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隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。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性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據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把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新?？蒲袌F隊選擇了電學特性穩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構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《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“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”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外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，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備的算力。全系統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）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。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性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。

現有的有機氮測定方法主要基于差減法，存在多方面測定的累加誤差，結果難免不夠精確和可靠。本發明技術是一種體積排阻色譜聯用型氮檢測器及應用，其對有機氮的檢測原理在于通過體積排阻色譜柱實現有機氮和無機氮的分離，然后通過石英螺旋管結合紫外氧化的方式將有機氮轉變為硝態氮，通過紫外檢測器檢查硝態氮在220nm的紫外吸收，實現定量分析。

本發明公開了一種井間并行電阻率 CT 測試方法，是對鉆孔間地質條件及構造特征進行探查的一種物探技術。通過在兩兩鉆井之間布置測試系統，形成 64 個電極的井間測線，采用并行電法數據采集技術進行單極或偶極供電與測試，獲得井間電性采集數據，形成井間不同電極間層析數據體。通過井間電阻率層析成像技術實現對測試區域電阻率及激電參數成像，進一步評價其巖層及構造特征狀況，獲得地質解釋成果及認識。該套測試系統可完成 1200m 深井的數據采集。

本發明公開了一種適用于陶瓷PTC裝配技術的拉膜與切膜裝置。包括送膜機構、拉膜機構和切膜機構，機架上沿薄膜傳送方向依次設有送膜機構、切膜機構和拉膜機構，切膜機構包括固定在機架上的壓板組件和刀片組件，壓板組件安裝在刀片組件上方；壓板組件包括前撐板氣缸、前撐板氣缸頂桿、前撐板、壓板、后撐板、壓板氣缸和壓板氣缸頂塊，拉膜機構包括拉膜電機、拉膜絲桿、拉膜滑軌和用于夾膜的拉膜夾板組件。本發明采用自動拉膜、切膜技術，相比手工拉膜、切膜技術，極大提高了生產效率。

目前，油氣輸送主要靠大口徑管道完成的，管道直徑多在500mm以上，甚至達到 1000mm。為防止管道內壁的銹蝕、結蠟、雜質的沉積以及降低流體在管道內部輸送阻力，通 常需在管道內壁涂上一層涂料。本發明主要涉及天然氣管道內涂減阻涂料。當前，用于管道減 阻內涂的涂料多為溶劑型涂料，溶劑多為二甲苯、正丁醇等一種或幾種混合。溶劑型涂料雖然 施工性能較好，但也存在很多缺點：VOC含量過高污染環境，影響施工人員健康，有火災隱 患，且溶劑的揮發還導致漆膜質量下降。涂料的發展趨勢便是水性涂料、無溶劑涂料以及粉末 涂料代替溶劑型涂料。無溶劑涂料克服溶劑型涂料的缺點，但也存在自身缺點：一般粘度較 大，施工性能差，由于成膜樹脂分子量較小交聯密度高，涂層較脆。 為了克服無溶劑涂料的上述缺點，華東理工大學開發了一種表面光潔度高、耐磨性好、表 面能較低的天然氣管道用減阻內涂涂料。該涂料有A、B雙組份組成，質量穩定，施工簡單。 所采用的技術方案之一是提供制備顆粒直徑小，團聚較少，與樹脂相溶性好的顏填料改性手 段。改性后的粉體團聚明顯減少，顆粒直徑較小，改性后的粉體與成膜樹脂相溶性也大大提 高，能在樹脂體系里有很好的分散效果。

本發明涉及膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法，特別涉及等度分離非抑制電導檢測的膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法。包括以下步驟：基線測繪、進樣和離子交換、洗脫、非抑制電導檢測分析；本發明對三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進行良好的分離分析，保留時間、峰高、峰面積的相對標準偏差均小于4％，工藝流程大為簡化，本方法可用于膦酸鹽阻垢緩蝕劑含量的檢測，為也可同時檢測實際樣品的純度。

項目簡介：本項目采用葡萄糖改性的單體聚合，制備含糖聚合物，與具有阻燃性能、防腐、殺菌等功效的試劑組合，制備出高效的多功能阻燃劑，與目前市場上的簡單無機阻燃劑相比，具有耐久性，高效性。本技術是在國外最新專利的基礎上，加以改進后開發的，正在申報發明專利。改性高分子可以使得復配的其他助劑均勻分散，牢固結合在木材的表面，更加有效地浸入木材的表層，達到更好的效果?？捎糜诎宀摹⑵募皬秃喜牧稀Ｖ饕希?改性葡萄糖、環氧氯丙烷、丙烯酸酯、助劑、催化劑主要設備：普通反應釜及相關的配套設備小試技術，可技術轉移及合作中試開發聯系人： 河北工業大學化工學院 王家喜 13389075337

通過對杜鵑素的結構修飾，我們發現了一類新型微管靶向化合物。體外處理培養細胞，可完全阻止細胞增殖和分裂，細胞形態變圓、變大，細胞周期阻滯在 G2/M 期，并誘發細胞凋亡，細胞內微管排列變得紊亂。胞外微管動力學實驗證實該類化合物抑制微管的聚合?，F有結果證實該類化合物較強的體外抗腫瘤活性。

本發明公開了一種基于憶阻器件的神經元電路，本發明中，突 觸陣列的憶阻器選用部分易失性雙極性電阻轉變器件，表達神經元膜 電位的憶阻器選用易失性電阻轉變器件，構建神經元電路，并具有突 觸基本單元。該神經元電路能夠實現生物神經元中的整合放電功能， 表達出局部分級電位，突觸具有部分易失性，可以表達活動時序相關 的可塑性，與生物學上神經元與突觸在信息存儲、傳遞與處理方面有 極大相似性。本發明可以為硬件模擬大腦神經網絡結構提供基