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化学化工学院尹学博教授指导研究生在肿瘤术后多重管理领域发表最新研究成果

化学化工学院尹学博教授指导硕士研究生胡梦姿在学术期刊《Journal of Controlled Release》（中科院一区Top，影响因子10.5）上发表题为“STING-activable immunomodulatory bio-glue for multiple postsurgical management”的研究论文。尹学博教授为通讯作者，胡梦姿为第一作者，复旦大学附属中山医院放射科主治医师王雅琼为共同第一作者和共同通讯作者，上海工程技术大学为第一单位和通讯单位。为满足肿瘤术后多重管理需求，如快速止血，伤口粘合，杀灭残余肿瘤细胞，避免肿瘤复发等，团队开发了锰基免疫调节生物胶（BSA-MnO2-京尼平-Ca-Y）。京尼平与BSA及皮肤组织中的氨基交联，经光热升温实现伤口粘合，并有助于减少皮肤疤痕，改善美观效果；加入Ca-Y沸石，实现止血功能；同时，生物胶的光热效应杀灭残余肿瘤细胞，并将其转化为内源性免疫抗原，结合释放的锰离子激活STING通路，增强抗肿瘤免疫原性，避免肿瘤复发。利用锰的磁共振成像能力，实现生物胶分布和降解的实时监测。除Ca-Y沸石外，该生物胶作为平台，可装载

2025-04-24
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现代材料与先进制造技术团队在镍基合金电弧增材领域取得最新研究成果

现代材料与先进制造技术团队在镍基合金电弧增材制造力学性能预测领域取得高水平研究成果。郑义与罗键老师团队的研究成果在《A thermal history-based approach to predict mechanical properties of plasma arc additively manufactured IN625 thin-wall》高水平TOP一区期刊《Journal of Manufacturing Processes》发表，相关研究得到上海市III类高峰学科—材料科学与工程（高能束智能加工与绿色制造）、浙江省市场监督管理局项目（编号ZC2023063）的支持资助。团队在对等离子弧增材制造Inconel625沉积件的性能预测研究中，通过将高维热历程数据按照温度区间的时间累积降维后，将代表热历程的低维矢量映射到抗拉强度(UTS)，建立数据驱动的电弧增材IN625沉积件的力学性能预测模型，预测结果表明所提出的模型方法在可用数据量较小的情况下具有较强的预测能力。图1 测量UTS与MLP预测UTS对比：(a) 训练数据；(b) 测试数据随后基于随机森林的UTS的相对重要

2025-04-21
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数理与统计学院李路教授指导研究生取得的研究成果入选ESI高被引论文

近日，数理与统计学院李路教授指导2022级研究生桑帅在期刊《Mathematics》（JCR SCI一区期刊）发表的研究成果“A Novel Variant of LSTM Stock Prediction Method Incorporating Attention Mechanism”入选2023-2024 ESI高被引论文。论文聚焦神经网络的单元结构设计，融合注意力机制提出了融合注意力机制的变体LSTM模型，文章同时给出了反向传播算法。该模型在鲁棒性、准确性、运行速度上都有了新的突破，应用到量化领域提供了新的视角方案，具有重要的理论价值和实践指导意义。

2025-04-11
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材料科学与工程学院徐书生博士指导研究生在气体传感器领域发表最新研究成果

近日，材料科学与工程学院徐书生博士作为第一通讯作者指导硕士研究生朱佳清作为第一作者在传感器学科国际顶级学术期刊《ACS Sensors》(中科院一区Top，影响因子8.3)上发表了题为“NiO/ZnO Nanocomposites for Multimodal Intelligent MEMS Gas Sensors”的研究论文。华东理工大学的张博威教授和王涛副研究员为本论文的共同通讯作者。电子鼻技术是一种模拟生物嗅觉的人工感官系统，利用传感器阵列与模式识别技术对气味信息进行识别、分析与量化，其核心功能在于通过多个传感通道解析气体混合物的独特化学特征，每个通道具有不同的气体吸附特性。然而，当前用于模式识别的金属氧化物气体传感器因其固有的广谱响应与交叉敏感性，在不同环境条件下实现高选择性、高灵敏度检测仍然面临巨大挑战。针对高性能气体传感器的研发瓶颈，研究团队通过优化NiO/ZnO纳米复合材料的比例，成功制备了一种多模态智能MEMS气体传感器阵列。该阵列在150至400 ℃的工作温度范围内，对12种挥发性有机化合物（VOCs）表现出显著的差异化响应特性。例如，在200 ℃时，S6传感器对乙

2025-04-08
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数理与统计学院张修丽教授指导研究生在工程技术与化学化工领域取得最新研究成果

近日，上海工程技术大学张修丽教授研究团队联合华东理工大学侯莹教授研究团队，在工程技术与化学化工领域顶级期刊《Chemical Engineering Journal》（中科院SCI期刊一区Top期刊，影响因子13.4）上发表了最新研究成果“High-performance Piezoelectric Nanogenerators with P(VDF-TrFE)/AlN/ZnO Nanofiber membranes for Harvesting and Monitoring Gesture Movements”。上海工程技术大学为第一署名单位，论文第一作者为数理与统计学院材料科学与工程二级学科点研究生王静，通讯作者为张修丽教授。该研究通过静电纺丝方法在高转速1500 rpm下制备了ZnO和AlN共同掺杂P(VDF-TrFE)纳米纤维，复合薄膜感应出最大电荷为138 pC，P(VDF-TrFE)/AlN/ZnO压电纳米发电机开路电压（Voc）为46 V，短路电流（Isc）为130 nA，与其他类型的压电纳米发电机相比具有显著优势。同时，该工作提出了一种基于P(VDF-TrFE)/AlN

2025-04-03
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数理与统计学院王国强教授指导研究生在高维数据统计推断领域取得最新研究成果

近日，数理与统计学院王国强教授指导2022级研究生孙章爽在金融领域内Top期刊《Finance Research Letters》（中科院SCI期刊二区，影响因子7.4）上发表了最新研究成果“Enhancing High-Dimensional Dynamic Conditional Angular Correlation Model Based on GARCH Family Models: Comparative Performance Analysis for Portfolio Optimization”。论文聚焦于高维协方差矩阵的精确估计，融合GARCH族模型的非线性信息捕捉能力与DCAC模型在尖峰情形下的优良特性，提出了基于GARCH族模型的增强动态条件角相关模型。该模型凭借对长期记忆特征等非线性信息的捕捉，成功实现了在投资组合优化中的突破，不仅提供了更为精确和信息丰富的高维协方差矩阵估计方法，而且显著提升了投资组合策略的收益，同时降低了组合风险。此项研究成果为投资组合优化的风险度量提供了全新视角，具有重要的理论价值和实践指导意义。

2025-03-31

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