湖大人，硕果累累！

摘要：电源模块作为电子设备的“心脏”，其小型化、集成化发展广受学术界和产业界关注。电源集成化发展的终极目标，是将电源控制逻辑电路与电容、电感等无源器件集成于同一芯片，以实现完整的电源功能（即单芯片电源，PwrSoC）。然而，目前的半导体技术难以将高性能的无源器件集成

近期

湖南大学的科研团队

在多个领域前沿潜心钻研、深度耕耘

收获了一系列突破性成果和创新性进展

让我们共同见证这些累累硕果

领略湖大科研力量吧！

电源模块作为电子设备的“心脏”，其小型化、集成化发展广受学术界和产业界关注。电源集成化发展的终极目标，是将电源控制逻辑电路与电容、电感等无源器件集成于同一芯片，以实现完整的电源功能（即单芯片电源，PwrSoC）。然而，目前的半导体技术难以将高性能的无源器件集成在小面积的芯片上，这成为了实现单芯片电源主要瓶颈。

针对上述问题，湖南大学半导体学院（集成电路学院）徐思行副教授团队提出了一种基于MEMS技术的电容-电感（L-C）单片集成新思路。他们研发了硅基三维高深宽比复合微电极技术，可以在制造低阻抗MEMS电感线圈的同时，还能通过选择性刻蚀工艺将其转变为多孔电容器电极，从而提供超高性能密度的电化学电容。基于该技术成功地实现了MEMS L-C集成芯片，其电容/电感密度相较于传统解决方案分别提升了2个和1个数量级，为突破单芯片电源的瓶颈问题提供了全新解决方案。

这一成果以“Monolithic MEMS L-C Chip with Ultrahigh Performance Densities for PwrSoC Applications”为题，被国际电子器件会议 (International Electron Device Meeting, IEDM 2024)接收，并于12月10日在美国旧金山做口头会议报告。论文的共同第一作者为物理与微电子科学学院硕士生石展鹏和半导体学院博士生周纪勇，通讯作者为半导体学院徐思行副教授、廖蕾教授，以及清华大学集成电路学院王晓红教授。

MEMS L-C集成芯片相关概念、实物照片以及性能指标。

能谷自由度是指布洛赫电子在动量空间中不等价的能量极值点，是能谷电子学的基本信息编码载体。在二维过渡金属硫族化合物半导体中，该自由度可继承到由强库伦相互作用束缚的电子-空穴对中，形成能谷激子。能谷激子具有光学选择定则，可通过控制泵浦光源的圆偏振性来激发，从而使得能谷自由度的操控成为可能。但在二维过渡金属硫族化合物半导体中，强交换相互作用导致不同能谷发生耦合，进而导致其能谷激子处于量子叠加态。理论上处于该量子叠加的能谷激子态应具有线偏振光辐射行为，而这与通常在偏振分辨的光学实验中观测到的圆偏振光辐射行为相矛盾。

针对上述问题，湖南大学童庆军教授团队通过引入实验中泵浦光源引起的能谷激子产生与湮灭过程，建立了一套能谷激子的非厄米理论。该理论揭示了一种由非厄米体系中宇称-时间对称性破缺诱导的反常能谷极化激子态。该反常量子态可解释实验中观察到的圆偏振光辐射行为。进一步研究表明，随着激子动量的增加，宇称-时间对称性会重新恢复，这时能谷激子会恢复其能谷相干性。但与厄米能谷激子理论预测不同，这些非厄米能谷激子所辐射光的线偏振方向是非正交的，甚至在奇异点处变为平行。同时，我们的非厄米能谷激子理论表明能谷激子具有非零的贝利曲率，进而可展现出新奇的拓扑霍尔输运行为。该工作不仅揭示了能谷激子新的光学与输运特性，也为非厄米物理研究提供了新的固态量子平台。

相关研究成果以“Non-Hermitian Theory of Valley Excitons in Two-Dimensional Semiconductors”为题发表在《物理评论快报》(Physics Review Letters)，湖南大学物理与微电子科学学院为论文唯一单位，博士生王秋同和助理教授李辞为共同第一作者，童庆军教授为通讯作者。该工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的资助。

