近期科研进展

文摘 2024-09-25 17:31 江苏

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资源环境与地球科学学院

UCASNJ

龙门山地区发现古生代最后的珊瑚-层孔虫生物礁
未来CO₂升高下全球水稻粮食产量安全研究取得进展
中国湖泊有机碳总储量大幅增加

信息学院

UCASNJ

信息高铁智算算力网AI开发平台获评国家数据局首批“全国一体化算力网应用优秀案例”
大语言模型交互研究方面取得进展
江苏首个开源软件团体标准发布

能源动力与智能制造学院

UCASNJ

国际首套百兆瓦级先进压缩空气储能技术研发与集成验证平台蓄热装置顺利完成封顶

资源环境与地球科学学院

龙门山地区发现古生代

最后的珊瑚-层孔虫生物礁

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泥盆纪-石炭纪之交的生物大灭绝（“Hangenberg事件”）造成的最显著的变化之一是珊瑚-层孔虫后生动物礁的消亡。国科大南京学院研究生导师梁昆副研究员和乔丽副研究员开展了龙门山地区长滩子剖面泥盆纪-石炭纪界线附近的动物群和沉积微相变化研究。研究表明珊瑚-层孔虫生物礁发育于长滩子组三段，时代为法门阶最上部，以丰富多样的层孔虫和床板珊瑚为主要造礁生物，这代表了古生代最后的以珊瑚-层孔虫组合为主的生物礁；随后发生的碳同位素漂移所指示的环境波动（EDICE层位）造成了生物礁的消失。虽然仍有少数珊瑚和层孔虫类群残存于此环境中，表现出对环境波动的韧性，但紧接而至的Lower Hangenberg事件（LHC层位）最终摧毁了珊瑚-层孔虫组合；这可能归因于大陆风化作用的显著增强以及海底广泛缺氧的强烈影响。

相关研究成果在Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology发表。

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未来CO₂升高下全球水稻

粮食产量安全研究取得进展

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在全球气候变化背景下，气候变化对农业产量产生了显著影响，为了预测未来全球水稻产量，我们亟需评估气候变化对粮食生产的影响。国科大南京学院研究生导师、岗位教师朱春梧研究员课题组基于全球水稻Free-Air CO₂ Enrichment (FACE)和Open Top Chamber (OTC)试验观测数据，确定了水稻生长季均温和亚种是影响水稻产量对CO2增加响应的主导因素，构建了不同亚种水稻CO2施肥效应（CFE）对温度的响应模型，预测了2030-2099年CO2升高下全球水稻产量的变化。该研究对于全球粮食安全具有重要影响。本研究通过大量数据分析和模型的构建，是首个考虑了全球水稻亚种和水稻生长季均温的空间分布和变化的CFE对未来全球稻米产量影响的评估研究，为研究全球气候变化对全球粮食安全的影响提供了新的研究方法和视角。

相关研究成果发表在Nature Food。

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中国湖泊有机碳总储量大幅增加

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国科大南京学院研究生导师刘东副研究员等联合自然资源部第二海洋研究所、香港大学、英国斯特林大学、英国班戈大学、爱沙尼亚塔尔图大学等单位的多名学者开展研究，揭示了1984-2023年中国湖泊有机碳浓度时空分异格局和储量显著增加的规律。结果表明，人类活动对DOC浓度空间变化的贡献为50.2%，气候因子对POC浓度空间变化的贡献为75.9%。研究确定了流域人类活动、湖泊水量或气候等是中国湖泊有机碳储量增加的主要驱动因素。利用大量的野外调查数据和卫星监测技术，研究人员发现1984-2023年中国24,366个湖泊有机碳浓度和储量的明显时空变化，指出了已有假设缺陷。本研究对于理解湖泊碳循环过程机制具有重要意义。

相关研究成果发表在Nature Communications。

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信息学院

信息高铁智算算力网AI开发平台

获评国家数据局首批

“全国一体化算力网应用优秀案例”

