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隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，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(lái)提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過(guò)引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理是分離的，存儲(chǔ)器與處理器之間通過(guò)數(shù)據(jù)總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場(chǎng)景中，這種計(jì)算架構(gòu)已成為高性能低功耗計(jì)算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴(yán)重制約了處理器的性能與效率，且存儲(chǔ)器與處理器之間存在嚴(yán)重性能不匹配問(wèn)題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計(jì)算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，通過(guò)將器件組織成為交叉陣列形式，實(shí)現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計(jì)算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和計(jì)算中反復(fù)搬移帶來(lái)的時(shí)間和能量開(kāi)銷，消除了傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)中的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問(wèn)題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計(jì)算，未來(lái)極有潛力成為支撐人工智能等新興應(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學(xué)吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新?？蒲袌F(tuán)隊(duì)選擇了電學(xué)特性穩(wěn)定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過(guò)插入少量氧化鋁層來(lái)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(qiáng)層的新原理器件結(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計(jì)創(chuàng)新。開(kāi)發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計(jì)方法，提出“差分電阻”設(shè)計(jì)思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計(jì)，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計(jì)算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓(xùn)練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計(jì)算精度達(dá)到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點(diǎn)技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開(kāi)發(fā)了針對(duì)憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計(jì)到系統(tǒng)綜合再到芯片驗(yàn)證的設(shè)計(jì)全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國(guó)際頂級(jí)期刊，以及被譽(yù)為“集成電路奧林匹克”的“國(guó)際固態(tài)電路大會(huì)”等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。研究成果被“國(guó)際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長(zhǎng)篇幅引用。團(tuán)隊(duì)已在該研究方向申請(qǐng)國(guó)內(nèi)外專利72項(xiàng)，其中30項(xiàng)已獲得授權(quán)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團(tuán)隊(duì)已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個(gè)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(jì)算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計(jì)算能效比當(dāng)前主流的人工智能計(jì)算平臺(tái)——圖形處理器（GPU）高兩個(gè)數(shù)量級(jí)。團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)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(shù)據(jù)集上計(jì)算速度已超過(guò)市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢(shì)。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，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(lái)提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過(guò)引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。

現(xiàn)有的有機(jī)氮測(cè)定方法主要基于差減法，存在多方面測(cè)定的累加誤差，結(jié)果難免不夠精確和可靠。本發(fā)明技術(shù)是一種體積排阻色譜聯(lián)用型氮檢測(cè)器及應(yīng)用，其對(duì)有機(jī)氮的檢測(cè)原理在于通過(guò)體積排阻色譜柱實(shí)現(xiàn)有機(jī)氮和無(wú)機(jī)氮的分離，然后通過(guò)石英螺旋管結(jié)合紫外氧化的方式將有機(jī)氮轉(zhuǎn)變?yōu)橄鯌B(tài)氮，通過(guò)紫外檢測(cè)器檢查硝態(tài)氮在220nm的紫外吸收，實(shí)現(xiàn)定量分析。

本發(fā)明公開(kāi)了一種井間并行電阻率 CT 測(cè)試方法，是對(duì)鉆孔間地質(zhì)條件及構(gòu)造特征進(jìn)行探查的一種物探技術(shù)。通過(guò)在兩兩鉆井之間布置測(cè)試系統(tǒng)，形成 64 個(gè)電極的井間測(cè)線，采用并行電法數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行單極或偶極供電與測(cè)試，獲得井間電性采集數(shù)據(jù)，形成井間不同電極間層析數(shù)據(jù)體。通過(guò)井間電阻率層析成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)試區(qū)域電阻率及激電參數(shù)成像，進(jìn)一步評(píng)價(jià)其巖層及構(gòu)造特征狀況，獲得地質(zhì)解釋成果及認(rèn)識(shí)。該套測(cè)試系統(tǒng)可完成 1200m 深井的數(shù)據(jù)采集。

