该研究小组为低分子量、高社会和环境影响的有机分子开发了新的选择性荧光探针。新开发的荧光探针能够在某些分析物的存在下显示出很大的荧光差异，并且它们面向解决高环境影响的污染物的检测问题，兴奋剂和娱乐性滥用药物。通过将荧光探针结合到二氧化硅纳米材料中，研究小组产生了具有毒理学和环境实用性的新型发光传感材料。

病毒可能通过被污染的表面传播，病毒可以在不同的材料上保持活性，时间从数小时到数天不等。为了降低通过接触电梯按钮、购物车和门把手等高接触表面传播感染的可能性，目前正在使用银和铜离子等抗菌材料。然而，这些解决方案面临着一些挑战，例如持久性低和灭活病毒所需的时间更长。为了克服这些挑战，开发了含有氧化铜（Cu2O）和可见光光催化剂的耐用抗病毒材料。这些材料被证明能够在一小时内灭活99%以上的病毒，即使在没有光线的环境中也是如此。使用专利分散技术，活性Cu2O和可见光光催化剂材料在包含它们的产品的最外表面上保持稳定的纳米颗粒。这为高性能和持久抗病毒性能提供了较大的反应表面积。

该技术描述了一种将无线电波限制在带有导电纺织品图案的衣服上的方法。在这些图案附近传输的无线信号称为“超材料纺织品”，沿着纺织品表面传播，而不是进入周围空间。此外，可以修改超材料纺织品的几何形状，以引导无线电波的传播，并实现无源器件，用于能量传输、传感和信号处理。

纳米压印是一种通过压印抗蚀剂的机械变形来制作微米和纳米级图案的光刻技术。该技术提供了一种基于纳米压印和传统注射成型元素相结合的解决方案——纳米注射成型，能够生产具有功能化表面的微尺度和纳米尺度三维自由形状产品。这项技术允许制造适合我们在光学、消费品、生物医学和3D成像等领域的高分辨率图案。高分辨率图案通过模具转移到热塑性材料和树脂上，然后印刷到聚合物或玻璃基板上。由于纳米压印光刻和纳米注射成型是多功能解决方案，具有赋予各种功能的能力，因此技术所有者能够为各种应用开发定制解决方案，从图案和模具制造到中试规模生产。

全球能源困境和气候变暖日益严重，15%的电力用于冷却系统。辐射冷却纺织品具有透气性和可拉伸性等优点，已被公认为一种有效的个人热管理策略。一些现有的解决方案采用了主动冷却策略，其中使用强制惯例。然而，这种解决方案需要使用机械设备来移动空气，这使得整个解决方案体积庞大，需要外部电源。在许多应用中，这种策略并不实用。虽然一些人已经探索了辐射冷却，但现有的辐射冷却解决方案主要是通过随机嵌入纳米粒子构建的，并经历基于溶液的处理过程，这对环境不友好。我们开发并演示了一种构造辐射冷却溶液的新方法。我们的专利光纤和薄膜是由内部周期结构设计和制造的。与随机分布结构相比，这些周期性结构将大大改善冷却性能。我们的解决方案有可能在不引入有害试剂的情况下进行大规模生产。我们已经证明，通过使用我们的被动冷却技术，在不使用任何外部或附加设备的情况下，可以实现6℃的温差。

CSIC已经开发了重组基因盒和包含它们的细菌宿主细胞，用作邻苯二甲酸盐（PA）及其衍生物的需氧和厌氧生物降解的生物技术工具，生物转化为可生物降解的高附加值聚合物。本发明属于以下领域：微生物学和生物技术，特别是支持与工业相关的微生物平台，邻苯二甲酸盐污染环境的生物修复，用于塑料回收和生物塑料

这项技术使组织能够实现供应链的端到端可见性，提供可操作和可靠的数据，以做出明智的决策并满足法规遵从性要求。该解决方案还基于范围1、范围2和范围3排放的实际材料流，动态跟踪每个供应链步骤的排放。通过使用区块链，供应链的每个组成部分都可以保持不变，并可能用于碳信用生成、抵消和交易。

纺织品中的编织认证图案是一种重要的识别方法，通常包括不同颜色的纤维，如安全标签。然而，有色纤维并不是一种很有前途的认证图案解决方案，因为它会影响纺织品的外观，并且可见图案的安全性较差。同时，荧光的有限选择限制了组成纤维的特殊性，认证功能严重依赖于交织技术，这种技术很容易伪造。在这里，我们通过引入具有预先设计的功能结构的纤维，展示了一种新的纺织品认证方法。这些结构有效地改变了红外区域中纤维的发射，可以在热相机下直接观察到，而形成的图案在可见光区域中看不到。因此，通过功能图案和交织技术的结合，可以实现具有热识别功能的纺织品。

我们保护大数据隐私的方式是通过数学方法将大数据分解为不可识别、不可链接和不可解释的随机片段；然后，这些碎片可以通过互联网发送或存储在多个具有元数据隐私的云、服务器或设备中。攻击者需要在海量数据中搜索，以识别属于特定记录的片段。我们正在构建的本质上是一个大数据粉碎机，它将来自不同软件应用程序的大数据信息分散到无法识别的片段中，然后再存储或通信数据。通过这样做，该技术在保护大数据隐私方面提供了分布式信任。使用我们提出的技术，大数据受到不同安全机制的保护，无论是在静止状态还是在传输过程中。黑客将不得不访问多个存储位置和通信通道，以检索碎片并恢复原始记录。对于授权用户，可以使用元数据信息和相应的分解数据片段在任何软件应用程序、环境或平台中即时重建原始数据。软件应用程序的任何安全漏洞都局限于攻击过程中元数据的丢失量，因此我们提出的技术与加密不同，因为任何加密密钥的丢失都可能导致大量数据丢失。作为一种数学技术，我们提出的大数据隐私解决方案可以轻松集成并与现有的隐私保护技术（如匿名和加密技术）相结合。

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