近日，上海科技大学物质科学与技术学院陈刚课题组研制出环境条件下制备大面积二维钙钛矿太阳能电池的新方法,相关研究成果发表于国际知名期刊Advanced Materials。钙钛矿太阳能电池近年来发展迅速，因其环境稳定性较差制约了产业化应用。研究显示，在钙钛矿晶体中引入有机长链阳离子、形成二维层状钙钛矿是提高电池环境稳定性的有效手段。目前离子掺杂和溶剂工程等多种方法可用于制备二维钙钛矿薄膜，然而基于实验室严格控制条件下的方法并不适用于产业化环境条件和大面积二维钙钛矿薄膜的制备。针对上述问题，陈刚教授团队研制出对湿度不敏感、热空气辅助制备大面积二维钙钛矿太阳能电池的新方法。在热空气辅助下，通过调控二维钙钛矿成核和生长的过程，制备出择优取向、结晶性好、缺陷少的二维钙钛矿薄膜，不同湿度下采用该方法制备的二维钙钛矿薄膜均表现出优异的光电性能。更重要的是，这一方法可以实现高质量、大面积二维钙钛矿薄膜的制备。基于同步辐射X射...

近日，上海科技大学生命科学与技术学院刘雪松课题组在学术期刊Briefings in Bioinformatics（《生物信息学简报》）发表题为 “TLimmuno2: predicting MHC class II antigen immunogenicity through transfer learning”的论文。在该论文中，团队基于迁移学习理念开发一种预测II型MHC呈递新抗原免疫原性的工具TLimmuno2，为肿瘤的精准免疫治疗发展提供了新思路。肿瘤是由体细胞基因组DNA变异所驱动的复杂疾病，基因组DNA变异编码的突变多肽能够成为肿瘤特异性的抗原，也被称为肿瘤“新抗原”（Neoantigen）。肿瘤新抗原是决定肿瘤细胞免疫原性的一个关键因素，也是肿瘤免疫治疗的最佳靶点之一，然而精确预测新抗原免疫原性的工具还很缺乏。免疫识别过程中，抗原需要经过主要组织相容复合物（MHC）呈递给T细胞引起免疫反应。现有研究已经证明MHC II类分子相关的抗原呈递在肿瘤免疫中发挥了关键作用。目前II型MHC相关免疫原性的实验数据规模较小，这限制了II...

近期，上海科技大学物质科学与技术学院齐彦鹏课题组与中国人民大学刘凯教授及雷和畅教授合作，利用高压技术在二硼化钼（MoB2，一种过渡金属硼化物）中发现了转变温度高达32 K的超导电性，这是硼化物中超导临界转变温度Tc仅次于MgB2的超导体，也是过渡族金属硼化物中Tc最高的体系。该成果以“Pressure-induced Superconductivity at 32 K in MoB2” 为题，发表在国际知名学术期刊《国家科学评论》（National Science Review）上。科学家对于高的超导临界转变温度（Tc）的追求永无止境。根据经典的BCS 理论，当材料含有轻元素时，容易产生高的德拜温度（θD），从而可能获得更高Tc的超导电性。硼（B）是元素周期表第五号元素，是一种典型的轻元素，含硼化合物是实现高Tc超导体的理想体系。硼化物超导体的探索由来已久，2001 年日本科学家秋光纯发现超导电性高达39 K 的MgB2 后，更是掀起了硼化物尤其是金属二硼化物超导体的研究热潮。随后，科学家们合成出了...

在超声和光声断层成像的图像重建过程中，只有目标物体内部才是感兴趣的区域。由于缺少先验的边界信息，通常需要对整个视场进行图像重建，造成计算资源的浪费。获得成像目标的边界信息除能节省计算资源外，还能补偿由于声速不匹配带来的相位畸变，提高图像分辨率和对比度。目前，物体边界提取方法主要是在重建后的图像上进行图像分割，结果容易受到图像本身重建质量的影响。例如，重建图像中存在的噪声、伪影和低对比度会降低分割的质量。针对上述问题，上海科技大学信息科学与技术学院蔡夕然课题组提出了一种信号域的目标边界分割方法，从超声信号中直接提取目标边界位置信息进行分割。该方法无需图像重建即可直接从原始超声信号中恢复成像目标的边界信息，在人手指和小鼠躯干超声/光声实验中展现了很好的鲁棒性（图2）。该方法克服了传统分割方法的结果依赖图像重建质量的问题，也可以和后续的超声/光声断层成像的图像重建无缝衔接，提高重建质量。此项工作由...

