近日，信息学院智慧能源中心刘宇课题组针对电力系统输电线路提出了一种解析形式的无需参数精确故障定位方法。相关成果以“An Improved Noniterative Parameter-Free Fault Location Method on Untransposed Transmission Lines Using Multi-Section Models”为题在线发表于电力系统保护领域国际知名学术期刊IEEE Transactions on Power Delivery。 我国清洁能源资源与需求分布不均。高压远距离输电线路作为清洁电能的“高速公路”，将其高效输送至需求地区，提升清洁能源利用率，是实现“碳达峰、碳中和”的重要手段之一。输电线路运行过程中时常发生故障，若能利用故障前后线路电气量信息实现精确故障定位，则能有效缩短发现故障点的时间，保证电力系统安全稳定运行。 刘宇课题组提出了一种解析形式的输电线路无需参数精确故障定位方法。与传统故障定位方法相比，该方法有以下几点重要优势：（一）无需输电线路参数，避免了参数不准导致的故障定位精度下降的问...

近日，上海科技大学信息学院后摩尔中心(PMICC)寇煦丰、杨雨梦课题组的研究工作被第67届电气电子工程师学会（IEEE）国际电子器件会议（International Electron Device Meeting, IEDM）接收，题为“Narrow-Band Semiconductor Heterostructures for Efficient Spintronic Memory Device Applications”。IEDM自1955年举办以来，在国际半导体技术界享有很高的学术地位和广泛影响，是集成电路相关高校、研发机构和行业领军企业报告其技术突破的重要平台，也是微电子领域的权威会议和风向标。作为一所新兴高校，上海科技大学在仅成立八年即以第一完成单位在IEDM上发表论文，表明了学校在微电子领域的科研实力和影响力的稳步提升。寇煦丰课题组曾利用窄禁带III-V/II-VI族化合物半导体材料晶格匹配的特点，通过分子束外延生长技术在3英寸晶圆上制备了高质量的InSb/CdTe异质结薄膜，并结合磁电输运表征的手段定量表征了该体系中由界面Rashba效应产生的强自旋轨道耦合强...

10月12日，生命学院朱焕乎课题组在Developmental Cell期刊上发表题为“Monomethyl branched-chain fatty acid mediates amino acid sensing by mTORC1” 的论文。该研究利用秀丽线虫的动物模型，发现富含于牛肉和奶制品中的单甲基支链脂肪酸可以作为一种关键的食物营养信号调控鞘脂及mTOR通路，进而影响动物对食物中总氨基酸含量的判断并决定其发育命运。食物是包括人类在内的所有动物生长发育最重要的资源之一。与其他关键生存因素，如水和空气相比，由于食物在环境中的相对稀少性，其往往是决定种群兴衰的限速步骤。为此，动物进化出一套强大的食物营养感知系统，根据环境营养状况的优劣，来相应地调控自身的生长代谢速度甚至发育命运（如发育/滞育、个体大小、寿命等）。近年来生物化学家们利用哺乳动物组织培养细胞体系，逐步揭示了细胞感知氨基酸、葡萄糖等关键营养分子的一系列相关信号通路（如mTOR,胰岛素，AMPK等）及分子机制。这提示营养分子除了提供...

近日，上海科技大学物质学院杨波课题组在阳离子-中间体复合物对铜表面二氧化碳电化学还原生成碳二产物反应的促进作用机制研究中取得进展。该理论模拟采用显式水溶液模型下的第一性原理分子动力学模拟和自由能采样技术，研究了Cu(100)电极/电解质界面碳二产物生成的关键基元步骤（CO二聚反应生成OCCO），并探索了OCCO形成过程中阳离子半径对反应的影响作用机制。该成果以“Promotional Role of a Cation Intermediate Complex in C2 Formation from Electrochemical Reduction of CO2 over Cu”为题，在学术期刊ACS Catalysis上在线发表。 利用可再生电力将二氧化碳电化学还原为增值产品，是实现碳循环的一种有效策略。相比于碳一产物，碳二产物具有更高的能量密度以及更广的用途。铜是目前电化学还原二氧化碳生成乙烯等碳二产物最有前景的金属催化剂。有研究发现简单地调节电解质阳离子的类型也可以调控二氧化碳电化学还原反应的碳二产物选择性，并且...

10月8日，一支由上海科技大学免疫化学研究所杨海涛研究员率领的国际研究团队在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of the Sciences of the United States of America，PNAS）上发表题为“Structural and Mechanistic Insights into the Complexes Formed by Wolbachia Cytoplasmic Incompatibility Factors”的研究论文，破解了科学家如何操纵细菌，导致蚊子“不孕不育”的分子机制。 蚊子叮咬不仅会引起红肿瘙痒，也是疟疾、登革热等多种疾病的主要传播途径。这些疾病每年在全世界造成超过70万人死亡。目前针对大部分蚊媒传染病缺乏特效的药物和疫苗，而利用化学杀虫剂控制蚊子种群数量的传统方法会诱导耐药性蚊虫的产生并对生态环境造成污染，具有很大的局限性，因而蚊媒传染病防治已成为一个世界性的公共卫生难题。近年来，生物防治逐渐成为控制蚊媒疾病传播的热点，而其中利用共生细菌沃尔巴氏菌(Wolbachia)的方法极为有效...

