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独树一帜 信息科学技术前沿的推动者
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——记著名知识工程与大数据挖掘专家杨炳儒教授
杨炳儒，北京科技大学计算机与通信工程学院终身教授、博士生导师、知识工程研究所所长、材料领域知识工程北京市重点实验室学术委员会委员(历任北京市政协委员、信息工程学院副院长)。著名知识工程与大数据挖掘专家、国际注册科技专家、享受国务院特殊津贴的有突出贡献专家、北京市教学名师。兼任国家科技基础条件平台建设专家顾问组专家、教育部学位中心评审专家、中国教育专家委员会专家、国家863高新技术项目、国家自然科学基金项目、教育部科技项目评审专家及国内外13个著名刊物的副主编或编委;曾任国际一般系统学会中国模糊信息与模糊工程学会名誉理事长、中国人工智能学会离散数学专委会主任与知识工程专委会副主任、英国剑桥CIT高级督察官、国家教委考试中心NIT专家组成员、香港专利事务所高级顾问。受聘于多个大学任讲座教授或兼职教授。曾十余次出国出境参加国际学术会议(多次担任国际会议程序委员会委员与分会主席)、讲学与合作研究。在现代数学、计算机科学技术的教学与研究方面取得了斐然的成绩。
在推动新中国创新发展的历史进程中，总有一种星辰，不因岁月的逝去而消沉，不因时代的更迭而泯灭。而是始终秉持着一颗矢志不渝的爱国心为国家奉献的青春和智慧。这其中，有这样一颗明星：他喜欢另辟蹊径，喜欢挑战国际前沿，并用厚重的知识积累和经验为祖国科技创新、追赶国际化潮流贡献力量;他不畏权威，不畏流言，始终坚持自己的那份梦想，用独特的传授方式给自己的学生带来一堂堂精彩人生课堂;他憧憬未来，憧憬明天，用一种民族大爱希望为祖国的科研创新梦贡献一份绵薄之力。他就是北京科技大学计算机与通信工程学院终身教授、博士生导师杨炳儒教授。
开拓创新，科研报国
杨炳儒教授自1964年大学毕业后，基本上未间断系统的学术积累，主要从事现代数学、计算机科学技术的教学与研究工作，其主要研究方向是知识工程。在他看来，作为一个合格的大学老师，必须教学、科研并重发展。因此，他用近20年的时间，在科研与教学领域分别构建与完善了被广泛评价为原创性的两个理论体系——“基于内在认知机理的知识发现理论体系KDTICM”与“认知结构教学方法论体系(简称KM教学法)”，具有极高的科学价值和社会价值。
杨炳儒教授说，从1990年始，他们便在国际视角下另辟蹊径，首次从认知科学、数理逻辑、哲学方法论相融合的学术思想出发，在知识工程领域的总体架构下的知识表示与推理机制、知识发现与知识获取、新型智能系统构造等方面进行了深入研究。他的团队也因此成为国内较早进入知识发现与数据挖掘领域的科研团队，并参加了许多相关的国际会议与国际合作研发工作，做出了一系列被广泛评价为原创性的科研成果：1.知识表示：提出一种新的知识表示方法——语言场及其理论;2.推理机制: 单一与综合语言场下因果关系定性推理、 广义细胞自动机与广义归纳逻辑因果模型、Fuzzy B-D型代数结构与多层次结构逻辑等;3.知识获取：得到了专家知识的归纳获取在机理、算法、环境、技术等方面的一系列成果，解决了先前未解或难解的智能控制与智能管理的四类重要问题。
知识发现(KD)或数据挖掘(DM)是1989年提出的新兴、交叉、边缘学科，杨炳儒教授是国内较早进入该领域的学者;在KD&DM领域历经20多年系统、深入地工作，大致分作五个阶段：发现潜在的作为内在机理的4条规律(机制)-----构建被广泛评价为原创性理论KDTICM(基于内在认知机理的知识发现理论)----KDTICM的纵深拓展-----KDTICM及其拓展的应用研究----类大数据挖掘和大数据挖掘。
