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教学科研
  • 新材料学院运用神经网络方法研究钠金属生长取得进展
    下一代电池要用更高能量密度的锂金属和钠金属作为锂电池和钠电池负极材料,要解决的关键科学和技术问题是如何控制和抑制金属的枝晶生长,因此从理论上研究金属晶体微观生长机理至关重要。近日,北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋团队和美国劳伦斯伯克利国家实验室汪林望团队联合提出了一种借助神经网络(Neural network, NN)来模拟钠金属晶体生长的方法(SANNP,全称Single atom neural network potential)。
    2020-06-23
  • 化生学院彭涛课题组开发新型基因编码的甲醛荧光探针和生物发光探针
    近日,化生学院彭涛课题组在《德国应用化学》(Angewandte Chemie International Edition)发表通讯论文,报道了首例基于甲醛化学反应活性的新型基因编码甲醛荧光探针和生物发光探针。
    2020-06-19
  • 化生学院翟宏斌课题组完成天然产物(–)-Conidiogenone B, (–)-Conidiogenone 和 (–)-Conidiogenol的全合成
    近日,化生学院翟宏斌教授课题组在《德国应用化学》(Angew. Chem. Int. Ed.)上发表通讯论文,报道了天然产物 (–)‐Conidiogenone B, (–)‐Conidiogenone 和 (–)‐Conidiogenol的集群不对称合成。
    2020-06-15
  • 化生学院叶涛课题组完成了Kopsane家族多个天然产物的不对称全合成
    北京大学深圳研究生院叶涛课题组长期致力于具有显著结构特征和优良生物活性天然产物及其类似物的全合成研究。近期,该课题组开发了一类PtCl2催化的分子内[3+2]环加成反应,并将该[3+2]环加成反应应用到生物碱kopsane家族分子的不对称全合成中,完成了kopsanone,kopsanol,epi-kopsanol,10,22-dioxokopsane和N-methyl-10,22-dioxokopsane以及衍生物N-methyl-kopsanone的全合成。
    2020-05-11
  • 信息工程学院邹月娴教授课题组在人工智能顶级会议AAAI上发表论文
    最近,视觉和语言的多模态任务,例如图像字幕和视觉问题解答(VQA),引起了学术界和工业界的广泛兴趣。但是,大多数现有的模型都专注于单个任务。我院邹月娴教授课题组研究发现,这些任务存在一定的相似性,因此认为如果模型可以同时考虑这些多模态问题,则可以共同学习来自不同任务的不同知识,并且很有可能提高每个任务的效能。
    2020-03-12
  • 信息工程学院李挥教授课题组在计算机网络顶级期刊JSAC上发表学术论文
    近日,信息工程学院李挥教授课题组在计算机网络方向顶级期刊IEEE Journal on Selected Areas in Communications(JSAC) “网络虚拟化关键技术”系列专刊第五期上发表了题为“Tuple Space Assisted Packet Classification with High Performance on Both Search and Update”的学术论文。
    2020-03-12
  • 新材料学院发现新一代无机超疏水材料
    最近,北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋和吴忠振团队成功制备出一种含有负表面能θ-Al2O3纳米材料修饰的多相氧化铝与纳米 微米空隙结构组合形成新型无机超疏水涂层复合材料,进而提出由 “正+负+零”表面能组合材料形成新一代的纯无机超疏水材料结构。
    2020-03-06
  • 新材料学院发现锂电池层状正极材料制备过程升降温时的表面重构规律
    随着锂离子电池在电动汽车和小型电网储能等方面的应用,人们对其能量密度、循环性能和倍率性能等方面的要求也越来越高。锂离子电池的正极材料是限制其能量密度提升的重要一环。与目前商业化的钴酸锂、磷酸铁锂和三元材料相比,高镍层状材料具有容量高和成本低的优势,成为下一代动力电池正极材料的首选之一。
    2019-12-26
专题报道
2019
11月
25
2019-11-25376
梁威,北京大学深圳研究生院信息工程学院2006级电子通讯工程硕士。2009年毕业后回长沙创办博为软件技术股份有限公司(下称“博为软件”)。现为博为软件董事长,博为101数据采集引擎研发创始人,广州大学华软学院客座教授、创新创业导师。
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