10月2日， Journal of the American Chemical Society 期刊在线发表了上海科技大学iHuman研究所刘志杰及华甜课题组与中国科学院生物物理研究所王江云课题组的合作研究论文，题为：A Genetically Encoded F-19 NMR Probe Reveals the Allosteric Modulation Mechanism of Cannabinoid Receptor 1。该研究首次通过基因密码子扩展方法，在昆虫细胞表达系统中实现含氟非天然氨基酸（3-三氟甲基-L-苯丙氨酸，mtfF）的插入，并成功用于大麻素受体CB1 (cannabinoid receptor 1) 别构调节机制的研究。氟原子由于具有对蛋白质环境变化的高度敏感性，100 %天然丰度及没有背景信号等特点，被广泛用于蛋白质动态构象的研究。目前主要通过蛋白质的半胱氨酸标记含氟原子基团，进而实现19F-NMR信号的检测。但该方法存在很多局限性，例如：需要在目标蛋白表面的感兴趣位点附近存在半胱氨酸残基（Cys），否则需要通过定点突变引入Cys；近2/3的人源G蛋白偶联受体（GPCR）含有...

近些年来，360度全景图像或视频因其带给观察者身临其境的观看体验而引发越来越多的关注。但全景图像或视频是一种非欧几里得数据，即这些数据实际上是以二维数据的形式进行存储。人们需要用等矩阵映射（equirectangular projection）把数据从球面映射到平面如下图。等矩阵映射是一种简单的投影方式，它将经线映射为恒定间距的垂直线，将纬线映射为恒定间距的水平线，这就导致二维数据形式存储的360度全景图相比于人们真实感知的场景具有相当大的失真。因此，基于360度全景图像视频理解需要考虑这些投影失真，以便提升图像理解的性能。图.（a）原始球面上的360图片,（b）经过投影变换后全景图上的360图像。上科大信息学院高盛华课题组针对360度的全景图像视频理解问题，提出一种新型的球状卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Networks）新型深度网络，该网络包括球状卷积操作、球状池化操作、球状卷积LSTM单元和球状均方差损失函数（MSE）。相比于标准...

上科大信息学院吴涛课题组致力于利用先进传感材料与微纳工艺研发微纳机电传感器件与系统（MEMS），主要包括压电声学微纳器件与IC接口电路、声光磁等多物理场调控与传感系统等。近期，课题组在高浓度钪掺杂氮化铝（AlScN）压电薄膜谐振器的研究成果发表于《电子器件快报》（IEEE Electron Device Letters, EDL），题为High Figure-of-Merit Lamb Wave Resonators based on Al0.7Sc0.3N Thin Film。5G通信需要高性能的宽带、多频段滤波器。射频带通滤波器用于选择所需信号，过滤无关的信号，是通信前端的关键。微机电系统谐振器作为一种频率选择器件，被认为是一种低成本、低功耗的主流器件之一。近年来基于多频段、单片集成的兰姆波谐振器成为了研究的热门课题。为了进一步拓展谐振器的带宽，吴涛课题组与上海科技大学量子器件中心、EVATEC公司深度合作，开发出高压电系数的材料掺钪氮化铝（AlScN）制备方法，制造出了钪浓度为30%的高浓度掺杂的AlScN薄膜材料。...

正极材料对锂离子电池的性能起着非常重要的作用。其中，富锂层状正极材料具有250mAh/g以上的比容量和较高的充放电平台，有望提高锂离子电池的能量密度，满足电动汽车和智能电网的需求。然而，当富锂层状正极材料充电电压达到4.5 V以上时，晶格氧发生不可逆的释放，同时过渡金属占据原来锂脱出留下的锂位点，导致充电过程中脱出的锂在放电过程中不能完全回嵌，因此富锂层状正极材料存在较大的不可逆容量损失。同时，由于过渡金属的迁移和晶格氧的释放导致材料发生相变，由原来的层状结构转变成了尖晶石相，材料的循环性能和倍率性能也发生衰减。针对上述问题，近期上海科技大学物质学院刘巍课题组开发出铁（Fe）和氯（Cl）共掺杂的富锂层状正极材料，相对于未掺杂和单元素掺杂具有更高的比容量和结构稳定性。Fe和Cl的掺杂扩大了锂层间距，促进了锂离子的扩散，因此提高了材料的倍率性能。另外，Fe和Cl的掺杂增强了阴阳离子之间的结合能，减少了不可逆的氧释放，...