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2024中国国际大数据产业博览会——“数算一体，驱动未来”交流活动上，国家数据局发布了首批25个“全国一体化算力网应用优秀案例”。由国科大南京学院科教融合单位中科南京信息高铁研究院申报的“打造智算算力网AI开发平台助力人工智能基础设施发展”方案荣获国家数据局首批推荐，并作为“多元算力一体化布局”的优秀案例展出。

当前，人工智能基础设施存在地区性资源分配不均、技术标准不统一、算力使用门槛高等问题。信息高铁智算算力网AI开发平台通过汇聚异构异属异域算力资源，实现多元算力协同，通过构建全流程AI能力，降低智算算力使用门槛，通过创新平台运营模式，减少用户算力使用成本。平台构建了南京、昆山与郑州三地的智算算力网。目前，智算算力网AI开发平台累计支持了7个领域的50多个科研行业大模型，如翻译大模型“百聆”、抗体结构预测大模型，医疗大语言模型等。

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大语言模型交互研究方面取得进展

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国科大南京学院研究生导师李鹏及其团队在大语言模型交互研究方面取得进展。针对LLM Agent在复杂动态环境中如何学习并持续提升，团队提出了一种具备策略级自我反思和行为优化的LLM Agent，并在多玩家非完美信息的博弈游戏中进行了实验。目前，LLM Agent大多专注于特定任务。大部分LLM Agent缺乏从任务环境中学习的能力，他们无法通过与环境互动来提升自己的行为，从而更好地达成人类设定的目标。因此当面对复杂的动态的环境时，LLM Agent给出的决策往往不够合理，不懂变通。针对这一问题，团队开发了一种能够在交互环境中学习任务世界模型，优化自身行为策略的LLM-based Agent：Agent-Pro，从而具备在复杂动态的环境中学习与进化的能力。Agent-Pro通过对这类情境的研究，为解决众多现实世界的问题提供了有效策略。

相关研究成果被自然语言处理领域旗舰国际会议ACL 2024接收。

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江苏首个开源软件团体标准发布

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近日，江苏省数字金融协会发布公告，《开源软件安全风险评价标准》（T/JDFA01-2024）自2024年9月10日起正式实施。该标准由国科大南京学院科教融合单位中科南京软件技术研究院牵头编制，是江苏首个开源软件团体标准。《开源软件安全风险评价标准》由江苏省数字金融协会归口管理，中国人民银行江苏分行提出，中科南京软件技术研究院作为主编单位，联合江苏省软件产品检测中心、江苏省知识产权保护中心、南京理工大学、南京信息工程大学、南京银行等20余家单位共同完成。

标准根据中国人民银行等单位联合发布的《关于规范金融业开源技术应用与发展的意见》，经过广泛调查研究，参考国内外相关标准，并广泛征求意见的基础上制定。标准规范了开源软件安全风险评价流程及指标体系等，适用于开源软件的安全风险评价。标准的制定，有助于规范开源软件的合规性评估和安全性评估，推动江苏省开源产业高质量发展。

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能源动力与智能制造学院

国际首套百兆瓦级先进压缩空气

储能技术研发与集成验证平台

蓄热装置顺利完成封顶

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近日，由国科大南京学院科教融合单位中科南京未来能源系统研究院研发的国际首套百兆瓦级先进压缩空气储能技术研发与集成验证平台蓄热装置顺利完成封顶，标志着该试验平台建设取得了新的里程碑式进展。百兆瓦级先进压缩空气储能技术研发与集成验证平台是国际首套可开展30MW-600MW范围压缩空气储能系统及部件试验的综合试验装置，目标是实现压缩空气储能系统全尺寸、全工况实验，有效解决储能系统规模、效率、成本、寿命等瓶颈问题，从而为大规模长时储能技术的创新与应用提供支撑。蓄热装置是压缩空气储能系统的关键组成部分，对储能系统整体性能有着重要影响。该蓄热装置也是南京市江宁区历史上首套大型球状储罐的安装应用，在促进工业技术发展、加速技术产业化进程、指导行业政策完善等方面有着十分重要的意义。

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END

来源：各专业学院（科教融合单位）

美编：郭宗煜

责编：张鹤年

中国科学院大学南京学院

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