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傳統計算機采用分立的處理器和存儲器，所有計算數據都要通過總線進行搬運，造成了存儲墻、功耗墻等突出問題。基于憶阻器的神經形態器件能夠在物理層面模擬生物突觸、神經元信息處理功能，從而實現局域的存算融合，從根本上解決馮諾依曼瓶頸，帶來巨大的性能和能效提升。

已有樣品/n垂直結構的高密度三維交叉陣列，結合了3D-Xpoint以及3D-NAND兩種架構的優勢，具有制備工藝簡單，成本低廉以及集成密度高等優點。劉明團隊在前期四層堆疊結構的基礎上（IEDM 2015 10.2、VLSI 2016 8.4）實現了8層結構的設計，進一步驗證了RRAM三維結構微縮至5nm以下的可能性。

本發明公開了一種基于憶阻器的邏輯門電路；非門電路包括第一多路選擇器、第二多路選擇器、第一電阻、第一憶阻器和第一接地開關；第二多路選擇器的一路作為非門輸入端；第一電阻一端作為非門輸出端。與非門電路包括第三、第四、第五多路選擇器、第二電阻、第二憶阻器、第三憶阻器、第二接地開關和第三接地開關；第四多路選擇器的一路作為與非門第一輸入端；第五多路選擇器的一路作為與非門第二輸入端。第二電阻一端作為與非門輸出端。或非門電路包括

        技術成熟度：技術突破         傳統CMOS工藝的圖形處理器通常是由探測、存儲、處理等多個分立系統構成，不可避免的增加了集成電路的復雜性、功耗和成本，憶阻器在新型信息存儲器件、存算一體化技術及人工神經網絡等領域有著巨大應用潛力。         研發團隊發展的感存算一體化新型光電憶阻材料與器件能夠解決傳統人工視聽覺系統在容量、集成度、速度等方面的技術瓶頸問題，是實現高效智能視聽覺傳感系統的基礎。研發團隊首次在基于氧化鎢材料憶阻突觸器件的視聽覺系統中模擬了速度檢測的多普勒頻移信息處理，進而實現高通濾波和處理具有相對時序和頻移的尖峰數據。這些結果為視聽覺運動感知的模擬提供了新機會，促進了其在未來神經形態傳感領域的應用。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

已有樣品/n基于HZO鐵電FinFET的混合存儲器件。該器件在電荷俘獲模式下，表現出高耐 久性（>1012），高操作速度（<20ns），良好的數據保持特性（104@85oC），與DRAM 的性能相近，為在SOC芯片及CPU芯片中集成嵌入式DRAM提供了可能。當器件工作在 電籌翻轉模式下的時候，器件表現出非常好的數據保持特性（>10年）以及對讀取 信號串擾的免疫能力，使該器件同時具有優越的不揮發存儲特性。

在煉油、石油化工生產過程中，換熱器不僅是保證生產過程正常運轉不可缺少的設備，而 且是回收生產過程中存在的大量余熱并加以充分利用的重要設備。 調查顯示90%以上的換熱器存在污垢問題，在工業生產過程中由于污垢造成的浪費和損失 非常嚴重。在美國和英國等工業發達國家，污垢造成的總損失約占國內生產總值的0.25%。污 垢是在與流體相接觸的過程中，固體表面上逐漸積聚起來的一層固態或軟泥狀物質。污垢會降 低換熱設備運行效率，加大換熱設備的功率消耗。換熱器結垢后，不但造成換熱器能力下降， 裝置能耗增加，還導致換熱器運轉周縮短，嚴重時將造成裝置加工能力下降甚至導致非計劃停 工檢修，影響裝置的安全穩定長周期運行。 表面工程技術通過改變材料表面的特性，可以有效強化冷凝傳熱和防治污垢在傳熱表面的 沉積。因此，解決換熱設備，尤其是伴有相變傳熱的冷凝器等的結垢和傳熱強化問題，在日益 強調節能降耗的今天，具有特別重要的意義。相對于其他諸如添加功能化學品、采用流化床、 施加物理場等方法，表面工程技術方法具有更寬的適用范圍。 華東理工大學針對在用涂層熱阻高、壽命短等問題，開發出納米強化復合鎳基金屬涂層， 強化了涂層的阻垢耐蝕性能，并有很好的強化冷凝性能，并應用到焦化裝置的富胺液加熱器， 節能效果顯著。

已有樣品/n64Mb ReRAM 芯片和內嵌ReRAM IP 的SOC 由紫光國芯等單位共同設計，在實現基于ReRAM 存儲機理和單元特性的讀寫電路、芯片構架、可測試性設計、冗余設計、糾錯設計和系統訪問管理等關鍵技術方面實現了突破和創新。兩款芯片均已經在相關驗證系統完成了應用演示等相關測試，其中64Mb ReRAM 芯片可成功實現數據文件、圖形文件及多媒體文件的讀寫編輯及實時播放操作，在功耗、速度和壽命等方面取得了令人滿意的效果。

本發明公開了一種阻性傳感器陣列測量裝置，所述阻性傳感器陣列為共用行線和列線的阻性傳感器陣列；該測量裝置包括：標準電阻行，其包括一行N個標準電阻，被增設于阻性傳感器陣列中，從而得到一個新的共用行線和列線的（M+1）×N電阻陣列；（M+1）個運算放大器，與電阻陣列的（M+1）條行線一一對應，各運算放大器的反相輸入端、輸出端分別通過一根連接線與其所對應行線連接；控制器，其具有至少(M+1)個IO端口以及至少N個ADC采樣端口，其中的(M+1)個IO端口與（M+1）個運算放大器的同相輸入端一一對應連接，其中

"專業測量低阻的發明儀器：可測最低阻值0.000001Ω；在實際應用中，還可測0.000001V的交流電壓和0.000001A的交流電流。 "

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。