目前，KDTICM及其拓展已经成功地应用于农业、现代远程教育、气象、国际商务、税务、数字资源整合、中医、煤矿生产、矿业生产、银联商务、企业创新、铝电解、蛋白质结构预测等13个领域，有效地验证了理论体系及其拓展;解决了一批领域中的典型问题，得到国际著名学府与科学家的好评，并引发国外学者主动提出合作研究。
二十余年如一日，杨炳儒教授带领科研团队不受嘈杂社会的影响，矢志不渝，从容面对单调枯燥的科研数据，一直在知识发现与数据挖掘领域进行潜心研究，这样的坚持是震撼人心的、是值得的，因为他们做出了自己想要的成绩。
大数据时代的大数据挖掘
杨炳儒教授介绍说，大数据分析与挖掘是大数据领域公认的核心技术。随着大数据的急剧涌现，使得传统数据挖掘技术无法解决在线过程控制、决策、预测等领域中的若干难题。
近年来，在完成国家自然科学基金等项目的基础上，得到了多关系挖掘、KDK、Fuzzy 认知图等系列性研究成果并综合集成之，发明了基于KDTICM、领域知识驱动、形态递进的“类大数据挖掘特质技法库构造技术”，并做出了5个典型示范应用。
针对大数据挖掘(BDM)，杨炳儒教授在跟踪国内外该领域前沿的同时,阅读了几十篇有关大数据的论文和十几部专著,并且多次与美国硅谷大数据专家视频交流。首次提出“BDM内在机理”与”过程模型”。BDM是数据积累的量变过程转化为质变过程(即数据智能)的临界点上最关键和最有价值的工作 。对于处在朦胧状态中的BDM，不应该也不可能延续传统的海量数据挖掘(DM)主流发展的轨迹----高效可扩展性算法及其应用的研究;因为存在着比算法更为重要的先导性内在机理与过程模型的创新性研究。其内在机理的主要内容包括双库对应原理(机制)，信息扩张原理 (机制)，生态演化与生态再造原理(机制)，以及泛互克性原理(机制)等。
针对刚刚起步的大数据挖掘，杨炳儒教授在国内外首次提出全新的、与传统的DM有着本质区别的“BDM过程模型总体架构”;并给出总体架构各个层面的探索性诠释。 相关成果在以“大融合 大变革 大突破——大数据时代的工业变革”为主题的“2015中国工业大数据大会”上,应邀作了题为《大数据挖掘进展的全景视图缩放》的演讲，引起与会者广泛关注，得到业界高度评价。首次提出了“第四范式下大数据挖掘内在机理与过程模型的突破”与“基于认知与生态机理的大数据挖掘总体架构”等多项研究成果，得到IEEE国际顶级会议的高度评价。
针对用于项目与工程应用层面的应用软件研发的必要性与紧迫性，提出BDM若干算法的探索性研究，以填补国内外空白，以适应智能决策、智能预测、企业智慧与创新驱动发展战略的迫切需求。近期与我国大数据工程中心城市贵阳市的企业和高校合作申报了相关大数据研发项目，即目前最急切需要的大数据挖掘软件产品的研发。
近阶段，又根据“国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知”、科技部关于发布国家重点研发计划精准医学研究等重点专项“2016年度项目申报指南”的精神，作出了5个研发项目的顶层设计架构，确定了“深度融合云计算的大数据挖掘过程模型与典型算法的技术研发及其应用”、“制造业CPS研发”、“基于大数据分析的DNA全序组装系统方法”等项研发目标;并结合实际领域开展应用示范工作。能够踏踏实实出点成果，不张扬、不炒作，真正为国家在科学领域做点实事，能够跟随世界潮流，杨教授心里就感到非常满足了。
孜孜不倦，创新教学模式
在教学方面，杨炳儒教授在几十年的教学实践中，提出了一系列递进的教学改革的新思想、新理论：“知识逻辑结构核心论教学观”——“知识逻辑结构与思维形式注记相融合教学法”——“认知结构教学方法论(KM教学法)”，并采用多种创新模式推广应用之。 在国内开展了专题研讨会，在国际上发表了二十多篇相关论文。被专家鉴定为：“该课题研究成果丰富，应用效果良好，在高等教育教学改革领域取得了高水平的原创性成果，具有示范推广价值”;“在国内外同类研究成果中处于领先地位，对我国高等教育教学创新与改革起到示范作用”，并引领国内多所高校教师自发地实施KM教学法。
