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現(xiàn)階段所設(shè)計(jì)的存算一體器件單元結(jié)構(gòu)如圖 1 所示： 器件的基本結(jié)構(gòu)由波導(dǎo)和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護(hù)層、相變材料（硫系化合物）層）所構(gòu)成。擬通過在當(dāng)前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺(tái)上集成四氮化三硅光波導(dǎo)的方式實(shí)現(xiàn)器件的光學(xué)讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長(zhǎng)一層絕緣層二氧化硅和波導(dǎo)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(dǎo)。功能層主要用于實(shí)現(xiàn)器件的電學(xué)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(fā)生相變。因此需要加熱器層具備較好的導(dǎo)熱和導(dǎo)電性能，同時(shí)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(dāng)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(zhì)因數(shù)，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學(xué)常數(shù)反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進(jìn)行操作，適用于硅基光子器件應(yīng)用。 采用的主要技術(shù)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(xué)編程、光學(xué)讀取的方法實(shí)現(xiàn)器件的存儲(chǔ)、算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算功能：  存儲(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)：擬利用相變材料晶態(tài)低透過率和非晶態(tài)高透過率分別代表二進(jìn)制中的‘1’和‘0’，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產(chǎn)生電流流經(jīng)加熱層時(shí)，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(fā)生相變，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)功能。在完成上述編程操作后，從器件波導(dǎo)輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對(duì)光強(qiáng)的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當(dāng)輸入光經(jīng)過波導(dǎo)后，其能量會(huì)因?yàn)橄嘧儾牧暇幊虆^(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進(jìn)而顯著改變輸出光強(qiáng)能量。所以通過測(cè)量輸入輸出光強(qiáng)的能量之比（即透過率），可實(shí)現(xiàn)對(duì)先前編程區(qū)域的讀取。  算術(shù)和邏輯功能的實(shí)現(xiàn)：通過調(diào)整編程電脈沖的幅度和寬度可以動(dòng)態(tài)調(diào)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(shù)值，實(shí)現(xiàn)多級(jí)存儲(chǔ)功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對(duì)應(yīng)加數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)標(biāo)量加法計(jì)算。同時(shí)由于所設(shè)計(jì)器件的讀取連續(xù)光輸出功率可視為讀取連續(xù)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(shù)和乘數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)基本乘法運(yùn)算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設(shè)置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產(chǎn)生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時(shí)設(shè)定一個(gè)判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進(jìn)行對(duì)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(shí)現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調(diào)特性驗(yàn)證其實(shí)現(xiàn)神經(jīng)突觸的可行性。并依托所設(shè)計(jì)人工突觸構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，實(shí)現(xiàn)圖像、語音和文本識(shí)別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學(xué)習(xí)的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)，也是人工類腦器件需要實(shí)現(xiàn)的首要功能。為實(shí)現(xiàn)突觸可塑性，擬把相變材料和波導(dǎo)之間的耦合區(qū)域視為仿生神經(jīng)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(diào)節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時(shí)間差對(duì)耦合區(qū)域的光透過率進(jìn)行連續(xù)調(diào)控，進(jìn)而依托于上述存算理論模型和實(shí)物器件仿真和實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)仿生神經(jīng)突觸的脈沖時(shí)序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長(zhǎng)的光脈沖序列輸入所設(shè)計(jì)的突觸單元, 經(jīng)過相變材料的作用，脈沖強(qiáng)度發(fā)生變化，對(duì)應(yīng)于乘法器。進(jìn)而借助于微環(huán)結(jié)構(gòu)，將不同波長(zhǎng)的脈沖導(dǎo)入進(jìn)同一波導(dǎo)中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強(qiáng)較小時(shí)，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強(qiáng)輸出。當(dāng)光強(qiáng)達(dá)到一定的閾值后，讀取信號(hào)不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經(jīng)元脈沖信號(hào)的激發(fā)，實(shí)現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證其監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)。對(duì)于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，權(quán)重的數(shù)值通過外部管理器設(shè)置；對(duì)于非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，不再需要外部管理器來設(shè)置權(quán)重值，而是通過輸出光脈沖進(jìn)行反饋控制，調(diào)整權(quán)重值。在單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，更復(fù)雜的光學(xué)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，證明該結(jié)構(gòu)的可擴(kuò)展性。擬設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層結(jié)構(gòu)包括三個(gè)功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)。收集器將上一層不同波長(zhǎng)的光脈沖信號(hào)收集到同一根波導(dǎo)中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)則產(chǎn)生光脈沖信號(hào)，輸入給下一層結(jié)構(gòu)。基于上述結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖片、語音和文本的識(shí)別。 創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學(xué)編程、光學(xué)讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學(xué)存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進(jìn)行長(zhǎng)距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號(hào)間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點(diǎn)。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(xiàn)出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學(xué)脈沖刺激、光學(xué)權(quán)重調(diào)節(jié)”的人工神經(jīng)突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經(jīng)突觸，填補(bǔ)了光電混合型人工突觸的技術(shù)空白。 先進(jìn)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(tǒng)集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術(shù)的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優(yōu)越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統(tǒng)材料具有的快速相變轉(zhuǎn)化速度、低功耗和穩(wěn)定性強(qiáng)等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時(shí)還保持了相變前后足夠大的光學(xué)性能差異的特點(diǎn)。③所設(shè)計(jì)的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點(diǎn)，具有高集成度、低功耗、超快響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 獨(dú)占性分析：根據(jù)已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關(guān)鍵技術(shù)的獨(dú)有權(quán)。 