第六代移动通信需要突破单口面天线性能的极限以实现通信速率的显著提升。多模多入多出天线阵列技术在上一代多入多出天线技术的基础上新增了多模态这一全新的自由度，是实现单口面性能突破的关键使能技术。但是，由于模式空间解的丰富性，即便在最先进的单节点双路处理器上对多模谐振器进行一次精准的模式谱分析也可能需要上百小时。因此，受限于大规模、高精度的模式分析对庞大高效并行算力的现实要求，该技术一直未得到学术界和工业界的重视，成为阻碍高性能多模天线技术和下一代移动通信技术快速发展的关键瓶颈之一。针对以上问题，上海科技大学信息科学与技术学院林丰涵课题组提出并实验验证了一种基于表面阻抗等效的快速模式分析、调控与综合方法，通过物理等效实现了多模分析与计算效率的极大提升。该工作提出的等效表面模式分析方法是电磁超构表面的特征模理论从单元向阵列的重要拓展，通过降低对复杂超构表面阵列进行模式分析、综合和调控的时间与成本，...

     mKeima红色荧光蛋白是生物医学成像中重要的荧光探针,可被紫光激发产生波长620纳米的红色荧光。它能够与青色荧光蛋白同时被紫光激发产生双色荧光，已被成功地应用于双色荧光互相关光谱检测中。X射线晶体结构学解析表明，自然状态下mKeima蛋白内同时存在顺式和反式两种结构的发光分子。这两种结构的荧光蛋白激发后的发光状态如何？是否都发射红色荧光？研究这些问题将有助于理解这类红色荧光蛋白的发光机理，发展具有更高稳定性和量子效率的红外荧光蛋白。近日，上海科技大学物质科学与技术学院刘伟民课题组与合作者采用四种不同的超快激光光谱技术及量子化学计算方法，在飞秒(10-15秒)到纳秒(10-9秒)的时间尺度里以“分子电影”的形式向人们实时展示了光激发状态下mKeima荧光蛋白中发光分子的超快结构变化过程。实验观测到,蛋白中反式发光分子是产生620纳米红色荧光的主要来源；而顺式发光分子在激发后通过快速的结构扭转耗散掉了激发的能量...

    近日，物质科学与技术学院助理教授杨楠荣获由意大利外交与国际合作部颁发的首届“Science, She Says! ”青年女科学家奖。全球共有5位女科学家获奖，杨楠是亚太地区唯一获奖的女科学家。获奖证书      意大利外交与国际合作部（MAECI）于2022年发起首届“Science, She Says! Award”青年女科学家奖，奖项的颁发对象是优秀的非意大利籍青年女科学家，目的是表彰为科学进步作出贡献、促进与意大利的双边科技合作的年轻女性科学家。      杨楠毕业于意大利罗马第二大学理学院应用化学系，2016年全职加入上海科技大学物质科学与技术学院，担任助理教授、研究员。杨楠团队致力于设计及开发高效、稳定且经济的能源材料，应用于能量转化与储存研究领域。近几年，其课题组的研究成果对电水解制氢、氢燃料电池等领域的发展起到了推动作用。杨楠与意大利罗马第二大学、意大利国家研究院等...

3月15日，上海科技大学生命学院童夏静课题组在国际学术期刊《自然•通讯》（Nature Communications）上发表了题为“UNC-43/CaMKII-triggered anterograde signals recruit GABAARs to mediate inhibitory synaptic transmission and plasticity at C. elegans NMJs”的研究成果，报道了突触前钙/钙调蛋白依赖的蛋白磷酸激酶II（CaMKII）触发突触通讯新功能的发现，探讨了其调控抑制性突触传递的效率与可塑性。突触是神经细胞之间的连接，通过突触传递，神经元可以接收兴奋性信号与抑制性信号。抑制性突触传递的紊乱与多种精神类疾病相关，如自闭症、抑郁症、精神分裂症等。突触传递既能保持稳定性，也能根据环境变化做出调节以适应环境。在适应环境的过程中，突触的上级神经元（突触前神经元）需要和下级神经元（突触后神经元）进行“通讯”：上级神经元在感知环境（神经活性）变化时，需要触发顺向信号“告知” 下级神经元环境的变化，让其做出改变，从而...

近期，上海科技大学物质科学与技术学院谢琎课题组在研究六方氮化硼（h-BN）催化丙烷氧化脱氢（ODHP）反应的失活机制与稳定性提升策略方面取得重要进展，揭示了水蒸气等小分子气体对h-BN的剥离是造成其催化活性快速下降的重要原因，并借助原子层沉积（ALD）工艺，增强了h-BN二维结构的层间作用力，大幅提升了催化剂的结构稳定性和使用寿命。研究成果发表在国际学术期刊《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society）上。丙烯是一种重要的化工基础原料，可用于生产聚丙烯、异丙苯、环氧丙烷等诸多产品，催化丙烷氧化脱氢制丙烯（ODHP）普遍被认为是一种潜在快速提升丙烯产能的生产工艺。在众多丙烷氧化脱氢催化剂中， h-BN的综合性能最为优良，极具工业推广潜力。但最新研究发现，h-BN在高温富水环境下催化ODHP时容易与产物水蒸气作用发生分解，造成活性组分硼元素的快速流失，导致催化性能快速衰减。因此明晰h-BN在催化环境下的分解机...

