经学校申报、专家组考察评估、市领导研究，我校被定位为北京市重点建设的高水平研究型大学，学校的教育事业发展进入了新阶段。学校将以此为契机，以高水平科研平台建设、科研项目申报、科研成果获批为导向，提升科研创新能力，推动科技成果转化，为实现具有商科、轻工和食品特色的世界一流大学不懈努力，力争为国家和首都经济社会发展做出新的更大贡献。

为激发全校师生的科研热情，展示学校各类高水平科研成果，科学技术处、党委宣传部推出《学术简报》栏目，在栏目中推送各学科的最新科研成果，以便师生全面、准确了解各学科科研发展状况，促进各学科间相互交流与合作，推动学校整体科研工作水平的整体、稳步提升。

轻工科学技术学院刘畅瑶在 Physical Chemistry Chemical Physics 中发表封底文章

  轻工科学技术学院应用化学系刘畅瑶和徐宝财教授团队与美国罗格斯大学Romsted教授团队合作发表的文章“Effects of interfacial specific cations and water molarities on AOT micelle-to-vesicle transitions by chemical trapping: the specific ion-pair/hydration model”被选为Physical Chemistry Chemical Physics 杂志的封底文章发表（北京工商大学为第一单位）。

  盐引发的离子型表面活性剂胶束-囊泡转变过程与表面活性剂的尾链长度、头基结构、反离子的类型和浓度等因素都息息相关。然而，有序结构表面宛如一个“黑箱”，一般的实验手段很难聚焦于该区域，更不必说定量地分析出该区域的水分子、头基、反离子的浓度信息，从微观上阐释有序结构转变过程。本文在分子水平上利用化学捕集法研究证明了多种盐引发的双（2-乙基己基）琥珀酸酯磺酸钠(AOT)溶液中的胶束-囊泡转变过程伴随着其有序结构表面水浓度的急剧下降和头基浓度的急剧升高，并提出了离子对-水合模型解释了上述现象。研究发现：胶束-囊泡转变过程总伴随着其表面水浓度的剧烈降低和头基浓度的剧烈升高；在所有的加盐体系中，最终形成囊泡时，其表面上的水浓度都稳定在约35 M，头基浓度稳定在约2 M；转变过程受离子特异性效应的影响，这些有序结构表面浓度发生剧烈改变时所对应的盐浓度与胶束-囊泡转变的临界盐浓度是相互对应的，与所引入的阳离子与磺酸根在有序结构表面形成离子对的难易程度相关。

 该研究工作受到国家重点研发计划（2017YFB0308701），国家自然科学基金（21676003），北京市科技计划项目（D7110500190000），北京工商大学青年教师科研启动基金项目（QNJJ2018-05），和美国国家自然科学基金（NSF-ICC 1124776）资助。

 原文链接：

 Phys. Chem. Chem. Phys., 2019, 21: 8633-8644.

 Effects of interfacial specific cations and water molarities on AOT micelle-to-vesicle transitions by chemical trapping: the specific ion-pair/hydration model. By Changyao Liu, Yuzhao Wang, Yanfei Gao, Yongliang Zhang, Li Zhao, Baocai Xu*, Laurence S. Romsted*.

DOI: 10.1039/C8CP05987J

计算机与信息工程学院韩忠明教授关于网络节点表示学习的研究成果

 韩忠明教授今年在基于网络嵌入方法的耦合网络节点表示学习方面取得重要研究成果。文章“Coupling Network Vertex Representation Learning Based On Network Embedding Method”发表于《中国科学·信息科学》上，目前已经在线刊出。

  网络节点表示学习是大规模复杂网络挖掘中的一个基础问题，通过学习网络节点表示向量，可以更加精准的对网络节点进行表征。近年来，随着深度学习的发展，嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用。同时，网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化，研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘。本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状，对比了现有方法的优劣。然后借鉴单网络中嵌入方法的思想，针对耦合网络提出了耦合网络嵌入模型CWCNE。针对耦合网络的特性，改进了嵌入方法中的游走算法，提出了一种网络间带约束的随机游走策略；同时改进了模型的训练方法，使用网络间迭代训练的方式来学习模型参数。论文首次对耦合网络的表示学习开展了深度研究，得到了审稿人的高度认可，发表于中国科学信息科学。

原文链接：http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSI/doi/10.1360/N112018-00182?slug=abstract

计算机与信息工程学院孔建磊在 Sensors 、Sustainability 等期刊发表多篇农产品供应链危害物细粒度识别的相关论文

  计算机与信息工程学院自动化系孔建磊老师和王小艺教授团队对农产品供应链中危害物细粒度形态识别及预警问题进行深入研究，并且取得系列成果，相关内容在Sustainability 、Sensors、IEEE Access、《食品科学》等期刊中发表多篇相关论文。在研究中，该团队通过物联网、大数据、云计算、深度迁移学习等现代信息技术与农业深度融合，首次构建面向粮油、蔬菜、水果等农产品供应链的CropDeep危害物图像数据库，并提出基于多流分支模型高斯概率融合的细粒度识别模型PFDM-Net，讨论了多粒度特征互补、综合全局决策在辨识微小类间差异和显著类内变化的性能优势。为农产品供应链中云监管平台、智能设备及机器人、智能手机APP等终端提供实时感知、分析及决策关键信息，为自动采摘、水肥药管理、生长状态监控等工作提供技术支撑，有助于预测供应链危害物演变情况并阐明食品质量有效保障规律。