作为大学教授，杨炳儒目前讲授12门课程，全部脱书脱稿，多次观摩教学，力求教学的科学性与艺术性，博得听课师生的一致赞誉。对于自己的学生要求得非常严格，包括在知识结构、能力结构、方法论结构、创新思维等方面同步提升。因为他知道只有在数学、哲学和逻辑三方面都有所建树者，才有可能成为“雄厚基础型”而非“点深入型”，才能做出杰出贡献。
对于如何修炼成才，杨炳儒教授总结了一套模式。他表示：成才的第一个阶段就是学习阶段，因为即使读完博士，也仅仅是刚进入科学殿堂的大门，离成才还很远。所以在一个科学研究领域的知识爆炸时代，要想做出一定的成就，就必须有较长时间的知识训练和能力训练，要有一定的境界和经验。所以科学研究就是在有动力的前提下，通过全面的知识能力、经验各方面不断的训练，来培养很深的知识内涵，才能够真正适应社会上的需要。只有为企业创造出真正实用的创新性产品和技术，才能产生真正的经济效益和社会效益。
多年来，杨炳儒的科研和教学成果得到了国内外专家学者的一致赞誉。在科研方面，他先后在国内外期刊与重要国际会议上发表学术论文637篇，经查新年被SCI、EI、ISTP收录共253篇，总计他引3399次;出版专著9部、合著8部;通过国家与省部级正式鉴定或验收的科研课题近40项(均为课题负责人);独获国际重要科技奖励3项(由ISI与WORLDCOMP奖项评选委员会联合颁发的“成就奖”、“成就奖”与“杰出成就奖”;在世界范围内2次获奖者仅有12位);获位于第一名的国内省部级科技奖励13项;以唯一发明人获10项国家发明专利证书(另有5项受理)、4项计算机软件著作权登记证书和1项软件产品证书。 2006年评为“信息产业科技创新先进工作者”;2012年评为“优秀科技工作者”。建立了多个研究基地与协作基地，大力推广应用研究成果。
在教学方面，2015年，杨炳儒教授获得“第七批国家精品视频公开课”---主讲“知识工程”，获高度评价;获教学研究成果奖18项;发表30篇教学研究论文;承担11项国家与省部级教改项目;独编与主编10部教材(含精品教材与十二五规划教材);在中央电视台与天津电视台讲授价值工程，获奖与好评。先后培养与指导青年教师2名、博士后2名、博士生79名、硕士生87名、外国留学生10名;总计180名。
基于这些成就与贡献，杨炳儒教授被载入《世界数学家名录》、《世界名人录》、《世界科技咨询专家》、《世界优秀人才名录》;“中国新闻”、“科技日报”、“人民画报”、 “中国画报” 、“新华社”、“中国科学院”、“科学中国人”等以“著名信息工程专家”、 “著名知识工程专家”、“著名计算机科学家知识发现专家”等为题做了报道;天津电视台也曾用中英文向国内外做过相关报道。(2007年遴选为中国工程院院士有效候选人) 。
创新，不能一蹴而就
自国家提出创新驱动发展战略以来，我国呈现出大众创业、万众创新的良好局面。在杨炳儒教授看来，如果精准的来谈创新概念的话，创新是有层次的：第一，创新是一种组合技术，是一种把精华的元素集中起来整合形成的创新，或者消化集成国外一些先进的东西加以创新;第二，创新可以是一种改进型的;第三，创新是提出一种全新的专题研究方向或技法;第四，最高级的创新，属于开创新学科、新领域的创新。杨炳儒教授喜欢有意义的原创型的创新，可以结合一些领域前沿典型难题进行深入探讨的创新;即在某个专题或者某个框架下，基于已备的雄厚基础去把握整体上更加宏观的层面，做出原创性或体系性的成果;这种“大胆”的成果就需要十年、二十年甚至更长时间的深入研究和探索，需要以探索未知为乐而不以追求名利为目标的奉献精神。
我们期待，有更多像杨教授一样的高知学者，淡泊名利、笃信精勤的行走在科研创新的道路上，为我们共同的创新强国梦注入源源不断的力量!
