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本發明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結構層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結構層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結構層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應變傳感的正上方，并通過垂直應變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應變數據；將采集到的垂直應變數據作為反算參數進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結構組合簡化從而優化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態不符的技術難題。

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。

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。

01項目背景 片上網絡將片上路由器按照一定的拓撲結構互連，從而構成一個片上微網絡結構。不同功能的IP核通過網絡接口NI接入到片上網絡中來，網絡接口對IP核發送的數據進行數據封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據分組的目的地址信息，將數據分組在網絡中正確的傳輸到目的IP核。片上網絡可以為系統中任意一對IP核之間實現透明的數據通信。互連網絡中的一些控制協議，例如流量控制機制、路由算法、任務調度機制、服務保障機制等，都可以應用到片上網絡中來，以提高系統的通信效率。由于片上網絡采用分組交換，IP核之間數據通信的基本數據單元是分組，不同的分組根據目的地址信息在網絡中獨立傳輸。片上網絡技術能夠有效的克服基于總線結構的片上系統在大規模集成下的瓶頸，在時延、吞吐、功耗、可擴展性和可靠性等方面體現出了巨大的優勢。多核，多片架構將成為芯片設計的發展趨勢。 處理器多芯片之間的通信已經成為制約系統性能的瓶頸，處理器之間進行數據交互的能力或將成為下一個集成電路發展的關鍵技術指標。針對不同應用場景和性能要求，根據各自的架構設計出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協議，將使得集群芯片的性能得到進一步優化。 02項目簡介 研究基于路由交換的異構計算系統算力擴展總體架構，包含異構計算資源節點之間、片上交換路由與片上處理資源之間、片上處理資源與外部接口之間的互連結構與互連拓撲，如圖3所示。 設計與物理層解耦的輕量級網絡架構，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構建多種拓撲的網絡。針對機載計算任務的算力提升需求，研究異構計算節點的算力擴展問題，通過基于路由交換的、可擴展的互連構建異構計算系統，采用輕量化互連協議實現異構計算節點的低延時、高帶寬互連，驗證基于路由交換的異構計算系統對于特定應用的高速并行分布式處理效果。本系統的主體思想是將片上網絡（NetworkonChip，NoC）互連協議擴展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實現芯片內部計算資源到集群芯片的延伸。

本中心對垂直軸風力發電機包括從葉片的空氣動力學、結構，到發電機、 控制器、材料以及選址等進行了系統研發。創新出永磁懸浮和自調槳距相結合 的專利技術以及低壓充電技術，實現了低風速啟動發電。隨風速自動變槳技術， 使得切出風速高，年運行時間長，比同類型風力發電機效率高 15％以上。

本實用新型涉及一種長距長時苗木運輸專用箱，包括箱體和植株；其中所述箱體為長方體箱體，長方體箱體內頂部設置有風循環裝置，頂部及側面上部開口規則分布的多個氣孔，下部盛放浸有植株根系的營養基質；營養基質固氣交界處、營養基質內各分別設置有一個連接著信號處理裝置的測控裝置；所述信號處理裝置輸出端連接有聯通風循環裝置和氣液輸送裝置的分析控制中心；氣液輸送裝置下部伸入長方體箱體內并在伸出端設置有出料口；所述測控裝置由溫度檢測儀、濕度檢測儀和酸堿度檢測儀三部分組成。可自動測量調控內環境，保證溫度、濕度及營養質始終適宜植株生長。

本發明公開了一種基于換道行為的主線收費站ETC指示標志設置安全距離計算方法，包括如下步驟：1、計算駕駛員開始對ETC指示標志的內容進行讀取的位置到駕駛員開始準備實施換道、減速等行動的位置之間的距離L1；2、計算駕駛員開始對ETC指示標志的內容進行讀取的位置到ETC指示標志所在位置之間的距離L2；3、計算駕駛員開始準備實施換道、減速等行動的位置到駕駛員完成換道、減速等行動準備通過閘機的位置之間的距離L3；4、計算ETC指示標志前置距離L4，L4＝L1+L3?L2；5、計算具體ETC收費車道布置方案對應的ETC指示標志設置安全距離f(N,n)max。該方法提供了一種針對ETC與MTC共存的主線收費站ETC指示標志設置安全距離計算方法。

