新突破!仅1个月内,上海大学6项成果登上国际权威期刊!
2020-05-08 16:07:39 作者: 本网整理 来源:材料十 分享至:

科技创新能力是一所高校核心竞争力的重要体现。在推进"双一流"建设过程中,上海大学始终积极聚焦国家发展战略,坚持面向国家重大需求和世界科技前沿开展一流的科研,学校重大学术成果不断涌现。近一个月以来,上海大学师生在多个研究领域取得重要进展,一起来看看吧。


上大社会学院亚洲人口研究中心Guillaume Marois副教授在国际顶级期刊发表文章

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3月底,上海大学社会学院亚洲人口研究中心的Guillaume Marois副教授在国际顶级科学期刊《美国科学院院刊》 (PNAS:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America) 上发表题为"欧洲人口老化、人口迁移与生产力"的文章。Marois副教授为文章第一作者,上海大学为第一单位。这也是亚洲人口研究中心自2015年成立以来在PNAS上发表的第三篇文章。


Marois副教授等人的文章研究了国际人口迁移和劳动参与率变化对缓解人口老化负面经济后果的影响,该项研究不仅对该学科领域的发展做出重要贡献,还可以为各国制订人口迁移和劳工政策等提供科学依据。


骆军教授团队在《Science Advances》发表关于发现柔性无机非晶热电材料的论文

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4月10日,Science Advances刊发了上海大学材料科学与工程学院骆军教授团队的研究成果,上海大学为第一单位,材料科学与工程学院硕士生何世洋和李永博为共同第一作者,上海大学骆军教授、南方科技大学张文清教授和美国麻省理工学院陈刚教授为共同通讯作者。


团队对Ag2Te基热电材料进行了持续深入研究,发现了一种兼具优异柔性和热电性能的无机非晶热电材料Ag2(Te,S),这是迄今为止发现的首个具有优异柔性和热电性能的无机非晶材料,该材料的发现在一定程度上突破了传统窄带隙半导体热电材料的限制,拓展了无机热电材料的多功能性和研究范畴,对热电材料、非晶材料乃至半导体材料领域都具有重要科学意义。


力学与工程科学学院博士研究生基于机器学习的风速预测成果在国际著名学术期刊发表

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力学与工程科学学院流体力学博士研究生邓莹在卢志明和王伯福教授的指导下,在国际著名学术期刊《Energy Conversion and Management》(影响因子:7.18,工程技术1区)上发表题为《A hybrid model based on data preprocessing strategy and error correction system for wind speed forecasting》的研究论文。


为了提高风电场短期风速预测的精度,研究提出了一种基于机器学习的混合预测模型,该模型包括数据分解模块,预测模块和误差修补模块。新的模型突破已有方法的局限性,使预测精度与鲁棒性显著提高,能有效预测不同风况下风速的变化规律。该工作为风速预测的研究及应用提供了新思路。该工作获得国家自然科学基金、上海市教委和科委的资助。


材料学院施思齐研究团队在顶级学术期刊《Chemical Reviews》上发表综述性文章

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近期,施思齐研究团队联合中科院深圳先进技术研究院、美国陆军实验室合作团队在《Chemical Reviews》上发表综述论文《Mobile Ions in Composite Solids》。该杂志为美国化学学会旗下的顶级综述类期刊,属于化学化工领域最具影响力的学术期刊之一,2019年其影响因子达54.301。


该综述以统一的理论视角总结了复合固态电解质发展的前世今生;从各个时空尺度上剖析了复合固态电解质中相-相界面的离子传输机制;提出了复合固态电解质的跨尺度理论设计框架并指出了该领域未来的研究方向。该文对复合固态电解质领域的发展提供了深入的思考和整体思路,对学术届和工业界都将起到积极的引领作用。


理学院QuArtist中心在《物理评论快报》发表量子机器学习最新成果

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近日,上海大学理学院量子人工智能科学技术研究中心(QuArtist)在《物理评论快报》(Physical Review Letters,IF= 9.227)上发表题为Retrieving Quantum Information with Active Learning的量子机器学习最新成果。该工作由上大陈玺等教授团队与西班牙巴斯克大学QUTIS团队、瓦伦西亚大学IDAL实验室和德国IQM公司合作完成,上海大学为第一单位,论文第一作者为理学院物理系2019级硕士生丁泳程。


该研究将机器学习中的动态学习的概念引入量子信息领域,旨在获得最优化模型训练方案的机器学习方法用于量子信息二分类问题。团队首次提出了用于高效量子信息恢复与分类的动态学习方法,结合弱测量手段,使得测量过程对量子信息的破坏大大减少,通过对于5%的样本进行标记,获得了90%及以上的后期分类正确率。该工作还可以推广到其他考虑到成本的量子物理实验设计中,可显著减少实验成本,提升量子实验的数据分析。


通信学院肖诗逸课题组研究成果在一区SCI期刊发表

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近日,上海大学通信学院肖诗逸课题组提出了一种新型电磁超构表面,可以根据不同需要在透明、屏蔽和全吸收模式之间进行自由切换。这项研究不仅在理论揭示了透射式动态超表面设计困难的理论根源,更为进一步设计先进多功能的天线罩开辟了新的道路。相关研究成果以"A tunable metasurface with switchable functionalities: from perfect transparency to perfect absorption"为题发表于一区SCI期刊《Advanced Optical Materials》(IF= 7.12)。


此项究成果可以实现动态可切换的透射/反射/吸收功能的电磁窗口,能够同时兼顾雷达探测和雷达隐身,在诸如智能雷达隐身天线罩、高性能太阳能电池电极等方面都有着非常重要的应用需求和前景。上海大学为第一单位。论文第一作者为上海大学通信与信息工程学院硕士生李跃,通讯作者为上海大学肖诗逸教授和复旦大学周磊教授。该研究依托上海大学特种光纤与光接入网重点实验室、上海先进通信与数据科学研究院进行。

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