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& “Nature：人核孔复合物的一个详细模型”
Nature：人核孔复合物的一个详细模型
来源：生物360
真核细胞中细胞核与细胞质之间的物质运输是由核孔复合物控制的。Martin&Beck及同事用低温电子断层扫描术、质谱和其他分析方法生成了迄今关于人核孔复合物的最全面的结构模型。该模型显示了以前不知道的局部相互作用以及运输通道nucleoporin&358&(Nup358)在介导核孔复合物内的Y-复合物的寡聚反应中所起的一个作用。
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1.有机金属钯试剂用于半胱氨酸生物偶联
（Organometallic palladium reagents for cysteine bioconjugation）
基于过渡金属的催化反应在有机合成中应用非常广泛，特别是在小分子的修饰方面。不过，很少有报道使用过渡金属来修饰复杂的生物分子。这主要是因为生物分子中有多种反应官能团，且反应条件苛刻（如水介质、低温、温和的 pH 值）。 Vinogradova 等人报道了一种新型钯催化剂，可以在生物适宜的反应条件下，高效、高选择性的催化半胱氨酸进行共轭反应。这种钯试剂合成路线简单，具有高度实用性，可以为蛋白质的修饰带来很大空间。生成的产物在酸、碱、氧化剂等条件下都稳定。作者称，这种钯催化剂展示了在合成生物共轭材料方面的巨大潜力。（Nature& doi : 10.1038 / nature 15739 ）&
2.固态锂超离子导体的设计原则
（Design principles for solid-state lithium superionic conductors）&
在锂离子电池中，相比于有机电解质，锂固态电解质有两方面的优势，一方面它有更低的易燃性，另一方面它有更好的电化学稳定性。不过，要使固态锂离子电导率达到液态电解质的水平（&1mS cm-1）是非常困难的。 Wang 等人揭示了快速 Li 传导材料中阴离子排列与离子传输之间的关系，以及利于锂离子传导的理想结构。他们发现，体心立方的离子骨架是获得高离子电导率的最理想结构，因为这种结构有利于锂离子在相邻的四面体间隙中跃迁。这些发现使科学家们更深入的认识锂离子导体中的离子传输过程，并为未来设计锂固态电解质指明了方向。（Nature Materials& DOI : 10.1038 / NMAT 4369 ）
3.大面积、高质量2D超薄Mo2C超导晶体
（Large-area high-quality 2D ultrathin Mo2C superconducting crystals）
过渡金属碳化物（TMCs）是一大类材料，具有很多有趣的性质。高质量的 2D TMCs 材料对研究其物理现象和性质是非常重要的。不过，目前得到的 2D TMCs 材料均是由化学方法合成的纳米片，其最大的横向尺寸不超过 10 微米，并且还有缺陷。 Xu 等人报道了通过化学气相沉积法（CVD）制备大面积、高质量的 2D 超薄 Mo2C 晶体。晶体仅有几纳米厚，大小超过 100 微米，并且在大气环境下非常稳定。晶体展现了超导相变的 2D 特性，同时还有磁场下的强各向异性特性。晶体的超导性强烈的依赖于晶体厚度。他们开发的这种 CVD 技术还可以制备其他高质量 2D TMC 晶体，例如超薄 WC 和 TaC 晶体，这将有助于扩展 2D 材料体系。（Nature Materials& DOI : 10.1038 / NMAT 4374 ）
4.有机半导体在真空场中的电导率
（Conductivity in organic semiconductors hybridized with the vacuum field）
过去十多年中，提高有机薄膜晶体管迁移率的努力大多集中在优化材料与器件的结构上。 Orgiu 等人尝试了一种完全不同的办法，他们将载流子注入到与真空电磁场杂化的能态中。为了证明这一想法，他们将有机半导体强烈耦合到等离子体模式，形成了分布达到 105 个分子的相干状态。实验结果证明，在耦合状态下，电流提升了一个数量级，这主要来自于场效应迁移率的变化。他们的实验结果证明，可以通过控制真空电磁场环境来调节并提高材料的性质。（Nature Materials& DOI : 10.1038 / NMAT 4392 ）&