本項目提供壓縮機全生命周期管理系統，建立模塊化、集成化數據環境，面向于往復壓縮機、隔膜壓縮機，服務于石油化工、加氫站、儲氣庫、船舶動力等行業主要包括： 設計規劃階段——壓縮機整體方案設計，壓縮機結構形式設計，核心部件材料遴選分析，啟/停流程設計，安全控制策略設計等； 運行工作階段——壓縮機運行數據實時采集、遠程動態展示，核心部件狀態監測與故障診斷，監測診斷一體式/分體式硬件與軟件系統開發； 檢修維護階段——零部件維修預警、壽命預測，可視化維修方案、維修模型、維修視頻，壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺。 關鍵技術一：壓縮機性能計算技術與選型設計技術 基于 Windows 平臺，遵循結構化、模塊化原則，采用 QT 框架、C++語言編制交互設計軟件，可實現往復壓縮機物性計算、熱力計算、動力計算、設計校核復算、平衡計算、產品系列化自動匹配、多工況計算七項功能于一體，可實現往復壓縮機機組設計計算、選型、零部件管理一體化功能。現階段已授權發明專利 1 項，軟件著作權 1 項。 關鍵技術二：壓縮機狀態監測與故障診斷技術及設備 針對壓縮機核心零部件構建相應狀態監測方案與故障診斷方法，包括：①集成氣缸內熱力過程特征和閥片聲發射信號的診斷方法，基于氣閥聲發射信號獲得氣閥故障的特征參數和反映故障程度的量化指標，診斷不同類型氣閥故障；②基于活塞桿應變重構 pV 圖方法的往復壓縮機氣閥無損故障診斷方法，基于活塞桿應變重構壓力-容積圖（p-V圖）的無損監測方法，為傳統侵入式方法破壞氣缸完整性帶來安全隱患的問題提供解決方案；③十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障診斷方法，對不同程度十字頭銷磨損、活塞桿松動故障進行模擬試驗，對比時頻域分析研究十字頭銷磨損、活塞桿松動的故障機理、聲發射信號和振動信號特征，提取故障特征識別故障程度；④基于壓縮機內油-氣壓力“伴隨”關系，國內外首次提出了集成聲發射與油-氣壓無損監測的隔膜壓縮機狀態監測新方法，進一步根據油-氣壓力“伴隨”關系的失調追溯故障根源；⑤基于增量式編碼器的往復壓縮機軸系扭振測試方法，基于增量式編碼器構建了往復式壓縮機扭振測試系統，為傳統方法在現場實際應用時難于實施提出解決方案；⑥壓縮機氣流脈動和振動模態分析技術，隔振結構設計、管路結構設計，提供機組振動測試、診斷以及改進方案。 本項關鍵技術現階段已授權國內發明專利 4 項，申請國際專利 2 項、國內發明專利10 項；應用于中海油海洋平臺天然氣壓縮機；開發壓縮機故障診斷儀，已在某加氫站壓縮機調試中成功檢測出氣閥泄漏、膜片運動失效、活塞環磨損、溢油閥閥芯磨損等嚴重故障。 關鍵技術三：壓縮機數據共享與健康管理云平臺 構建壓縮機及其輔助系統、零備件信息數字化管理平臺；構建壓縮機熱力-動力-應力-壽命分析模塊，集成監測數據評價機組運行狀態；基于故障診斷技術，建立機組現場監測數據與健康/故障狀態信息實時共享平臺，打破機組現場與遠程管理者之間的技術壁壘；實現壓縮機核心部件維修預警、壽命預測，交互 GUI 界面集成可視化壓縮機維修維保手冊、指導視頻、三維模型；壓縮機全生命周期管理，顯著提高運維效率和管理水平。