新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

該成果創新性地基于二維半導體的硅基同質器件，首次提出了類腦功能的“傳感-計算-存儲一體化”神經形態芯片架構，實現了光電傳感、放大運算、信息存儲功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實現類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團隊，長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發產品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發明一等獎1項。 同質晶體管-存儲器架構的原理及器件結構 繆向水團隊長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發產品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發明一等獎1項。

現階段所設計的存算一體器件單元結構如圖 1 所示： 器件的基本結構由波導和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護層、相變材料（硫系化合物）層）所構成。擬通過在當前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導的方式實現器件的光學讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導。功能層主要用于實現器件的電學寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發生相變。因此需要加熱器層具備較好的導熱和導電性能，同時在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質因數，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學常數反差，可在更惡劣的高溫環境下進行操作，適用于硅基光子器件應用。 采用的主要技術手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學編程、光學讀取的方法實現器件的存儲、算術運算和邏輯運算功能：  存儲功能的實現：擬利用相變材料晶態低透過率和非晶態高透過率分別代表二進制中的‘1’和‘0’，實現數據存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產生電流流經加熱層時，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發生相變，實現存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導輸入端輸入讀取連續光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區域間存在著顯著的差異，因此當輸入光經過波導后，其能量會因為相變材料編程區域的吸收而發生改變，進而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現對先前編程區域的讀取。  算術和邏輯功能的實現：通過調整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態調控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數值，實現多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數量對應加數的方法實現標量加法計算。同時由于所設計器件的讀取連續光輸出功率可視為讀取連續光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數和乘數的方法實現基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態設置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進行對比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實現各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調特性驗證其實現神經突觸的可行性。并依托所設計人工突觸構建人工神經網絡芯片，實現圖像、語音和文本識別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學習的神經生物學基礎，也是人工類腦器件需要實現的首要功能。為實現突觸可塑性，擬把相變材料和波導之間的耦合區域視為仿生神經突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調節從左右兩端電極輸入耦合區域的電脈沖時間差對耦合區域的光透過率進行連續調控，進而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現仿生神經突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設計的突觸單元, 經過相變材料的作用，脈沖強度發生變化，對應于乘法器。進而借助于微環結構，將不同波長的脈沖導入進同一波導中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環發生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當光強達到一定的閾值后，讀取信號不再和微環發生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經元脈沖信號的激發，實現了非線性激活函數的功能。利用上述的單個神經元結構，驗證其監督式機器學習和非監督式機器學習。對于監督式機器學習，權重的數值通過外部管理器設置；對于非監督式機器學習，不再需要外部管理器來設置權重值，而是通過輸出光脈沖進行反饋控制，調整權重值。在單個神經元結構的基礎上，更復雜的光學脈沖神經網絡結構，證明該結構的可擴展性。擬設計的神經網絡中的每一層結構包括三個功能單元，即收集器、分發器和神經突觸結構。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導中，分發器將光脈沖分發給多個神經元，神經突觸結構則產生光脈沖信號，輸入給下一層結構。基于上述結構實現圖片、語音和文本的識別。 創新性分析：①首次研究了一款基于“電學編程、光學讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統電學存算一體化器件相比,擬研發的器件可以進行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優點。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學脈沖刺激、光學權重調節”的人工神經突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術空白。 先進性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統材料具有的快速相變轉化速度、低功耗和穩定性強等特性，且本身在通信波段非晶態透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學性能差異的特點。③所設計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優點，具有高集成度、低功耗、超快響應時間、穩定性強等優點。 獨占性分析：根據已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關鍵技術的獨有權。 

本發明公開了一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法。所述裝置包括底板平臺、第一三維轉臺、第二三維轉臺、第一轉臺底座、第二轉臺底座、伺服電機、絲杠和導軌，導軌鋪設在底板平臺上，第一三維轉臺安設在第一轉臺底座上，第一轉臺底座固定在底板平臺的一端，第二三維轉臺安設在第二轉臺底座上，第二轉臺底座可以沿導軌做靠近或遠離第一轉臺底座的運動，兩個目標物體分別固定在第一三維轉臺和第二三維轉臺上。所述空間位置解算方法根據本發明裝置的機械結構特點，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態關系解算出裝置上每個運動部件的運動量。本發明能夠實現空間中兩個物體之間的復雜相對位置姿態的定位。