近日，生物学院于峰教授团队在植物根部免疫调控方面取得新进展。在植物的生长过程中，尤其在应对土壤微生物侵害时，免疫系统发挥着至关重要的作用。叶片和根系应对微生物的策略有诸多机制上的差异，目前的研究主要集中在叶部病原菌的免疫响应，关于根部病原菌的研究相对较少。于峰团队发现，细胞膜上的受体蛋白激酶FERONIA通过其独特的双重分子形态，调控植物根部的局部免疫，从而在植物的生长与免疫之间保持平衡（图1）。此外，团队的另一项研究揭示了FERONIA与转录因子RD26通过调控木质素合成，进一步影响根部维管束的免疫反应，并调节植物对毁灭性土传病害——青枯病的抗病性（图2）。

研究成果分别以“Regulated cleavage and translocation of FERONIA control immunity in Arabidopsis roots”和“The FERONIA–RESPONSIVE TO DESICCATION 26 module regulates vasCular immunity to Ralstonia solanacearum”为题，分别在国际期刊《Nature Plants》和《The Plant Cell》上发表。于峰教授为两篇文章的通讯作者，湖南大学为第一单位。研究得到了国家自然科学基金、湖南省自然科学基金等项目资助。

图1 FERONIA调控根部局部免疫工作模式图。

图2 FERONIA–RD26模块通过木质素合成调控植物对维管束病原菌青枯菌抗性。

近日，金融与统计学院李海奇教授团队在计量经济学研究领域取得新进展，研究成果以“Estimating and testing for smooth structural changes in moment condition models”为题，发表于计量经济学国际期刊《Journal of Econometrics》。

矩条件模型广泛应用于宏观经济学和金融学的实证研究，但是传统矩条件模型要求数据平稳并且参数在整个样本期内恒定不变。因此，研究团队聚焦于时变参数矩条件模型的参数估计和统计推断问题。与传统矩条件模型要求数据是平稳的假设不同，该项研究允许数据局部平稳且矩条件模型中的参数可随时间平滑变化。为了得到时变参数的估计，研究团队提出了一种新颖的局部广义矩估计方法（local generalized method of moments, LGMM）并建立了估计量的一致性和渐近正态性。此外，研究团队还研究了矩条件模型中的参数变化及其函数形式的检验问题，提出了系列检验，这些检验具有渐近枢轴性质，并且不需要关于备择假设的先验信息。蒙特卡罗模拟试验研究表明，所提出的估计量和检验在有限样本下具有优越的表现。研究团队利用提出的LGMM方法研究了现实中的资产定价问题，发现风险厌恶系数、跨期边际替代以及贴现因子等参数具有时变特征，且风险厌恶参数具有逆周期性。该项研究成果可以广泛应用于宏观经济学和金融学的实证研究当中。

金融与统计学院李海奇教授为论文第一作者，2022届博士毕业生周瑾为论文通讯作者，湖南大学金融与统计学院为论文第一单位。该文其他合作者为中国科学院大学经济与管理学院和中国科学院预测科学研究中心洪永淼教授。该研究工作得到了国家自然科学基金项目的资助。

传统药物研发面临周期漫长、成本高昂的挑战，新药从发现到上市通常需要十年以上的时间。然而，凭借人工智能的预测能力，研究人员能够在早期阶段设计和识别出最具潜力的药物分子，不仅大幅缩短研发周期，还为降低研发成本和提高成功率开辟了新的路径。

近日，我校信息科学与工程学院曾湘祥教授课题组在智能药物研发方面的成果，分别以“A molecular video-derived foundation model for scientific drug discovery” 和 “A deep learning approach for rational ligand generation with toxicity control via reactive building blocks” 为题，在国际期刊《Nature Communications》和《Nature Computational Science》上发表。

丰富的分子表征对于精准预测药物靶点和分子性质至关重要。为此，研究团队构建了一种基于视频的分子表征学习基础模型VideoMol（图1）。VideoMol利用动态感知和物理化学感知以自监督的方式从 200 万个分子视频的 1.2 亿帧中捕获人类蛋白质组中具有不同生物活性的化合物的理化信息。