5.通过LiOH的形成和分解来驱动循环Li-O2电池
（Cycling Li-O2 batteries via LiOH formation and decomposition）
可充电锂-空气（Li-O2）电池有很大潜力成为下一代储能技术，不过它的实际应用还有许多挑战。一般的 Li-O2 电池是通过形成 Li2O2 来驱动循环的。 Liu 等人报道了一种新方法，他们以还原氧化石墨烯为电极， LiI 为添加剂，乙二醇二甲醚为溶剂来制备新型电池。这种电池在充放电的过程中可以可逆的形成或分解 LiOH 晶体。这使得电池具有很高的比容量、极佳的储能效率（93.2%）和充放电性。电池可以容忍高浓度的水，水是生成 LiOH 的主要质子源，此外， LiI 的加入也对电池的性能有巨大影响。（Science& DOI : 10.1126 / science.aac 7730 ）&
6.以无机材料作为电荷提取层的高效、稳定、大面积钙钛矿太阳能电池
（Efficient and stable large-area perovskite solar cells with inorganic charge extraction layers）&
最近，钙钛矿太阳能电池（PSCs）能量转化效率（PCEs）的快速增长吸引了全球科学家的目光。不过，高的PCE也常常伴随着低的稳定性以及较小的光照面积（小于0.1cm2）。 Chen 等人在平面 PSC 中以重掺杂的无机材料作为电荷提取层，实现了超快的电荷提取。电荷提取层可以做到 10-20nm 厚，并且可以有效避免在大面积状态下出现的针孔缺陷。基于这种材料制备的 PSCs 器件面积在超过 1cm2 的条件下能量转化效率也可以达到 15% ，并且这一数据经过了专业机构的认证。（Science Express& DOI ：10.1126 / science.aad 1015 ）&
7．液晶聚合物网络和弹性体的可设计及可适应机械结构
（Programmable and adaptive mechanics with liquid crystal polymernetworks and elastomers）&
液晶是当今社会广泛应用的一项技术。不过，随着显示器的逐渐商品化，企业、政府、学术界的科研工作者们日益将兴趣转移到具有聚合物形态的液晶分子上，以发掘其特殊并有用的性质。 White 等人就聚合物液晶材料撰写了相关综述。他们回顾了聚合物液晶材料的发展史，着重介绍了材料在受热和光照条件下的宏观力学响应。在此框架内，他们还阐述了液晶相比于其他类似材料的优势。最后，他们展望了未来会面临的挑战以及近期的一些应用前景。（Nature Materials& DOI : 10.1038 / NMAT 4433 ）&
8.电沉积非均质金属-绝缘体-半导体结用于高效光催化裂解水
（An electrodeposited inhomogeneous metal–insulator–semiconductorjunction for effcient photoelectrochemical water oxidation）&
用光电化学法裂解水制氢气和氧气需要有半导体来吸收光子产生电子-空穴对，还需要有催化剂来提高电子在从半导体向溶液中转移的动力。一个重要的问题是，催化剂如何能有效影响半导体中的能带弯曲，进而提高光生电压。 Hill 等人报道了一种简单、廉价的电化学沉积法，来制备用于光催化裂解水的高效的 n-Si/SiOx/Co/CoOOH 光阳极。这个光阳极作为一种固态、金属-绝缘体-半导体光电池，与低过电压的水裂解电化学电池串联在一起。势垒高度与 Co 的覆盖范围相关，厚膜下势垒为 0.74eV ，薄膜下势垒提升到 0.91eV 。这种更大的 势垒使得最终的光生电压提高了360mV。（Nature Materials& DOI : 10.1038 / NMAT 4408 ）
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