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高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

成果與項(xiàng)目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統(tǒng)獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計(jì)算機(jī)相 當(dāng)于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當(dāng)于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術(shù)在信息世界中將占據(jù)著極其重要的地位。半導(dǎo)體圖 像傳感器相比傳統(tǒng)的膠片成像具有可實(shí)時(shí)處理和顯示、數(shù)字輸出、便于儲(chǔ)存和管 理等諸多優(yōu)勢(shì)，正在迅速成為圖像傳感器發(fā)展的主導(dǎo)力量。CMOS 圖像傳感器相 對(duì)于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機(jī)讀取等一系列優(yōu)點(diǎn)。在手機(jī)拍照、PC 攝像、機(jī)器視覺、視頻監(jiān)控等諸多領(lǐng)域 已經(jīng)取代了 CCD 圖像傳感器。 技術(shù)原理與工藝流程簡(jiǎn)介： （1）時(shí)間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對(duì)最高 128 級(jí)線陣長(zhǎng)度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設(shè)計(jì)、投片和測(cè)試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分?jǐn)U展動(dòng)態(tài)范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對(duì)對(duì)讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動(dòng)態(tài)范圍可以擴(kuò)展 39dB,像素讀出時(shí)間相對(duì)于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測(cè)： ?該領(lǐng)域開始向著高清專業(yè)攝像、高精度工業(yè)和醫(yī)療成像、抗輻射太空成像等 專業(yè)高端領(lǐng)域邁進(jìn)。CCD 傳感器的衰退之勢(shì)難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優(yōu)勢(shì)地位。2015 年，CMOS 出貨量將達(dá)到 36 億個(gè)，份額達(dá) 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個(gè)，占 3%份額。 應(yīng)用領(lǐng)域： CMOS 圖像傳感器廣泛應(yīng)用于消費(fèi)類、工業(yè)和科技等各個(gè)領(lǐng)域。民用領(lǐng)域： 拍照手機(jī)、數(shù)碼相機(jī)、可視門鏡、攝像機(jī)、汽車防盜等；工業(yè)領(lǐng)域：生產(chǎn)監(jiān)控、 安全監(jiān)控等。 技術(shù)轉(zhuǎn)化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應(yīng)軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據(jù)具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn) DTMB、有線數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn)、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學(xué)是 DTMB 的重要技術(shù)提供方，已經(jīng)于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調(diào)芯片的 MPW 流片，主要性能與國(guó)內(nèi)最好產(chǎn)品的指標(biāo)相當(dāng)，一 些指標(biāo)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先，當(dāng)前正在完成國(guó)家重大專項(xiàng)數(shù)字電視 SoC 設(shè)計(jì)和產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目。清華大學(xué) 同時(shí)也是工信部確定的《數(shù)字電視接收機(jī) UTI 機(jī)卡分離接口技術(shù)規(guī)范》和《數(shù)字電視接收 機(jī) UTI 機(jī)卡分離接口測(cè)試規(guī)范》兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的牽頭研發(fā)單位。在電視機(jī)產(chǎn)業(yè)面臨升級(jí)換代的 關(guān)鍵時(shí)刻，我們?cè)敢獬浞职l(fā)揮自己的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，與合作伙伴一道，以國(guó)家重點(diǎn)支持的高端數(shù) 字電視芯片 SoC 設(shè)計(jì)為契機(jī)，開發(fā)出低成本、高可靠性和有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的芯片，為當(dāng)?shù)仉?子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展盡微薄之力。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代要求語音交互有非常好的體驗(yàn)感,室內(nèi)環(huán)境下,當(dāng)距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設(shè)備的回聲及其他環(huán)境噪聲對(duì)語音識(shí)別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的最佳人機(jī)交互采集模塊。目前成熟的麥克風(fēng)陣列語音信號(hào)采集與前端處理模塊尚未出現(xiàn)，市面上僅有少數(shù)國(guó)外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時(shí),語音識(shí)別應(yīng)用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設(shè)計(jì),一顆降噪芯片+一顆語音識(shí)別芯片。近年來隨著大數(shù)據(jù)挖掘,基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)開始在語音識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)行推廣運(yùn)用,相對(duì)于傳統(tǒng)的GMM模型,識(shí)別率得到了很大的提升。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進(jìn)行運(yùn)算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場(chǎng)上對(duì)一款同時(shí)支持遠(yuǎn)場(chǎng)語音麥陣降噪和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別,具備高性價(jià)比的單芯片需求極大,具有巨大的市場(chǎng)前景和競(jìng)爭(zhēng)力。

