9月18日，国家自然科学基金委员会公布了2020年度申请项目评审结果，我校彭丹博士、邵宁宁博士以及依托我校申报的李鑫博士3人申请的青年科学基金项目获立项，立项总金额72万元（直接费用）。
交通与环境学院彭丹博士获立项项目“酶原位构筑三维秸秆基材料及其去除溢油的机理研究”瞄准海洋石油污染及农业有机固体废物处理问题，基于玉米秸秆髓的极低密度和蜂窝状结构特性，以玉米秸秆髓块为原料，采用冻融偶联酶原位制备三维秸秆吸附材料，并对其进行漆酶疏水改性研究，以明确酶功能化秸秆髓的表面微环境结构特征，同时探讨吸油后，溢油的回收和材料处置途径。研究成果能为农业有机废弃物的资源化和溢油回收处理的可持续研发提供理论与技术支持。
滨海土木工程技术研究所邵宁宁博士获立项项目“硅铝键合环境对MSWI底灰碱溶出动力学影响机制研究”主要聚焦城市垃圾资源化问题，以垃圾焚烧底灰的硅铝元素成键环境对其碱激发元素溶出动力学影响机制为研究核心，开展底灰组成和微观结构特性研究、元素碱溶出动力学研究及碱激发解聚机理研究。研究旨在揭示底灰元素和物相的分布和聚集规律、硅铝成键环境对元素碱浸出动力学的影响机制并建立底灰碱激发活性的评价方法，以及构建底灰碱激发解聚过程机理模型。研究成果不仅能为垃圾焚烧底灰的碱激发设计、预测，以及调控提供理论指导，而且对其他硅铝质固体废弃物也具有共性科学意义，成果具有普适性。
李鑫博士的项目“基于先验信息的在线跟踪技术研究”关注的是计算机视觉领域的视觉目标跟踪技术，该技术是公共安全（智能视频监控）、公共交通（自动驾驶）、工业生产（智能机器人）等领域的重要支撑。该项目将围绕“跟踪先验信息建模及其在线应用的理论与方法”这一科学问题展开研究，并提出“基于知识蒸馏的跟踪先验信息构建模型+基于迁移学习的先验信息实例化方法+基于贝叶斯状态模型的离线、在线信息联合跟踪框架”的技术路线。研究有望使视觉跟踪技术在离线先验信息的应用和支撑下取得突破，并推动深度学习理论在小样本、在线学习领域的发展和完善。（科研处）