近日，上海科技大学信息学院汪婧雅课题组的研究成果“Lifelong Person Re-Identification via Knowledge Refreshing and Consolidation”被AAAI年会（AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2023）接收录用，并入选大会口头报告。AAAI年会是中国计算机学会推荐的CCF-A类人工智能领域知名学术会议。行人再识别终身学习是面向现实场景的一种学习范式，期望能够不断处理在不同时间段、不同地点采集到的连续且非平稳分布的行人再识别信息流。在这种学习范式下，模型在每个训练阶段只能见到当前任务的训练数据。与传统的终身学习相比，在终身学习场景下开展的开集细粒度图像检索问题，其挑战在于如何有效保存旧知识并逐步增加新的识别能力。目前的多数方法都在解决模型的灾难性遗忘问题，缺乏对旧知识的优化和整合。图 ：(a) 行人再识别终身学习流程示意图 ；（b） 不同终身学习方法效果对比研究团队认为在终身学习的过程中不仅要减少行...

深度学习技术的不断进步，使得神经网络在各种机器学习任务中被广泛采用，取得了极大的成功。然而，神经网络模型通常包含大量的参数，容易受到对抗攻击或过拟合等的影响。数学上的优化问题是指在一定约束条件下求解一个目标函数的最大值（或最小值），现实世界中的物理信息和人类知识适合被建模为包含目标函数和约束条件的优化问题。因此，将优化问题纳入神经网络有利于深刻理解神经网络的输出和内部运行机制，能够调整神经网络的归纳偏差，增强神经网络的鲁棒性和可解释性。近日，信息学院视觉与数据智能中心（VDI）石野课题组针对神经网络优化层，提出将优化问题解耦后进行交替微分，大幅提升优化层梯度计算效率，相关研究成果以“Alternating Differentiation for Optimization Layers”为题，被人工智能知名国际会议ICLR 2023接收录用。基于此，石野课题组研发并开源了神经网络底层训练求解器Alt-Diff，这是继卡耐基梅隆大学OptNet和斯坦福大学CvxpyLayer之...

图割算法在与最大流、最小割问题相关的优化任务中被广泛使用，如神经网络优化、编译器优化以及计算机视觉任务等。由于图割算法具有很强的数据依赖性和很高的时间复杂度，在解决实际问题中，图割算法往往会成为任务运行时的瓶颈。上海科技大学信息科学与技术学院哈亚军课题组发现图割算法在一些应用场景中（如图像分割，双目视觉等格状图应用）可以利用现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Arrays，FPGA）的可重构特性弱化算法中的数据依赖，从而加速算法运行。为此，哈亚军团队与信院特聘教授汪辉团队合作，提出了折叠网格架构（Folding Grid Architecture）以及乱序并行执行技术（Out-of-order Parallel Execution），将单层大型格状图映射到虚拟的多层小型格状图上。该方法使得大型格状图可以在小尺寸的处理器阵列中运行，并且增加了在不同层并行运算的可能。实验结果表明，此设计可以实时解决最大1920 x 1080个节点的格状图最大流、最小割问题。...

近日，上海科技大学物质科学与技术学院杨晓瑜课题组在轴手性二芳基醚不对称合成领域取得突破。研究成果在国际知名期刊《德国应用化学》（Angewandte Chemie）上在线发表。轴手性阻转异构体是一种由于σ键的受限旋转而引起的立体异构体，在天然产物、药物分子以及手性催化剂中广泛存在。如在著名的抗生素万古霉素（Vancomycin）中，就同时存在一个联芳基阻旋异构和两个二芳基醚阻旋异构（图1）。相较于较为常见的联芳基阻旋异构体，二芳基醚阻旋异构体具有独特的双轴结构，近年来，阻转异构体的不对称合成受到有机化学家的广泛关注，但对于轴手性二芳基醚的催化不对称合成方面的研究鲜见报道，这是因为同时构建空间拥挤的二芳基醚结构以及实现其更为柔性的双轴手性结构的立体选择性控制都存在巨大的挑战性。之前的研究都局限于某一特定类型的底物结构，因此发展基于新的结构类型的、同时可以实现轴手性二芳基醚高效催化不对称合成的新方法是非常有意义的。图1. ...

上世纪70年代初，一种乳白色的药物丙泊酚被发现具有稳定、舒适的镇静作用，它被形象地称为“牛奶”。该药物解决了上一代静脉麻醉药对人体的副作用，如影响呼吸和血压、驻留体内等。自1986年正式进入临床使用以来，丙泊酚既可用于全身麻醉，也适用于手术时间短的小操作或检查，是静脉麻醉药中当之无愧的“王者”，每年服务全球亿万患者。有趣的是，在临床使用中，大家发现丙泊酚不仅带来了催眠、镇静与遗忘，还常常让入睡的患者产生美梦，使得他们心情愉悦，产生放松感。3月13日，上海科技大学生命科学与技术学院、国家精神疾病医学中心（上海市精神卫生中心）脑健康研究院、上海市第六人民医院麻醉科研究团队合作，在国际神经科学的专业期刊《神经元》（Neuron）上发表题为“Propofol exerts anti-anhedonia effects via inhibiting dopamine transporter”的研究论文，探讨了丙泊酚产生欣快感的神经机制，并挖掘出“麻醉牛奶”这款“老药”在抑郁症治疗中的新...