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信息科学与技术学部10篇论文入选NeurIPS 2022

近日，NeurIPS 2022（Annual Conference on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会）录用通知发布。大会讨论的内容包含深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域。本年度共接收10411篇论文投稿，录取率为25.6%，我院信息科学与技术学部共10篇论文入选。1.《离线强化学习下的轻微保守Q学习》（Mildly Conservative Q-learning for Offline Reinforcement Learning），作者：控制科学与工程2020级博士生吕加飞（导师：李秀教授）。作者认为之前的离线强化学习算法都过于保守而很难学习到一个很好的策略，也很难有很好的泛化能力，尤其是在非专家数据集上。基于此，作者提出轻微保守对于离线强化学习是更好的方法。作者首先提出轻微保守贝尔曼算子，MCB算子，理论分析表明，MCB算子可以保障学习到的策略比行为克隆的策略要好并且其外推误差可以被界定。作者进一步将MCB算子和深度强化学习结合，并提出轻微保守Q学习算法（Mildly C

2022-10-14
成会明、刘碧录团队及合作者在非层状二维材料的可控制备方面取得...

由于二维（2D）过渡金属硫族化合物（TMC）在原子级厚度下展现出半导体带隙、高迁移率、独特的光学响应等一系列性质，使其在微电子、光电子和能源等领域备受关注。2D TMC材料具有层状或非层状形式的晶体结构，其中层状2D TMC在层间具有弱范德华作用力，在层内具有强共价键或离子键；而非层状2D TMC则延续了体相材料的结构，具有表面不饱和键与高表面活性。非层状2D TMC由于表面不饱和键以及强的层内和层间化学键，其难以通过传统的化学气相沉积（CVD）法制备，这限制了极限厚度下对该类材料表面电子态和表面性质的研究。作为代表性的非层状2D TMC，Fe1-xS（0 x 0.125, 六方磁黄铁矿）具有NiAs结构，是地球上最丰富的硫化铁矿物之一。然而，其在2D薄厚度下的结构和性质却尚不明确。近日，清华大学深圳国际研究生院成会明/刘碧录团队与南方科技大学林君浩课题组、赵悦课题组合作，通过在CVD过程中引入金属及金属氯化物作为双金属源，实现了多种薄层非层状2D TMC的可控生长，并研究了Fe1–xS在2D厚度极限下的结构和性质。研究人员提出了一种普适的双金属源生长方法，利用金属及其氯化物的混合

2022-09-19
王勇课题组及合作者发现全球深海存在大量冷泉伴生的固氮菌

氮气占地球大气约78%。生产氮素化肥的工厂以及闪电作用可以固氮并产生生物合成氨基酸的基本原料——氨。比较而言，自然界通过固氮微生物进行的生物固氮更为重要，提高了生物生长率。植物和微生物固碳产生的有机碳，需要氨才能合成氨基酸和蛋白质，并实现细胞快速增殖。代表性的固氮微生物包括与植物共生的根瘤菌、固氮螺菌等，以及一些水生/海洋蓝藻。这些固氮微生物的固氮酶是由两种蛋白质组成：铁蛋白和钼铁蛋白。它们同时存在时，消耗16个ATP才能完成固氮。通常在固氮微生物在高效吸收二氧化碳的植物和藻类中特别丰富，利用将固碳产生的有机碳转化成氨基酸和蛋白质。在黑暗的深海是否也需要固氮微生物呢？传统观点认为不可能，因为从海洋表面大量输入了大量有机氮，会被降解循环再利用。然而，在深海大陆架等可燃冰埋藏区和冷泉渗漏区，无机碳源十分丰富，大量二氧化碳、甲烷和烷烃被微生物吸收利用。同样的情况出现了，大量的无机碳被转化成有机碳后，面临氨的相对匮乏，无法快速合成蛋白质。据此推测，深海局部高通量无机碳源的生物吸收转化必然需要固氮微生物。近日，自然资源部第三海洋研究所董西洋课题组联合清华大学深圳国际研究生院海洋工程研究院王勇课题

2022-09-06

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