 该研究工作受到国家重点研发计划-粮油食品供应链危害物风险快速预警及防控系统研究（项目号2017YFC1600605）、北京市教育委员会科技计划一般项目（项目号KM201910011010）和国家自然科学基金（项目号61673002）资助。

 原文链接：

Zheng Y Y, Kong J L*, Jin X B, Wang X.Y*. et al. CropDeep: The Crop Vision Dataset for Deep-Learning-Based Classification and Detection in Precision Agriculture[J].Sensors 2019, 19(5), 1058; https://doi.org/10.3390/s19051058

Zheng Y Y, Kong J L*, Jin X B*, Wang X.Y. et al. Probability Fusion Decision Framework of Multiple Deep Neural Networks for Fine-Grained Visual Classification[J]. IEEE Access, 2019, 7: 122740-122757. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2933169

Jin X B*, Yu X.H. , Wang X.Y.* et al. Deep Learning Predictor for Sustainable Precision Agriculture Based on Internet of Things System[J].Sustainability 2020, 12(4), 1433; https://doi.org/10.3390/su12041433

王小艺，李柳生，孔建磊* 等. 基于DBN-MFSVM的粮食供应链危害物风险预警[J]. 食品科学2020, http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2206.TS.20200108.1812.107.html

外国语学院田芳在学术论坛进行论文展示

 外国语学院田芳于2019年11月14日参加了在纽约州立大学布法罗学院（SUNY at Buffalo）举办的第二十届教职员工秋季学术论坛（Annual Faculty/Staff Research and Creativity Fall Forum），并进行了海报展示。

 该学术论坛旨在推动、鼓励、支持布法罗学院教职员工的学术研究和创新研究，为全体教职员工提供一个学术交流平台。田芳的论文以北京工商大学研究生英语教学所使用的教材中一篇文章为例，论证了在英语阅读教学中引入功能语篇分析的体裁和篇章标记语概念能够有效提高学生的阅读理解能力。

食品与健康学院杨贞耐教授团队近期在 Journal of Dairy Science和 International Journal of Molecular Sciences 期刊上发表两篇论文

 近期，食品与健康学院杨贞耐教授团队在国际期刊上连续发表两篇乳品相关学术论文。

 其中一篇题为“Composition, coagulation characteristics, and cheese making capacity of yak milk”发表在Journal of Dairy Science期刊上。本研究从现代干酪加工角度研究了牦牛乳的酶凝加工特性，发现牦牛乳具有更快的酶凝乳速度和更坚实的凝乳质地，凝乳过程对钙离子更敏感，其切达干酪产率是荷斯坦牛乳的1.67倍，是一种优良的干酪用乳。研究结果为牦牛乳干酪的加工提供了基础数据和工艺参数，为促进我国特色牦牛乳制品的开发和推广奠定科学基础。

 另一篇题为“Evaluation and proteomic analysis of lead adsorption by lactic acid bacteria”发表在International Journal of Molecular Sciences期刊上。本研究通过乳酸菌对铅的吸附实验、耐受性实验及铅对乳酸菌生长影响实验，从10株有良好益生特性的乳酸菌筛选出了一株对铅有强吸附性和耐受性的植物乳杆菌YW11。研究结果表明，YW11对铅的吸附率高达99.9%，铅对YW11的最低抑制浓度高于1000mg/L。通过对实验组（铅处理）和对照组（无铅处理）的YW11进行蛋白质组分析，共鉴定出2009个蛋白，显著性差异表达蛋白有44个，其中上调表达蛋白有25个，下调表达蛋白19个。分析表明这些显著性差异蛋白参与了氨基酸和脂质代谢、能量代谢、细胞壁生物合成和物质转运的生物学过程。本研究有助于进一步了解植物乳杆菌对铅的结合与去除的分子生物学机制，为挖掘乳酸菌在环境、食品等领域中的大规模应用和清除重金属污染奠定基础。

 文章信息：

1.Zhang, J; Yang, M; Cai, DY; Hao, YJ; Zhao, X; Zhu, YH; Zhu, H; Yang, ZN*. Composition, coagulation characteristics, and cheese making capacity of yak milk. Journal of Dairy Science, 2020, 103, 1276-1288.

2. Liu SL; Zheng, Y; Ma, YM; Sarwar, A; Zhao, X; Luo, TQ; Yang, ZN*. Evaluation and proteomic analysis of lead adsorption by lactic acid bacteria. International Journal of Molecular Sciences, 2019, 10.3390/ijms20225540.