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        技術成熟度：技術突破         傳統(tǒng)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(tǒng)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(fā)團隊發(fā)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(tǒng)人工視聽覺系統(tǒng)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(tǒng)的基礎。研發(fā)團隊首次在基于氧化鎢材料憶阻突觸器件的視聽覺系統(tǒng)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(tài)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(yè)化工藝開發(fā)資金支持

項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創(chuàng)新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發(fā)了雙語千億級超大規(guī)模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現、跨平臺等核心優(yōu)勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據用戶意圖，自動理解、規(guī)劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現大模型的便捷開發(fā)。

技術成熟度：原型驗證 原理：模型將漿錨連接節(jié)點破壞視為兩個階段，第一階段為粘結破壞，即砂漿與鋼筋和鋼筋斷裂前（包括斷裂時）時段，第二階段為滑移破壞，即砂漿與鋼筋和鋼筋斷裂后時段。第一階段依靠梁單元模擬，第二階段依靠彈簧單元模擬，這樣準確的反映了漿錨連接發(fā)生時的強度破壞及之后的滑移脫離現象。 創(chuàng)新點：提出了建模工藝，給出了適用于模型的彈簧單元、梁單元本構關系。 應用場景：漿錨節(jié)點超限分析，漿錨節(jié)點抗震性能分析。 應用案例：約束漿錨鋼筋極限搭接連接剪力墻結構抗震性能分析，裝配法加固剪力墻施工模擬過程分析。 成果獲獎：吉林省土木建筑學會科技進步一等獎。 成果評價：建模簡單、計算快速、經過多篇論文驗證傳力與實際情況偏差小于10%。