主要科研成果屬于速生楊木綠色建筑結構件，基于速生木材“改性增強、結構優化”專利核心技術研發，可廣泛用于建筑結構、建筑圍護體系、平改坡工程、建筑物增層改造及建筑模板體系等領域。可全面替代進口，填補國內空白。課題組研發出速生木材“改性增強、結構優化、連接構造、新型復合”新工藝，突破優質原木約束，提高上游楊木附加值300％，提升建筑節能效果65％，同比優質原木綜合成本為其70％，同比混凝土、粘土材，綠色“零污染”，綜合成本為其90％。課題組取得的一系列科研成果跨越提升我國速生木材深加工產業技術水平，大幅拓寬速生木材以往僅能在家具裝潢等狹窄應用格局，延伸出高附加值方向。同時在建筑節能領域實現“零污染、低成本、綠色節能環保”科技革命。

產品詳細介紹系統概述： 科研管理系統用于管理學校科學研究工作各項資料，確保學校的“科研項目管理,科技著作管理,科技論文管理,學術會議管理,鑒定成果管理,專利成果管理,技術轉讓管理,獲獎成果管理,教案管理,課件管理”等科研信息得到統一登記和管理。 系統特色： 1.格式化填寫表單模式，確保各項數據代碼統一； 2.產品符合《中華人民共和國教育行業標準 JY/T 1002—2012》編碼標準； 3.產品符合《中華人民共和國教育行業標準 JY/T 1004—2012》編碼標準。

集數據預處理、模型訓練、預測、評估為一體的一站式大數據智能分析挖掘平臺，提供豐富的大數據教學資源，交互式圖形接口及高質量的算法庫，滿足高校在大數據分析教學、實驗、科研等典型場景的應用。

