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2024-12-25

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我院在第二十八届全国发明展览会中摘得两金两银

近日，第二十八届全国发明展览会·“一带一路”暨金砖国家技能发展与技术创新大赛在中山市小榄镇举行。本届展会以“智汇中山绽放湾区”为主题，特设“新质生产力发展展区”“国防知识产权展区”“高等院校科研成果展区”等，来自467家创新主体的近千项发明创新成果现场进行展示。清华大学深圳国际研究生院（以下简称“深圳国际研究生院”）共四个项目参赛并全部获奖。数据与信息研究院项目“光栅多轴测量技术”（负责人：李星辉、...

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2024-12-20

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殷振元团队在水合物法二氧化碳海底封存方向取得新进展

水合物法二氧化碳（CO2）封存作为一种潜力巨大的新型储碳方法，旨在将液态CO2从近岸运输到海上平台，通过注入到海底沉积物中，利用低温高压原位条件生成水合物，实现长期、稳定CO2封存。据初步估算，全球海底沉积物中约可以通过水合物的形式封存100万亿吨CO2，我国南海北部海域可封存约1800亿吨CO2。因该方法具有封存储量大、封存范围广和稳定性强的特点，逐步成为研究热点并受到全球关注。既往研究从理论分析与室内实验验证了水合...

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2024-12-13

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范远超团队在全球变暖与致命热应激研究方面取得新进展

随着全球气候变化加剧，极端高温天气对人类健康的威胁日益突出。不可补偿热应激是一种极端的热应激状态，即身体散热的能力不足以抵消环境热量的输入，使得健康的个体即使采取充分休息和补水等预防措施，仍然会出现核心体温上升的情况（如不进行干预，热射病和死亡将无法避免）。以往研究主要关注室内环境，假设太阳辐射可以完全避免。该研究特别关注了无法避免户外活动的脆弱群体，如全球大约8亿5千万农民和7亿需要户外取水的人群...

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2024-12-13

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林进顺团队在手性芳基生物电子等排体的合成及其在抗肿瘤药物研究方面取得重要进展

在药物化学研究中，根据“逃离平面”概念，提高sp³杂化碳的比例和手性碳的数目可以增加候选药物分子的复杂性，从而提高其临床成功率；因此三维（3D）、饱和的、桥环类化合物在药物化学中受到广泛关注，其中BCHs能够作为多种不同取代苯基的生物电子等排体；然而，目前手性BCHs的合成方法尚未得到充分研究，且手性BCHs替代生物活性分子（或小分子药物）中的苯环及其生物活性研究还未见文献报道（图1）。图1. 文章的研究背景针对这一...

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2024-12-10

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毛润泽团队开发温和条件下NADH类似物促进的羧酸药物与天然产物后期官能化策略

羧酸是一类来源广泛、价格低廉且可再生的化学原料，符合可持续化学转化的需求。羧酸基团在药物和天然产物中分布广泛，其后期官能团化反应具有重要应用价值。通过微调羧酸基团，可优化药物的关键药理性质（如溶解度、代谢稳定性和受体亲和力），从而加速药物发现；此外，通过改造天然产物骨架以开发具有新活性的衍生物，也可拓展天然产物的功能应用。图1羧酸药物与天然产物然而，由于羧酸本身的高化学稳定性，这类反应通常依赖金属...

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2024-12-06

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张正华团队在双氧水绿色电合成方向取得新进展

现代社会的发展离不开化工产品合成，基础化学品制造是连接能源、各类化工原料及下游细分行业的桥梁，在国民经济发展中起到举足轻重的作用。热催化过程作为当前基础化学品合成的主流工艺其技术特征与基础设施已相当成熟，但具有典型的能源密集和碳密集特征，是我国二氧化碳排放的主要贡献者之一。这对我国“碳达峰”至“碳中和”隐含的仅30年的过渡期提出了严峻挑战。因此，实现“双碳”目标需积极发展更为高效、低碳的热催化过程替...

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2024-12-02

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我院参与主办2024信息论研讨会

11月24日至28日，由清华大学深圳国际研究生院（下称“深圳国际研究生院”）和IEEE信息论协会主办的2024信息论研讨会（2024 IEEE ITW）在深圳召开。IEEE ITW是信息论领域国际顶级学术会议，主要聚焦信息论、统计学、编码理论及其应用的前沿，以及信息论与数据科学、生物学和信号处理等其他领域相互作用的最新研究成果。会议为期五天，包括四场大会主旨报告、四场课程讲座、136场学术论文汇报、蔡宁教授追思会、华为工业论坛等多项活...

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2024-12-02

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人工智能时代的创新、伦理与人才高地建设——第十六届深圳学术年会学科学术研讨会举办

11月23日-24日，第十六届深圳学术年会学科学术研讨会在清华大学深圳国际研究生院（下称“国际研究生院”）举办。本次会议是 2024 年深圳学术年会的分会场，在深圳市社会科学联合会的指导下，由深圳市人文社会科学重点研究基地——清华大学深圳国际研究生院社会治理与创新研究中心和清华大学科技与社会研究中心（STS 深圳）共同发起，社会治理与创新研究中心具体承办的交叉学科学术研讨会。论坛从人工智能时代的创新、伦理与人才高地...

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2024-11-29

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李星辉团队合作在工业智能单目深度估计任务中取得进展

深度信息感知在智能制造、三维重建、自动驾驶等领域中发挥着至关重要的作用，先进的深度估计网络需要在精度、鲁棒性、计算复杂度等方面取得较好的性能与平衡。然而，对于挥发窑等复杂的工业场景，现有的单目深度估计网络仍面临着深度估计精度低、鲁棒性不佳等挑战。因此，如何设计高精度、高鲁棒性的单目深度估计网络，准确重建挥发窑物料的深度模型，进而为温度场模型的构建、优化燃料控制提供支持，并助力实现碳达标、碳中和的目...

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