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一周科技盘点|教育部今年拟抽检6000篇学位论文、脑死亡检测新方法

已有 2457 次阅读 2019-4-8 11:10 |个人分类:热点研究|系统分类:博客资讯

01 教育部今年拟抽检6000篇学位论文


4月2日,教育部公开2019年部门预算。在关于高层次人才计划专项经费项目情况说明中,今年教育部拟抽检学位论文约6000篇(不含军队系统),抽检比例为上一学年度授予博士学位数的10%左右。


高层次人才计划专项经费项目内容主要包括人才计划专项经费(“长江学者奖励计划”“万人计划”)教学名师、学位授权点合格评估和学位论文抽检等三项。该项目总拨款金额为32312万元,人才计划专项经费30868万元,学位论文抽检800万元,学位授权点合格评估644万元。


其中,在学位论文抽检的实施方案中,教育部表示,2019年拟抽检学位论文约6000篇(不含军队系统),抽检比例为上一学年度授予博士学位数的10%左右。每篇抽检的学位论文送3位同行专家进行通讯评议,而3位专家中有一位专家评议意见为“不合格”的学位论文,将再送两位专家进行复议。


在学位授权点合格评估方面,从2019年起至2021年,每年都要有获得授权满3年的新增学位授权点接受专项评估。此外,还有专项检查。根据中央巡视和学位授权点合格评估情况,选择个别专业学位类别,不定期随机抽取一定数量培养单位,委托有关专业学位研究生教育指导委员会,以专家实地考察方式对培养单位教学质量和管理情况开展专项检查。(北京青年报)


02脑死亡检测新方法


脑死亡是脑功能的永久性丧失,这意味着人类生命的终结。如今,临床器官移植的器官极大依赖于脑死亡患者,其器官捐赠为全世界器官移植的器官供应约四分之一。而在一些国家,评估脑死亡对于节省医疗资源和减轻患者家属的经济负担来说也很重要。


用于诊断脑死亡的公认标准基于神经学检查。目前用于诊断脑死亡的指标逐渐在完善,例如> 6小时的预测试,不可逆的昏迷和内分泌紊乱。评估脑死亡的理想辅助测试需要满足非侵入性,敏感性,普遍可用性,以及及时且易于在床边进行。然而,目前的测试方法都不符合所有这些标准。


近红外光谱(NIRS)是一种非侵入性、方便、连续、相对廉价地监测脑血流动力学变化的新技术。近红外光谱(NIRS)技术利用近红外光照射组织,通过记录组织中的漫反射光和修正的Beer-Lambert定律来定量组织中的血红蛋白浓度。来自中国和美国的一组研究人员看到了使用近红外光谱来评估脑死亡的可能性——这是近红外光谱之前从未被考虑过的功能。


他们收集了18名脑死亡患者和20名健康受试者的近红外光谱数据,试图用一种定制的便携式近红外光谱仪来评估脑死亡。


传统的脑死亡评估复杂、耗时、甚至是侵入性且不太可靠。NIRS技术具有非侵入性、实时性、可移植性、多参数和操作简单等优点,并由 FIO2‐varied O2 吸气协议支持。这一成功的应用表明,直接近红外光谱测量在脑死亡患者和健康人之间具有不同的地方,即Δ[HbO_2]和Δ[Hb]。这表明近红外光谱(NIRS)技术是一种很有前途的脑死亡评估方法,与脑电图等常规方法相比具有一定的优势。“这项研究可能为评估脑死亡和其他脑功能障碍问题提供一种新的方法,”研究小组成员Ting Li说。



03通过颜色变化检测火灾的探测器


火灾探测器感知烟雾或热量并触发警报,已是在最好的情况下提醒人员疏散并防止可能造成的生命和财产损失了。因此,快速和准确的检测系统以及避免假警报是非常需要的。


实时的、基于视频的火灾探测是目前最可靠的报警技术,它利用摄像机识别烟雾和火灾的特征。然而,这项技术不能在燃烧前阶段识别即将开始的火灾——从安全角度考虑,最理想的当然是燃烧前期就识别。


在自然界中,温度的变化会引起某些生物的颜色变化。一个常见例子是秋季时叶绿素分解代谢导致植物叶片从绿色转变为黄色、红色、橙色或棕色。在叶绿素代谢的启发下,四川大学环保型高分子材料国家工程实验室的研究人员开发了一种依靠颜色变化来指示热量积累的火灾探测方法。



该方法使用一种基于邻苯二甲腈的前驱体分子传感器(PMS),该传感器在180°C左右形成热稳定的酞菁(PC),该温度远高于大多数日常应用的环境温度,但低于木材和高分子材料等可燃材料的点火温度。从PMS到PC的化学转变伴随着从白色到绿色的颜色变化。


在此基础上,他们研制了一种基于图像识别算法的火灾预警组件(EWC),实现了火灾预警系统的实时监控。与肉眼观测相比,该算法显著缩短了EWC的响应时间。275°C时在20秒内触发警报,3秒内检测到明火,使该设备在燃烧前和燃烧后阶段都有效。