9月22日，由上海科技大学牵头承担、华中科技大学和复旦大学共同参与的国家重点研发计划“高稳定性、全光谱、高效率太阳能电池材料探索和器件实现”项目结题会在我校顺利召开。国家重点研发计划“纳米科技”专项责任专家中科院上海有机所唐勇院士、纳米技术及应用国家工程研究中心何丹农教授，专家组成员复旦大学光电研究院/中科院上海技物所褚君浩院士、华东理工大学田禾院士、上海大学张建华教授、中科院上海微系统所刘正新研究员、中科院上海技物所陈效双研究员、上海交通大学赵一新教授对项目实施情况进行评审。上海市科委基础研究处四级调研员杨延峰，上科大常务副校长兼教务长印杰、科技发展处副处长王绛，以及项目组成员参加了会议。 印杰对各位专家的莅临表示热烈欢迎，衷心希望专家组对项目团队提出意见和建议，帮助青年科学家更快地进步和成长。项目负责人宁志军教授代表项目组作项目总体执行情况汇报。针对新型太阳能电池的关键问题，项目组结合理论...

9月17日，上海科技大学免疫化学研究所特聘教授、清华大学教授饶子和院士与上海科技大学免疫化学研究所杨海涛研究员受邀在国际学术期刊Nature Reviews Microbiology发表题为“Structural biology of SARS-CoV-2 and implications for therapeutic development”的长文综述，总结了目前全世界在新冠病毒结构生物学研究中的突出进展，并从新冠药物靶点等角度深入分析了抗新冠治疗策略。 新冠病毒的大流行带来了前所未有的全球健康危机，时至今日已经造成了全球超过2.3亿病例的感染，给人类健康带来了巨大的威胁，但特效药仍然十分稀缺。聚焦新冠病毒生命周期中重要蛋白质的结构与功能研究，可为靶向抑制剂开发提供重要理论基础。新冠病毒隶属于冠状病毒亚科，共编码29种非结构蛋白、结构蛋白和附属蛋白，参与病毒的入侵、基因组转录与复制、病毒的组装等过程。这些蛋白既可以单独发挥生理功能，也可以组装成复杂的转录复制机器，还能够与众多的宿主蛋白因子发生广...

近日，信息学院智慧能源中心（CiPES）王浩宇课题组在电动汽车动力电池管理系统领域取得重要进展。课题组提出了一种基于LCC谐振电路的锂电池均衡系统，该均衡系统可实现从电池组到电池单体之间的开环恒定电流均衡，为电动汽车动力电池容量不匹配问题提供了新的解决方案。相关研究成果以“An LCC Based String-to-Cell Battery Equalizer with Simplified Constant Current Control”为题在线发表于电力电子领域国际知名学术期刊IEEE Transactions on Power Electronics。随着电动汽车相关领域的蓬勃发展，作为电动汽车核心组件的动力电池系统受到越来越多的关注。动力电池系统由于其高压大功率的应用需求，通常需要大量锂电池单体串并联使用。由于电池单体的差异性，动力电池系统面临着单体电压不匹配、充放电不充分等问题。目前，特斯拉等电动汽车厂商多采用被动均衡技术，将多余的电量通过电阻耗散掉，这种方法会造成电动汽车的续航里程的衰减，并引发热量管理...

最近，物质学院齐彦鹏课题组和颜世超课题组合作，在具有笼目结构（Kagome）超导材料CsV3Sb5的研究中取得重要进展：研究人员发现了这种超导材料的两种电荷密度波态，及其在压力下超导电性的增强现象。该成果以“Charge Density Wave Orders and Enhanced Superconductivity under Pressure in the Kagome Metal CsV3Sb5”为题于9月3日发表在国际期刊《先进材料》(Advanced Materials)上。 笼目结构，又称Kagome结构，是一种由共角连接的三角形构成的结构。1951年时任大阪大学教授的伏见康治与庄司一郎在Physics Today上首次提出了Kagome晶格这一概念。 Kagome晶格具有独特的电子结构。目前，具有Kagome晶格的材料已经呈现出了量子自旋液体、磁性外尔费米子、手性反常等物理性质。此外，理论预言在平带体系或者掺杂的Kagome晶格中有可能存在超导电性。然而实际的Kagome体系中超导电性的研究还非常少。 图. CsV3Sb5的晶体结构，STM和P-Tc相图近期，具有钒基 Kagome...

上科大信息学院高盛华课题组与合作者在图像异常检测的研究中取得重要进展。该成果目前以“Memorizing Structure-Texture Correspondence for Image Anomaly Detection”为题在机器学习领域代表性学术期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)上在线发表。 图像异常检测是指在训练阶段仅利用正常图像得到一个可以在测试阶段识别异常的任务。在现实场景中，异常样本（例如，工业检测图像中的不常见缺陷和医学图像中的罕见疾病）通常是较难获取的。因此，收集大量的、包含所有可能异常的图像数据并不容易，这也导致基于监督学习的图像分类方法不能直接应用于所需场景。相比之下，收集正常的训练样本相对容易。由于异常检测任务在工业图像分析和医学图像分析等领域的潜在应用，引起了相关领域的广泛关注。 当前，对图像异常检测的方法主要是使用基于自动编码器的模型重建输入图像来处理异常检测。这种方法假设正常图像的重建误...