科技創(chuàng)新能力是一所高校核心競爭力的重要體現(xiàn)。在推進"雙一流"建設(shè)過程中，上海大學始終積極聚焦國家發(fā)展戰(zhàn)略，堅持面向國家重大需求和世界科技前沿開展一流的科研，學校重大學術(shù)成果不斷涌現(xiàn)。近一個月以來，上海大學師生在多個研究領(lǐng)域取得重要進展，一起來看看吧。

上大社會學院亞洲人口研究中心Guillaume Marois副教授在國際頂級期刊發(fā)表文章

3月底，上海大學社會學院亞洲人口研究中心的Guillaume Marois副教授在國際頂級科學期刊《美國科學院院刊》 (PNAS：Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America) 上發(fā)表題為"歐洲人口老化、人口遷移與生產(chǎn)力"的文章。Marois副教授為文章第一作者，上海大學為第一單位。這也是亞洲人口研究中心自2015年成立以來在PNAS上發(fā)表的第三篇文章。

Marois副教授等人的文章研究了國際人口遷移和勞動參與率變化對緩解人口老化負面經(jīng)濟后果的影響，該項研究不僅對該學科領(lǐng)域的發(fā)展做出重要貢獻，還可以為各國制訂人口遷移和勞工政策等提供科學依據(jù)。

駱軍教授團隊在《Science Advances》發(fā)表關(guān)于發(fā)現(xiàn)柔性無機非晶熱電材料的論文

4月10日，Science Advances刊發(fā)了上海大學材料科學與工程學院駱軍教授團隊的研究成果，上海大學為第一單位，材料科學與工程學院碩士生何世洋和李永博為共同第一作者，上海大學駱軍教授、南方科技大學張文清教授和美國麻省理工學院陳剛教授為共同通訊作者。

團隊對Ag2Te基熱電材料進行了持續(xù)深入研究，發(fā)現(xiàn)了一種兼具優(yōu)異柔性和熱電性能的無機非晶熱電材料Ag2(Te,S)，這是迄今為止發(fā)現(xiàn)的首個具有優(yōu)異柔性和熱電性能的無機非晶材料，該材料的發(fā)現(xiàn)在一定程度上突破了傳統(tǒng)窄帶隙半導體熱電材料的限制，拓展了無機熱電材料的多功能性和研究范疇，對熱電材料、非晶材料乃至半導體材料領(lǐng)域都具有重要科學意義。

力學與工程科學學院博士研究生基于機器學習的風速預測成果在國際著名學術(shù)期刊發(fā)表

力學與工程科學學院流體力學博士研究生鄧瑩在盧志明和王伯福教授的指導下，在國際著名學術(shù)期刊《Energy Conversion and Management》（影響因子：7.18，工程技術(shù)1區(qū)）上發(fā)表題為《A hybrid model based on data preprocessing strategy and error correction system for wind speed forecasting》的研究論文。

為了提高風電場短期風速預測的精度，研究提出了一種基于機器學習的混合預測模型，該模型包括數(shù)據(jù)分解模塊，預測模塊和誤差修補模塊。新的模型突破已有方法的局限性，使預測精度與魯棒性顯著提高，能有效預測不同風況下風速的變化規(guī)律。該工作為風速預測的研究及應用提供了新思路。該工作獲得國家自然科學基金、上海市教委和科委的資助。

材料學院施思齊研究團隊在頂級學術(shù)期刊《Chemical Reviews》上發(fā)表綜述性文章

近期，施思齊研究團隊聯(lián)合中科院深圳先進技術(shù)研究院、美國陸軍實驗室合作團隊在《Chemical Reviews》上發(fā)表綜述論文《Mobile Ions in Composite Solids》。該雜志為美國化學學會旗下的頂級綜述類期刊，屬于化學化工領(lǐng)域最具影響力的學術(shù)期刊之一，2019年其影響因子達54.301。

該綜述以統(tǒng)一的理論視角總結(jié)了復合固態(tài)電解質(zhì)發(fā)展的前世今生；從各個時空尺度上剖析了復合固態(tài)電解質(zhì)中相-相界面的離子傳輸機制；提出了復合固態(tài)電解質(zhì)的跨尺度理論設(shè)計框架并指出了該領(lǐng)域未來的研究方向。該文對復合固態(tài)電解質(zhì)領(lǐng)域的發(fā)展提供了深入的思考和整體思路，對學術(shù)屆和工業(yè)界都將起到積極的引領(lǐng)作用。

理學院QuArtist中心在《物理評論快報》發(fā)表量子機器學習最新成果

近日，上海大學理學院量子人工智能科學技術(shù)研究中心（QuArtist）在《物理評論快報》（Physical Review Letters，IF= 9.227）上發(fā)表題為Retrieving Quantum Information with Active Learning的量子機器學習最新成果。該工作由上大陳璽等教授團隊與西班牙巴斯克大學QUTIS團隊、瓦倫西亞大學IDAL實驗室和德國IQM公司合作完成，上海大學為第一單位，論文第一作者為理學院物理系2019級碩士生丁泳程。

該研究將機器學習中的動態(tài)學習的概念引入量子信息領(lǐng)域，旨在獲得最優(yōu)化模型訓練方案的機器學習方法用于量子信息二分類問題。團隊首次提出了用于高效量子信息恢復與分類的動態(tài)學習方法，結(jié)合弱測量手段，使得測量過程對量子信息的破壞大大減少，通過對于5%的樣本進行標記，獲得了90%及以上的后期分類正確率。該工作還可以推廣到其他考慮到成本的量子物理實驗設(shè)計中，可顯著減少實驗成本，提升量子實驗的數(shù)據(jù)分析。

通信學院肖詩逸課題組研究成果在一區(qū)SCI期刊發(fā)表

近日，上海大學通信學院肖詩逸課題組提出了一種新型電磁超構(gòu)表面，可以根據(jù)不同需要在透明、屏蔽和全吸收模式之間進行自由切換。這項研究不僅在理論揭示了透射式動態(tài)超表面設(shè)計困難的理論根源，更為進一步設(shè)計先進多功能的天線罩開辟了新的道路。相關(guān)研究成果以"A tunable metasurface with switchable functionalities: from perfect transparency to perfect absorption"為題發(fā)表于一區(qū)SCI期刊《Advanced Optical Materials》（IF= 7.12）。

此項究成果可以實現(xiàn)動態(tài)可切換的透射/反射/吸收功能的電磁窗口，能夠同時兼顧雷達探測和雷達隱身，在諸如智能雷達隱身天線罩、高性能太陽能電池電極等方面都有著非常重要的應用需求和前景。上海大學為第一單位。論文第一作者為上海大學通信與信息工程學院碩士生李躍，通訊作者為上海大學肖詩逸教授和復旦大學周磊教授。該研究依托上海大學特種光纖與光接入網(wǎng)重點實驗室、上海先進通信與數(shù)據(jù)科學研究院進行。