图1 VideoMol 基础模型的总体框架。

由于化学空间的复杂性，现有方法难以精确捕捉合理的药物分子模式，导致生成的药物常面临合成难度大、毒性高等问题。为此，研究团队提出了一种新的深度学习方法DeepBlock（图2），该方法针对靶标蛋白序列，基于分子砌块生成配体，利用分子砌块的可反应性保障生成分子的可合成性，并提出靶点感知的分子优化方法控制生成分子的毒性。

图2 DeepBlock 模型的总体框架。

研究成果得到了国家自然科学基金委员会的报道。曾湘祥教授为两篇论文的通讯作者。在第一篇论文中，湖南大学信息科学与工程学院2021届博士生向鸿鑫为论文的第一作者，湖南大学信息科学与工程学院为论文的第一单位。湖南大学国家超级计算长沙中心为研究的开展提供了强大的算力支持。

近日，机器人学院吴迪教授、香港城市大学创意媒体学院刘灿教授联合指导博士生武名柱、李烨烨等开展的生成式人工智能时尚设计研究工作“StyleWe: Towards Style Fusion in Generative Fashion Design with Efficient Federated AI”，受邀在中国计算机学会（CCF）推荐人机交互与普适计算领域CCF A类国际会议ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (ACM CSCW)作口头报告，并获评ACM CSCW 2024最佳论文奖（Best Paper Award）。

该工作面向多人共创的生成式人工智能，在计算资源受限的用户端通过模型压缩部署轻量化生成模型，学习个性化设计风格，同时基于联邦学习的任务划分和隐私保护技术，开展云计算和边缘计算协同工作的模型训练，在不泄露时尚设计师个人手稿数据的同时，实现多个设计师的风格融合和共同创作，并在服装智能设计应用场景进行了验证。

系统架构和交互系统模型。系统架构和交互系统模型。

近日，材料学院谭勇文教授在电催化合成氨领域取得进展。研究成果以“Isolating Cu-Zn active-sites in Ordered Intermetallics to Enhance Nitrite-to-Ammonia Electroreduction”为题发表在《Nature Communications》上。

电催化亚硝酸盐还原合成氨是传统Haber-Bosch合成氨方法的一种绿色且可持续的替代方法。尽管近年来电催化剂的发展取得了重大进展，但高选择性电合成氨仍然是一大科学挑战。研究团队开发了一种具有完全隔离的Cu-Zn活性位点的纳米多孔金属间单原子合金CuZn催化剂，其展现出优异的中性电催化亚硝酸盐还原合成氨活性和稳定性。同时，在膜电极组件条件下，实现工业电流密度（500 mA cm−2）下长时间稳定运行，兼顾了极高的电催化合成氨活性和亚硝酸盐去除率。为电催化合成氨提供了一种高效率、高选择性的新型催化剂，具有重要的工业应用前景，尤其是在处理工业废水中的亚硝酸盐污染和合成清洁氢载体方面。

湖南大学为唯一通讯单位，蓝蛟博士、王震博士为论文的共同第一作者，谭勇文教授为通讯作者。

玻璃体视网膜疾病对视力构成重大威胁，其治疗金标准是切除玻璃体、修复病变的视网膜，并向眼球内注入玻璃体替代物支撑眼内结构、促进视网膜复位。然而，目前临床常用的几种玻璃体替代物如乳酸林格氏液、气体填充物和硅油等，都存在无法忽视的缺陷。

近日，湖南大学生命医学交叉研究院教授史俊峰科研团队和中南大学湘雅二医院眼科教授李芸科研团队合作，基于多肽研发了一种可注射式新型自组装肽水凝胶（3E-OX），其优越的光学清晰度、生物相容性和粘弹性，有望成为一种新型的玻璃体替代物。研究成果近日在线发表于《Journal of Controlled Release》上。

该研究开创了利用全场扫描光学相干断层扫描对无色素兔进行视网膜微血管检测的先河。这种新的方法使得首次能够定量评估眼内填充材料的微血管效应。这一进展为评估此类材料的安全性和适用性提供了一种重要验证方法。