原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.201806586


04可擦除重写的发光薄膜


德累斯顿技术大学的Reineke教授和他的团队研究了厚度不到50μm的简单塑料薄膜,它比人的头发还薄。他们在这些透明的塑料薄膜中引入了有机发光分子。



一开始,这些分子处于一种不活跃的黑暗状态。通过局部使用紫外线照射,可以将这种黑暗状态转变为活跃的发光状态。


掩模照明或激光写入激活可以印刷到箔上的图案,其分辨率与普通激光打印机相当。类似于黑暗中的发光贴纸,图案发光时可以读取图案的信息。 并且通过红外灯照射可以完全擦除标记,并写入新数据。


这些可编程透明标签的工作原理是:塑料薄膜中的氧分子会从发光分子中“偷取”光能,使发光分子不发光,而紫外线辐射会引发化学反应,有效地清除层中的氧气,因此,发光分子被激活并能够发光。


而使用红外光导致箔的温度升高,从而导致氧渗透性的增加,从而使层再充氧,为发光分子发光猝灭过程,所以可擦除。


这些新颖的标签可以制造成任何尺寸。每平方米不到两欧元的低材料成本使其具有广泛的应用:诸如条形码、序列号等希望能够隐藏信息的应用,按需读出。此外,这些不可见的标签可以将文件的安全性和防伪提高到一个全新的水平。


Reineke教授进一步考虑到:


“这些隐形且可重写的标签应用前景十分广泛,我们制造的这些标签比传统的条形码更薄。或许是许多常用的信息交互技术的另一种替代方式。这些发光标志可能会使电子设备在储存信息方面被淘汰。这些系统的开发和优化开辟了一个广泛的研究领域,以跨学科的方式将材料开发,工艺工程和基础研究结合在一起。”

原文链接:https://www.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.201806752



05多色的力致发光材料


力致发光(ML)材料在诸如显示器,人造皮肤和应力传感器等现代技术中发挥重要作用。但目前力致发光材料仅有有限种颜色。


发表在Advanced Materials上,香港理工大学的Bolong Huang教授和深圳大学的Dengfeng Peng以及香港城市大学的Feng Wang教授及其同事研究出了一种能够扩大ML发射范围的通用方法。


ML材料用镧系元素离子活化,镧系元素离子被整合到氧硫化物晶体(CaZnOs)中,并显示出从紫色到近红外区域的强烈ML性质。


在机械力作用下,ML材料通过摩擦电效应累积表面电荷,引起空间电荷分离和团聚,引起了光子发射形式的能量释放。


掺杂镧的ML荧光粉,每种都具有独特的颜色,可用于产生加密的防伪图案。若用不同的ML材料标记,那就可以通过显示的不同颜色提取出加密信息。


Bolong Huang教授:“掺杂的CaZnOS荧光粉中显示出强多色ML发射,其强度与典型的CZOS:Mn材料相当。通过密度泛函理论计算研究了这项工作中的高性能ML机制,即镧系元素掺杂的CaZnOS晶体。我们还建立了一种方法,通过调整 Tb3+– Mn2+掺杂的CZOS荧光粉的比例,精确地控制从绿色到红色的ML发光颜色。明亮的多色ML材料在银行防伪和安全应用上具有极大的潜力。”


原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.201807062


06用于人工视网膜植入的有机光电二极管

世界各地数以百万计的人患有视网膜退行性疾病,如视网膜色素变性和年龄相关性黄斑变性。感光细胞逐渐退化,导致不同程度的视力丧失。


多年来,电子视网膜假体因为其利用电刺激接收和组织视觉信息的剩余视网膜神经元显示出恢复视力的巨大潜力。


2012年首次提出的光伏视网膜假体由像素组成,这些像素独立工作,将脉冲光转换成触发神经活动的脉冲电流。与传统的眼外供电的视网膜下手术相比,光伏植入物是薄薄的并且无线,手术过程相当简单。


在这个系统中,患者戴着装有摄像机的视频护目镜,摄像机由便携式计算机处理,投射到视网膜上。每个光伏像素将近红外(NIR)光转换成电流脉冲,然后通过刺激微电极和视网膜网络将其传送并传播到神经细胞。



柔性电子技术的最新进展为这一领域的发展注入了新的活力。来自埃因霍温工业大学的René Janssen教授设计了一个灵活的平台,该平台基于溶液处理的单结和串联有机光电二极管(OPD),集成了溅射氮化钛(TiN)激发和返回电极。


他们结合实验结果,模拟了微电极与OPDs像素在生理盐水环境中脉冲近红外(NIR)照明下的性能。


通过对单结OPD和串联OPD的比较,证明了这两种像素都能在脉冲近红外光下提供模拟神经元所需的电荷,而只有电极尺寸较小(~35μm)的OPD才能覆盖每脉冲神经刺激窗口的全部电荷,因为其有较高的开路电压(VOC~1.4V)。


这项研究为未来的高分辨率视网膜修复术开辟了道路,但这些高分辨率视网膜修复术仍然面临多种工程上和生物上的挑战。


原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.201804678


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1 黄永义

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