本項(xiàng)目中的鋰電池組監(jiān)控芯片是用鋰電池供電的產(chǎn)品中不可或缺的芯片，能夠完成電池組中單體電池的電壓監(jiān)控、溫度監(jiān)控和電量均衡等功能。該芯片包括一個(gè)12位ADC、高精度的電壓基準(zhǔn)、高壓多路選擇器和與片外CPU通信的接口。芯片最多可以管理12節(jié)鋰電池串聯(lián)而成的電池系統(tǒng)。電壓測(cè)量精度為1mV、12節(jié)電池的測(cè)量時(shí)間小于20ms，測(cè)量時(shí)的功耗小于1mA，待機(jī)功耗小于50uA。芯片還提供串行電流通信模式，可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)芯片的串聯(lián)通信，從而可用多個(gè)芯片完成數(shù)百伏電池組的管理。該芯片可用在以下產(chǎn)品的電池管理系統(tǒng)中：電動(dòng)或混合動(dòng)力汽車、便攜式高壓設(shè)備、備用電池系統(tǒng)、電動(dòng)自行車或摩托車等。歡迎以上領(lǐng)域的終端產(chǎn)品或模塊產(chǎn)品企業(yè)與項(xiàng)目組合作，推廣該芯片及其設(shè)計(jì)技術(shù)。

本發(fā)明提供了一種芯片拾放裝置，包括芯片吸附組件、凸輪傳 動(dòng)組件、Z 向驅(qū)動(dòng)組件、氣隙軸承、氣緩沖組件和 W 旋轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)組件； 凸輪傳動(dòng)組件包括相接的凸輪桿和凸輪，凸輪桿的上端連接 Z 向驅(qū)動(dòng) 組件，用于帶動(dòng)固定在凸輪內(nèi)部的芯片吸附組件沿 Z 軸上下移動(dòng)；氣 緩沖組件安裝于凸輪內(nèi)部，用于吸收芯片吸附組件受到的沖擊力；W 旋轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)組件連接于芯片吸附組件的側(cè)面，用于驅(qū)動(dòng)芯片吸附組件沿 W 向旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)；氣隙軸承位于芯片吸附組件的外部且套放于氣緩沖組 件的下端，通過向氣隙軸承的內(nèi)、外圈間導(dǎo)入氣體使得軸承內(nèi)圈為懸

本技術(shù)利用光子晶體微球的顏色對(duì)待測(cè)生物分子進(jìn)行編碼，一種顏色的微球可以檢測(cè)一種分子，與微孔板或者微流控芯片相結(jié)合，通過自動(dòng)化的流體控制和光學(xué)檢測(cè)完成樣品中多個(gè)組分的同時(shí)檢測(cè)，獲得2011教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)和2014瑞士國(guó)際發(fā)明展特別金獎(jiǎng)，同時(shí)獲專利授權(quán)10余項(xiàng)。本技術(shù)成果包括了光子微球、微流控芯片和自動(dòng)化芯片分析檢測(cè)儀三部分，可以用于腫瘤、感染性疾病（HIV、SARS、肝炎、禽流感等）、心血管疾病（高血壓、心臟病）檢測(cè)等。希望合作研發(fā)和生產(chǎn)，投資規(guī)模在200萬人民幣左右。

研發(fā)階段/n主要研究設(shè)計(jì)可擴(kuò)展至1024 核的眾核智能處理器架構(gòu)。研究面向智能處理的 存儲(chǔ)一致性模型；研究異構(gòu)智能處理器的非對(duì)稱片上網(wǎng)絡(luò)；研究超大規(guī)模智能任務(wù) 的核間分割；研究多智能處理任務(wù)的動(dòng)態(tài)調(diào)度；研究眾核智能處理器的層次化物理 設(shè)計(jì)；研究存算一體化的眾核智能芯片結(jié)構(gòu)；研究智能處理器芯片的異構(gòu)并行；研 究多智能芯片的高速片間互聯(lián)。到2020年，以實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能計(jì)算速度和能 效的指數(shù)性增長(zhǎng)為目標(biāo)，取得超大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片架構(gòu)、智能芯片指令集、 新型智能編程語言及編譯器、自主智能算法等方面

已有樣品/n“基于龍芯CPU的網(wǎng)絡(luò)處理芯片”是2017年中國(guó)科學(xué)院重點(diǎn)部署項(xiàng)目，面向核 心行業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的應(yīng)用需求，基于國(guó)產(chǎn)龍芯CPU，研究基于通用多核CPU的新型 網(wǎng)絡(luò)處理芯片的設(shè)計(jì)方法。在CPU微體系結(jié)構(gòu)、片上互連網(wǎng)絡(luò)、片上存儲(chǔ)系統(tǒng)等關(guān) 鍵技術(shù)方面取得突破，優(yōu)化通用多核CPU的網(wǎng)絡(luò)處理軟件棧，完成原型芯片的研制， 滿足千兆速率的局域網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、路由器、交換機(jī)、防火墻等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的應(yīng)用需求。