陈波
山东省
了解更多
研究领域：
新材料
研究方向：
深度学习与智能制造技术、多传感器信息融合技术、经典及智能控制理论在焊接质量自动控制过程中的应用，包括焊缝跟踪、焊接路径自主识别与规划、焊接过程形性一体化自动控制。
新材料、梯度材料、复合材料结构及性能一体化增材制造，基于高通量和机器学习技术的增材制造材料一体化设计，激光增材制造过程质量（形状、成分、性能、组织）在线监测及质量智能化控制。
激光及激光电弧复合焊接过程的传热传质行为、激光电弧交互作用机理，扫描振镜激光-热丝TIG/MAG复合焊接技术，窄间隙激光电弧复合焊接技术，激光填丝焊接过程及机理。
高能量光纤传输脉冲激光水下激光冲击强化技术，应用于核反应堆、航空发动机叶片等关重构件的延寿及修复再制造。
所在单位：
哈尔滨工业大学
张岩
广东省
了解更多
研究领域：
生物医药
研究方向：
1. 分子模拟与药物设计
2. 结构生物学
3. 药物化学
所在单位：
中国科学院广州生物医药与健康研究院
徐大勇
安徽省
了解更多
研究领域：
环保
研究方向：
污染环境生态修复、人工湿地（人工湿地微生物燃料电池）、污泥处理及资源化、重金属污染治理
所在单位：
安徽工程大学
李文彬
天津市
了解更多
研究领域：
新能源,环保
研究方向：
能源清洁高效利用
所在单位：
天津大学
傅钢
福建省
了解更多
研究领域：
精细化工
研究方向：
催化反应机理 应用量子化学
所在单位：
厦门大学
孙美玲
湖北省
了解更多
研究领域：
储能
研究方向：
电化学储能材料，主要涉及锂(钠)二次电池、锂硫电池正极材料和固态电解质；同步辐射X-射线吸收光谱、近常压X-射线光电子能谱。
所在单位：
武汉理工大学
董绍俊
吉林省
了解更多
研究领域：
新材料,石油炼制,石油化工,精细化工
研究方向：
分析化学
所在单位：
中国科学院长春应用化学研究所
阎兴斌
广东省
了解更多
研究领域：
储能
研究方向：
超级电容器和电池-电容混合储能；钠离子电池电极材料与电解液设计；双离子储能器件；半固态电池和超级电容器
所在单位：
中山大学
马怀军
辽宁省
了解更多
研究领域：
天然气化工,环保,新材料,石油炼制,石油化工,精细化工
研究方向：
工业催化、化学工程
所在单位：
中国科学院大连化学物理研究所
龚俊波
天津市
了解更多
研究领域：
新能源
研究方向：
能源产业,生命健康,环境生态
所在单位：
天津大学
李霄鹏
上海市
了解更多
研究领域：
天然气化工,新材料,石油炼制,石油化工,精细化工,生物医药
研究方向：
在过去的数十年中，超分子化学经历了迅猛发展。其中，基于配位键优异的方向性和可控性，配位自组装已经成为构筑二维和三维超分子结构的有效手段。迄今为止，此领域涌现出大量的大环和多面体组装体，然后多数结构的复杂度和组装的精准度依然不及生物大分子，由此导致功能的精妙程度也远远低于生物体系。围绕以上挑战，我们团队致力于针对以下三个方面开展了系统研究：（1）我们发展了基于多臂配体的多重配位自组装策略，实现了二维和三维超分子结构的精准构筑。这些具有精确结构的超分子可以进一步组装成为规则有序的纳米结构，并且具有独特的性质。（2）复杂超分子组装的不可控性和表征手段的缺乏已严重制约了此领域在功能方向的探索。针对此挑战，我们团队发展了基于多维度质谱和扫描隧道显微镜（STM）的表征技术，突破了具有大分子量和弱相互作用的超分子结构表征瓶颈。同时我们将探索制备级质谱与STM的一体化装置研制，即pMS-STM，此装置可实现大分子结构的原位可视化表征。（3）基于多重配位自组装和独特的表征手段，我们致力于具有分子层次精准度的新材料开发，探索的范围包括主客体化学、分子识别、反应调控、仿生催化、模板合成以及生物医学。
所在单位：
中国科学院上海有机化学研究所
陈奕博
江苏省
了解更多
研究领域：
生物医药
研究方向：
（1）智能物联网技术在生物医学领域的应用研究：借助物联网软硬件系统与人工智能技术，开展面向癌症与代谢性疾病诊疗、慢病管理的数据智能分析、风险预测模型的开发，以及物联网传感器节点、可穿戴设备、智能关网等终端系统与云平台的构建；
（2）人工智能驱动的医学检验技术：利用机器学习、计算机视觉与生成式大语言模型等建模技术，研究针对医学显微图像、肿瘤标志物、拉曼光谱、质谱图谱等医学检验数据分析处理的技术与方法；
（3）多组学融合赋能的肿瘤精准诊疗技术：结合深度学习、影像组学及多组学融合技术，开展跨尺度跨组学数据融合模型、无监督机器学习模型及深度学习模型框架的研究。
所在单位：
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