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(dá)到 1000mm。為防止管道內(nèi)壁的銹蝕、結(jié)蠟、雜質(zhì)的沉積以及降低流體在管道內(nèi)部輸送阻力，通 常需在管道內(nèi)壁涂上一層涂料。本發(fā)明主要涉及天然氣管道內(nèi)涂減阻涂料。當(dāng)前，用于管道減 阻內(nèi)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(diǎn)：VOC含量過(guò)高污染環(huán)境，影響施工人員健康，有火災(zāi)隱 患，且溶劑的揮發(fā)還導(dǎo)致漆膜質(zhì)量下降。涂料的發(fā)展趨勢(shì)便是水性涂料、無(wú)溶劑涂料以及粉末 涂料代替溶劑型涂料。無(wú)溶劑涂料克服溶劑型涂料的缺點(diǎn)，但也存在自身缺點(diǎn)：一般粘度較 大，施工性能差，由于成膜樹(shù)脂分子量較小交聯(lián)密度高，涂層較脆。 為了克服無(wú)溶劑涂料的上述缺點(diǎn)，華東理工大學(xué)開(kāi)發(fā)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(nèi)涂涂料。該涂料有A、B雙組份組成，質(zhì)量穩(wěn)定，施工簡(jiǎn)單。 所采用的技術(shù)方案之一是提供制備顆粒直徑小，團(tuán)聚較少，與樹(shù)脂相溶性好的顏填料改性手 段。改性后的粉體團(tuán)聚明顯減少，顆粒直徑較小，改性后的粉體與成膜樹(shù)脂相溶性也大大提 高，能在樹(shù)脂體系里有很好的分散效果。

本發(fā)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(dǎo)檢測(cè)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(cè)繪、進(jìn)樣和離子交換、洗脫、非抑制電導(dǎo)檢測(cè)分析；本發(fā)明對(duì)三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進(jìn)行良好的分離分析，保留時(shí)間、峰高、峰面積的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于4％，工藝流程大為簡(jiǎn)化，本方法可用于膦酸鹽阻垢緩蝕劑含量的檢測(cè)，為也可同時(shí)檢測(cè)實(shí)際樣品的純度。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：本項(xiàng)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(chǎng)上的簡(jiǎn)單無(wú)機(jī)阻燃劑相比，具有耐久性，高效性。本技術(shù)是在國(guó)外最新專利的基礎(chǔ)上，加以改進(jìn)后開(kāi)發(fā)的，正在申報(bào)發(fā)明專利。改性高分子可以使得復(fù)配的其他助劑均勻分散，牢固結(jié)合在木材的表面，更加有效地浸入木材的表層，達(dá)到更好的效果?？捎糜诎宀?、片材及復(fù)合材料。主要原料： 改性葡萄糖、環(huán)氧氯丙烷、丙烯酸酯、助劑、催化劑主要設(shè)備：普通反應(yīng)釜及相關(guān)的配套設(shè)備小試技術(shù)，可技術(shù)轉(zhuǎn)移及合作中試開(kāi)發(fā)聯(lián)系人： 河北工業(yè)大學(xué)化工學(xué)院 王家喜 13389075337

通過(guò)對(duì)杜鵑素的結(jié)構(gòu)修飾，我們發(fā)現(xiàn)了一類新型微管靶向化合物。體外處理培養(yǎng)細(xì)胞，可完全阻止細(xì)胞增殖和分裂，細(xì)胞形態(tài)變圓、變大，細(xì)胞周期阻滯在 G2/M 期，并誘發(fā)細(xì)胞凋亡，細(xì)胞內(nèi)微管排列變得紊亂。胞外微管動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)證實(shí)該類化合物抑制微管的聚合?，F(xiàn)有結(jié)果證實(shí)該類化合物較強(qiáng)的體外抗腫瘤活性。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于憶阻器件的神經(jīng)元電路，本發(fā)明中，突 觸陣列的憶阻器選用部分易失性雙極性電阻轉(zhuǎn)變器件，表達(dá)神經(jīng)元膜 電位的憶阻器選用易失性電阻轉(zhuǎn)變器件，構(gòu)建神經(jīng)元電路，并具有突 觸基本單元。該神經(jīng)元電路能夠?qū)崿F(xiàn)生物神經(jīng)元中的整合放電功能， 表達(dá)出局部分級(jí)電位，突觸具有部分易失性，可以表達(dá)活動(dòng)時(shí)序相關(guān) 的可塑性，與生物學(xué)上神經(jīng)元與突觸在信息存儲(chǔ)、傳遞與處理方面有 極大相似性。本發(fā)明可以為硬件模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供基

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于憶阻器的聯(lián)想記憶電路，包括憶阻器、 第一電阻、第二電阻和運(yùn)算比較器；第一電阻和憶阻器依次串聯(lián)在運(yùn) 算比較器的第一輸入端，憶阻器的非串聯(lián)連接端作為聯(lián)想記憶電路的 第一輸入端；第一電阻和憶阻器的串聯(lián)連接端作為聯(lián)想記憶電路的第 二輸入端；第二電阻的一端連接至運(yùn)算比較器的第一輸入端，第二電 阻的另一端接地；運(yùn)算比較器的第二輸入端用于連接參考電壓，運(yùn)算 比較器的輸出端作為聯(lián)想記憶電路的輸出端；聯(lián)想記憶電路的