本發(fā)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(tái)、第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)、第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)、第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座、第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座、伺服電機(jī)、絲杠和導(dǎo)軌，導(dǎo)軌鋪設(shè)在底板平臺(tái)上，第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)安設(shè)在第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座上，第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座固定在底板平臺(tái)的一端，第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)安設(shè)在第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座上，第二轉(zhuǎn)臺(tái)底座可以沿導(dǎo)軌做靠近或遠(yuǎn)離第一轉(zhuǎn)臺(tái)底座的運(yùn)動(dòng)，兩個(gè)目標(biāo)物體分別固定在第一三維轉(zhuǎn)臺(tái)和第二三維轉(zhuǎn)臺(tái)上。所述空間位置解算方法根據(jù)本發(fā)明裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態(tài)關(guān)系解算出裝置上每個(gè)運(yùn)動(dòng)部件的運(yùn)動(dòng)量。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)空間中兩個(gè)物體之間的復(fù)雜相對(duì)位置姿態(tài)的定位。

本平臺(tái)實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的可視化、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)性分析

本發(fā)明公開了一種糾刪碼存儲(chǔ)集群中失效節(jié)點(diǎn)的重構(gòu)方法，包 括：1）有節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)帶寬，初始化所有存活 節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值；2）選取權(quán)重值最大的 K 個(gè)存活節(jié)點(diǎn)，作為恢復(fù)該失效 節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)塊讀取分布，其中 K 為存儲(chǔ)集群中數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；3） 將上述 K 個(gè)存活節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值分別減 1；4）判斷權(quán)值大于 0 的節(jié)點(diǎn)數(shù) 量是否小于 K，若是則轉(zhuǎn)到步驟 5），若否則轉(zhuǎn)到步驟 2）；5）根據(jù) 所有數(shù)據(jù)塊讀取分布，

本發(fā)明公開了一種面向 GPU 集群的資源管理方法，包括：主管 理節(jié)點(diǎn)建立兩張表：資源信息表和任務(wù)信息表；主管理節(jié)點(diǎn)接收到新 任務(wù)；判斷任務(wù)是 CPU 任務(wù)還是 GPU 任務(wù)；主管理節(jié)點(diǎn)查找滿足任 務(wù)需求的空閑資源；對(duì)于 CPU 任務(wù)，次管理節(jié)點(diǎn)對(duì)任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù) 處理，將數(shù)據(jù)片分發(fā)到其管理的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算完成后，主 管理節(jié)點(diǎn)根據(jù)任務(wù)號(hào)回收次管理節(jié)點(diǎn)管理的所有節(jié)點(diǎn)的相關(guān) CPU 資 源；對(duì)于 GPU 任務(wù)，在檢

本發(fā)明公開了一種保持狀態(tài)多樣性的空調(diào)負(fù)荷集群控制策略，包括：對(duì)用戶空調(diào)參數(shù)進(jìn)行收集，構(gòu)建狀態(tài)隊(duì)列模型；判斷是否進(jìn)行需求響應(yīng)；確定需求響應(yīng)時(shí)間段并提取需求響應(yīng)結(jié)束時(shí)刻基線狀態(tài)下空調(diào)集群的負(fù)荷多樣性指標(biāo)；結(jié)合負(fù)荷多樣性指標(biāo)制定響應(yīng)策略并實(shí)施，將空調(diào)設(shè)定溫度調(diào)至新范圍；判斷是否進(jìn)行空調(diào)設(shè)定溫度調(diào)回；確定設(shè)定溫度調(diào)回時(shí)間段，提取調(diào)回時(shí)間段結(jié)束時(shí)刻基線狀態(tài)下的多樣性指標(biāo)，結(jié)合指標(biāo)制定調(diào)回策略并下達(dá)，空調(diào)設(shè)定溫度調(diào)至初始范圍。該控制策略在挖掘其調(diào)控潛力的同時(shí)考慮了空調(diào)集群的負(fù)荷多樣性，保障了用戶的舒適度，彌補(bǔ)了

西北工業(yè)大學(xué)高性能CPU計(jì)算集群項(xiàng)目招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在詳見附件正文獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月17日09點(diǎn)00分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

本發(fā)明公開一種基于猛狼圍捕行為的無人機(jī)集群空戰(zhàn)方法，步驟如下：步驟一：無人機(jī)集群空戰(zhàn)初始化；步驟二：構(gòu)建集群空戰(zhàn)態(tài)勢(shì)威脅代價(jià)；步驟三：利用猛狼態(tài)勢(shì)學(xué)習(xí)確定無人機(jī)集群空戰(zhàn)合圍拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；步驟四：合圍拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)映射為猛狼圍捕編隊(duì)構(gòu)型；步驟五：基于猛狼圍捕構(gòu)型的無人機(jī)編隊(duì)合圍控制；步驟六：輸出集群空戰(zhàn)編隊(duì)控制指令。

本發(fā)明公開一種基于鴿群智能反向?qū)W習(xí)的無人機(jī)集群多目標(biāo)控制優(yōu)化方法，其實(shí)現(xiàn)步驟為：步驟一：搭建無人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型；步驟二：搭建具有感知能力無人機(jī)傳感器模型；步驟三：搭建無人機(jī)目標(biāo)搜索圖模型；步驟四：建立無人機(jī)目標(biāo)搜索代價(jià)函數(shù)模型；步驟五：設(shè)計(jì)多目標(biāo)鴿群優(yōu)化算法；步驟六：設(shè)計(jì)基于鴿群智能反向?qū)W習(xí)的多目標(biāo)鴿群優(yōu)化算法；步驟七：輸出無人機(jī)目標(biāo)搜索仿真軌跡圖。