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本發明公開了一種基于粒度控制的位置隱私保護方法，包括： 判斷移動設備中是否存儲有一個 LBS 應用程序列表，如果有則為每個 LBS 應用程序設置隱私級別，其對應于該 LBS 應用程序將會獲得的位 置精確度，并判斷移動設備中是否已經存在有隱私策略庫，如果存在 則持續監聽來自于 LBS 應用程序的 LBS 請求，并在接收到 LBS 請求 時獲取與該 LBS 請求對應的位置信息，從隱私策略庫中讀取該 LBS 應用程序對應的

酶解林蛙油及軟膠囊的制作方法,它涉及林蛙油的酶水解及軟膠囊的制作工藝.本發明將打勻后的林蛙油和水按(1:35)～(1:45)的重量比例制成水混懸液,在水混懸液中加入木瓜蛋白酶,在加入木瓜蛋白酶的林蛙油酶水解液中再加入胃蛋白酶.將酶解,冷凍干燥后的經超微粉碎的林蛙油和加入了大豆磷脂的玉米油按1:1的重量比例,經膠體磨研勻,再經軟膠囊機壓制成膠囊即得.本發明采用酶解蛋白質的方法,提高了蛋白質的吸收率,保持和改進了林蛙油的營養價值和營養結構,改善了其溶解性.使林蛙油軟膠囊的制備工藝更加合理,外觀更加美觀.酶解法與其它水解法相比較,屬溫和水解,只作用于蛋白質,使其水解成氨基酸或多肽,對林蛙油的其它成分沒有影響.

本發明屬于電化學工程的電極制備領域，更具體地，涉及一種涂層鈦陽極及其噴涂熱解制備方法。包括如下步驟：(1)在預處理后的鈦板表面涂覆抗氧化層；(2)控制鈦板溫度在 250～300℃之間，將電極制備原料漿液霧化噴涂至所述鈦板的抗氧化層表面；(3)對所述鈦板行高溫燒結處理，得到所述涂層鈦陽極。本發明采用噴涂技術結合分步熱處理的方法制備涂層鈦陽極，巧妙地克服了現有技術刷涂法存在的涂層高溫烘烤易發生干裂而導致電極壽命短的技術缺陷；實現了快速精確制備涂層鈦陽極，且制備成本低，產品質量可控。在保證性能的前提下，極

本發明公開了一種多學科設計優化學科解耦方法，該方法在多 學科耦合模型中針對學科組件之間存在相互變量依賴的耦合關系進行 系統平衡分析，將同時存在正向連接和反饋連接的系統耦合環作為一 個整體處理，使得原模型轉變為有向有環的圖數據結構，對反饋變量設置初值，求解圖數據結構所對應的非線性方程，根據反饋變量計算 結果與初值的差值設置反饋變量的新值，進而迭代運算直至收斂。通 過本發明，提升了多學科設計優化流程的運行效率，提高了多學科設 計優化方法的工程實用性，更容易得到產品設計的最優參數。

研究團隊設計和合成出一種具有開放式結構的劍麻狀Co9S8材料，并首次將其作為鋰空氣電池正極。其開放狀結構不僅為反應產物提供了豐富儲存空間，有效避免不溶Li2O2對空氣電極的堵塞。而且，特殊的開放式結構有利于氧氣的俘獲與釋放，為高效快速電極反應提供保障；其次，Co9S8具有優異的催化活性，有效改善了氧氣反應動力學，大幅度提高了電極反應速度；最后，Co9S8且具有良好的氧氣親和性，可以誘導氧氣在Co9S8納米棒表面反應生成過氧化鋰，形成優異的Li2O2/電極接觸界面，從而有利于充電過程中充分發揮Co9S8的催化效率，促進Li2O2的完全分解。所以，該Co9S8空氣電極綜合解決了上述三個方面的問題，相應的鋰空電池表現出優異的電化學性能。在50 mA g-1的電流密度下，可以獲得高達~6875 mAh g-1的放電容量，在控制放電容量為1000 mAh g-1的條件下，可以將充放電過電位降低至0.57 V，優于目前已報道的氧化物基催化劑。

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。科研團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。