一、產品功能及內容 實用的科研方法指導類專題文獻推送； 常用的寫作模板及相應的寫作規范參考； 基于先進算法的萬方檢測所提供的學術預審； 覆蓋基礎教育各細分研究領域的熱點推薦及可視化圖像比較分析，助力于一線科研開題參考； 文獻檢索實現多參數精確聚類，同時實現檢索條件的自主訂閱，主動訂閱后系統在訂閱空間中給出更新提示，以方便用戶對同一熱點主題持續關注； 基于精選的與基礎教育科研相關的主流期刊實現主題分類導航，對于單本期刊可實現自主訂閱，主動訂閱后系統在訂閱空間中給出更新提示； 提供用戶個人空間對于用戶個人在本系統內發生的個人成果進行管理，同時也對用戶個人在本系統內的訂閱、收藏及使用進行記錄，以實現高可用、無負擔的知識管理。 二、產品特色 從知識服務的角度上，這一產品真正切入到基礎教育行業的教育教學生態、不同于傳統的數字圖書館產品，不只是簡單的實現各類數據進行查閱，而是將專屬文獻在教研工作這一具體的需求點上提供相對應的精準服務。 產品創新點在于產品針對于基礎教育領域中細分服務的教育科研，另外在知識服務上進行功能延伸，既有基礎教育行業的專屬性，也突出了服務的功能性和針對性。 三、功能介紹 （一）科研助手 提供三方面的科研服務： 其一為科研指導方法文獻，目前推出五個類別的指導類文獻： 1.?教育科研方法類； 2.?選題、開題和立項類； 3.?教研論文指導類； 4.?課題報告類； 5.?關注小課題研究。 其二為常用的寫作規范（包括各分類體裁的教育教研論文的體例，如調查報告、開題報告、考試評析、學術論文等具體的寫作規范），可以下載到本地供用戶寫作時參考；寫作規范功能介紹：按基礎教育科研常見文體提供樣例范文和寫作規范與模版，在當前頁面下可以在線預覽也可以直接下載到本地使用。 其三為相似性檢測，采用先進的檢測技術，實現海量數據全文對比，秉持客觀、公正、精準、全面的原則，提供多版本、多維度的檢測報告，檢測結果精準詳實，為科研管理機構、教育領域、出版發行領域、學術個體等客戶和用戶提供各類學術科研成果的相似性檢測服務。相似性檢測功能介紹：用戶可以采用上傳（支持DOC、DOCX、TXT、RTF格式論文檢測）和粘貼兩種方式對文章進行相似性比對，比對結果可視，并可生成簡明版和詳情版兩種檢測報告，并提供PDF版簡明報告和詳細報告的下載功能。生成報告可以在“我的成果－檢測報告記錄”中查找并進入檢測結果頁面重復下載。 （二）熱點發現 細分到基礎教育科研的六大領域（教育研究、學校管理、教學研究、健康教育、德育教育、教育裝備）進行熱門關鍵詞分類推送，選中后可按年份進行熱點分析；用戶也可以自定義熱點詞，錄入后自動顯示研究趨勢的圖示，包括：相關研究論文成果統計分析、相關的論文貢獻者和機構統計。 同時提供開題服務：根據用戶輸入或選中的關鍵字實現知識脈絡的比較分析圖解，同時提供熱詞的推薦以幫教師了解相關的熱點及研究趨勢，可以幫助教師修訂自己的課題方向。并且提供生成word版的開題報告。報告可以在“我的成果－開題報告記錄”中查找并重復下載。 （三）文獻檢索 文獻檢索實現在全部文獻（期刊文獻、學位論文、會議論文三類文獻）中按組合條件進行檢索，檢索結果的聚類按類別支持時間、期刊刊名、作者、作者單位、會議名稱、學位授予單位等。對最近十次檢索行為進行記錄，并可能對其檢索表達式進行收藏和訂閱。收藏和訂閱記錄可以在我的知識庫里找到記錄。文獻檢索結果頁中單條文獻可以進行下載、閱讀、導出和收藏的操作；在當前頁面中還可以實現復選，并對選中的文獻條目信息進行批量導出。 （四）期刊導航 按現有中小學數字圖書館的分類對所收錄期刊進行展示，可以進行條件篩選，可實現單刊的主動訂閱，在期刊詳情頁面呈現該刊物的統計分析，包括主題詞、作者和作者單位；主題詞、作者和作者單位的分析是基于全刊的所有文章來進行，按出現頻度提排名前20名的數據顯示在圖表中，如果同名作者單位不同默認為不同作者。并提供專版呈現征稿信息。 （五）課題空間 課題空間作為用戶的課題管理空間，是以課題為主要的組織形式呈現在平臺界面上，包括用戶創建的和用戶參與的課題，同時可以自主創建和管理課題。創建者可以管理和關閉課題，參與者在授權范圍內可以共享和統計文檔。 這個模塊可以用于機構下發課題通知、收繳論文成果，也可以實現個人自發的小課題研究，同時可以實現機構內課題參與信息的統計以及對課題成果數量的統計，用于教研機構和學校進行階段性教研總結時作為數據支持和參考。 （六）我的成果 我的成果作為用戶的個人成果管理空間，下設開題報告記錄和我的文稿管理和檢測報告記錄三個子功能，開題報告記錄用戶在熱點發現進行熱點分析后生成的開題報告；可以提供再次下載。我的文稿管理主要功能是用戶自己的文稿上傳到平臺，可以跳轉到相應頁面實現相似性檢測，并生成相似性檢測報告，對于歷史記錄可查詢、可刪除；檢測報告記錄是對用戶在本站內的所有檢測記錄可查詢、可刪除。 （七）我的知識庫 我的知識庫是記錄用戶在本站內對資源進行訂閱、收藏和閱讀下載等行為的管理空間，包括我的訂閱空間、我的收藏記錄、我的使用記錄。訂閱空間實現文獻及期刊的訂閱及更新提醒；關注收藏記錄用戶的收藏歷史；使用記錄為用戶實際閱讀和下載的歷史記錄，可查詢、可刪除。

基于跨行業數據挖掘標準流程CRISP-DM，實現數據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發現數據中隱藏的關系及規律，為教師科研提供數據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數據挖掘工具，高效開展行業應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的算法和參數配置，結合“循環行”功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數據預處理方法，5種數據融合方法、11種常用特征工程，實現數據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計及統一管理監測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。