法

团队介绍信息工程学院陈益杉团队

供给方信息工程学院

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本成果由信息工程学院云计算、边缘计算、服务计算小组研发，主要致力于解决边缘计算环境下将具有复杂数据依赖关系的DAG 任务卸载到边缘的低效问题。团队提出了一种创新性的基于优先级列表索引机制的任务卸载及资源分配方法（PBGTS），显著提升了DAG 任务卸载的效率和资源利用率，实现了卸载的低延迟。其核心技术包括一种基于优先级列表索引机制的DAG 任务卸载方法和一种基于优先级的二次资源分配方法，能够提供高效、稳定且成本较低的解决方案。该成果已获得一项国内专利。

基于多样性稀疏原型采样的对比自监督高光谱图像表征

团队介绍信息工程学院梁苗苗团队

供给方信息工程学院

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面向高光谱遥感图像的高维非线性、空间异构、光谱不确定性等复杂分布特性，基于可学习原型采样的自监督对比学习容易导致表征过均匀分布并产生平凡簇现象。因此，将原型对比学习视为潜在概率密度分布估计，提出稀疏性密集区域采样和多正样本学习方法（LSCoSa），通过建立多样性稀疏可学习原型采样策略，改善对比自监督表征的分布合理性。具体地，通过在原型采样概率上建立稀疏性正则约束，压制伪密度原型的激活概率。同时，通过采样多个潜在正样本并执行动态加权对比学习，避免平凡簇现象，改善表征的语义多样性。实验表明，所提方法极大改善了高光谱图像地物表征合理性以及目标识别精度。该工作 2023 年发表在遥感领域重要国际期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（SCI 一区）上。

基于 5G 移动通信中 EVS 编码器的语音频带扩展技术

团队介绍信息工程学院许春冬团队

供给方信息工程学院

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精密智能分拣设备

团队介绍信息工程学院黄伟东团队

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本成果主要适用于精密零部件的上下料分拣，设备规格大小为长 2. 1m 宽 1.6m 高 1.8m ，主要由上料部分、视觉检测及翻转部分、下料部分组成，通过视觉检测装置判断出工件的优劣及正反面，由翻转装置对反面工件进行翻转，下料部分先对工件进行智能视觉定位，由抓取装置精准地抓取工件，并根据工件的优劣将其分拣到相应的储存处，实现了高效率、无划伤和低错误的精密零部件上下料。采用软、补、标方案精准定位抓取物料，具有正反面姿态识别和翻转功能、操作简便、安全性高、监控性强、智能化程度高等特性。为了适应多元化物料的抓取，面对现有抓取方式中吸咀容易漏气、老化等问题，采用自研的小孔吸咀方案，能够在吸附时与物料保持水平，同时多孔的结构可以保证增加吸附力，不易老化，能适应各种物料的抓取，体现了设备的高兼容性。与现有上下料设备的功能相比，本成果是集物料自动化缺陷检测、定位抓取、智能分拣等功能一体的智能设备，并可运用到手机、芯片等多个行业。