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該研究以基本明確的2019-nCoV冠狀病毒經(jīng)過人ACE2受體侵入細胞這一結(jié)論為突破口，除了以肺泡二型（AT2）細胞因ACE2高表達而成為這種冠狀病毒侵入的首要靶標外，推測該病毒還可能通過ACE2攻擊人體其它器官。因此，研究利用最新的單細胞RNA測序數(shù)據(jù)，對人體主要生理系統(tǒng)包括呼吸系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)、消化系統(tǒng)和泌尿系統(tǒng)相關(guān)器官和細胞類型的ACE2表達進行分析，進而構(gòu)建易受2019-nCoV冠狀病毒侵犯的人體器官風險分布圖。

通過對個體全基因組單核苷酸多態(tài)性（SNP）信息與疾病表型的全基因組關(guān)聯(lián)分析，以及兩階段獨立人群驗證，最終在2942例鼻咽癌患者中發(fā)現(xiàn)了位于14號染色體上CEP128 基因啟動子區(qū)的變異位點rs17111237與放射性腦損傷的發(fā)生存在顯著關(guān)聯(lián)，攜帶危險型等位基因的個體CEP128基因的表達水平顯著較低。特別地，聯(lián)合臨床危險因素，攜帶危險基因型的高危鼻咽癌患者放射性腦損傷五年發(fā)病風險為攜帶保護基因型的低危患者的3倍。CEP128基因編碼中心體蛋白，在纖毛形成和細胞周期調(diào)控中起著至關(guān)重要的作用。研究表明，CEP128可通過與CASK、CEP72等蛋白相互作用，維持纖毛的功能并調(diào)節(jié)細胞對射線等外界刺激的反應(yīng)。我們進一步以放射性腦損傷的主要靶細胞——神經(jīng)膠質(zhì)細胞為模型探究了CEP128基因的功能，通過克隆形成實驗發(fā)現(xiàn)敲減CEP128基因的表達顯著增加了神經(jīng)膠質(zhì)細胞的放射敏感性。

智能體感平衡車控制系統(tǒng)是用于獨輪車，雙輪車，帶扶手車，滑板車等各類智能體感車的驅(qū)動控制系統(tǒng)，包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。智能體感平衡車領(lǐng)域，從 2014 年開始興起，2015 年逐步推廣，2016 年有望更加普及。其主要功能是為各類體感車提供安全，穩(wěn)定的控制。選用合適的主處理器，通過加速度計和陀螺儀進行測量數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)，進而精確判斷車輛傾角，運用最優(yōu)的控制算法控制電機，進而驅(qū)動控制器，實現(xiàn)對智能體感車快速，安全，穩(wěn)定的驅(qū)動控制，同時加入安全保護算法和安全裝置，提高安全，可靠性。2015 年，已經(jīng)完成了主控芯片，電機，驅(qū)動器，傳感器等的選型，有了數(shù)據(jù)融合技術(shù)和驅(qū)動器控制技術(shù)等方面的成熟技術(shù)積累，并已開發(fā)出性能較為穩(wěn)定的驅(qū)動控制板。

70寸液晶壓感黑板是為更好滿足智慧教培、智慧辦公等應(yīng)用場景的書寫需求，我司集中力量成功打造的新品，適用于高教、職教和普教環(huán)境。 更大：書寫面積達1.4平米以上，能容納更多板書內(nèi)容； 更敏捷：局部擦除可擦寫區(qū)域更精準，擦除感應(yīng)更快，延時明顯降低； 更美觀：外觀比例采用人體工學設(shè)計，美感更強，配套一體機設(shè)備更靈活； 更輕松：無縫匹配75寸教育一體機等設(shè)備，支持同屏書寫、擦除、存儲和分享。

65寸液晶壓感黑板面板貼敷柔性液晶書寫膜，支持壓感書寫，甚至是手指直接書寫，筆跡粗細和書寫流暢度，完全媲美傳統(tǒng)粉筆的書寫效果。支持一鍵清除、局部擦除和健康互聯(lián)。無藍光、無輻射、不傷眼，無墨無塵。

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隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，這種計算架構(gòu)已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新。科研團隊選擇了電學特性穩(wěn)定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計方法，提出“差分電阻”設(shè)計思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設(shè)計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會”等頂級學術(shù)會議。研究成果被“國際半導體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內(nèi)外專利72項，其中30項已獲得授權(quán)，知識產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數(shù)量級。團隊還設(shè)計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數(shù)據(jù)集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。

一種多形式機械振動阻尼器，包括扭轉(zhuǎn)振動減振安裝法蘭、四腳卡盤、上箱體、扇形活塞、直線振動減振安裝桿和下箱體；所述扇形活塞安裝在上箱體和下箱體中，所述上箱體與下箱體固定連接；所述扭轉(zhuǎn)振動減振安裝法蘭安裝在四腳卡盤上；所述直線振動減振安裝桿經(jīng)下箱體安裝在扇形活塞中；所述四腳卡盤安裝在扇形活塞中，并穿過直線振動減振安裝桿。本發(fā)明實現(xiàn)集直線振動和扭轉(zhuǎn)振動兩種振動形式的減振作用，具有結(jié)構(gòu)簡單、吸能效率高、應(yīng)用范圍廣、靈活性強，安裝方便等優(yōu)點。市場預(yù)測：本專利能廣泛應(yīng)用于被動減振領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)簡單，成本低，市場前景好。

已有樣品/n該款芯片支持ISO 18000-6C（EPC Global Class 1 Generation 2）、GB/T29768-2013 及GJB 7377.1-2011 等多種UHF RFID 讀寫器標準，多標準兼容模式即滿足了國際市場需求，又兼具了本土產(chǎn)品的適應(yīng)性。該款芯片采用高性能的回波抵消技術(shù)和獨有的零中頻接收機架構(gòu)模式，優(yōu)化了電源管理方案，提高了接收的靈敏度，增大了UHF RFID 讀寫器的讀取距離，同時極大地簡化了電路結(jié)構(gòu)，

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。