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產品詳細介紹 我公司研制成功內打燈光八大行星（九大行星），表面圖文為印刷圖文，圖文精細，內打燈光可以真實模擬星球在太空中的真實狀態。每個產品有一個安吊鉤，可以吊掛在室內的屋頂天花板上面。是現代教師，幼兒園，小學，中學教室的必備產品。八大行星產品獲得國家教育部教學儀器研究所和美國NASA專業認證。目前，八大行星產品已經開始裝備學校天文體驗館，天文科技館等。八大行星產品獲得國家教育部教學儀器研究所和美國NASA專業認證。

產品詳細介紹簡單介紹 　　太陽系九大行星運行演示儀（以下簡稱演示儀）用于演示九大行星的運行狀態。居于中心并發光的圓球是太陽，由此向外分別是水星、金星、地球、火星、木星、天王星、海王星和冥王星。它們以各自的公轉周期圍繞太陽運行，各個公轉周期互相間有著一定的比例關系，這些關系都與天文學中的比值基本相符。 　　太陽系九大行星運行演示儀（以下簡稱演示儀）用于演示九大行星的運行狀態。居于中心并發光的圓球是太陽，由此向外分別是水星、金星、地球、火星、木星、天王星、海王星和冥王星。它們以各自的公轉周期圍繞太陽運行，各個公轉周期互相間有著一定的比例關系，這些關系都與天文學中的比值基本相符。 　　演示中地球的公轉周期為1分鐘，也即1分鐘為一個地球年。 　　演示儀中各個行星還進行著自轉，但這種自轉是象征性的，其周期并無嚴格的比例。 　　觀察演示儀的行星運行，一些我們見到的與天文有關的現象便可從中得到解釋： 例如： 　　地球上的四季變化； 　　我國從古至今沿用的24節氣的劃分； 　　北半球與南半球冬、夏兩季正好相反； 　　地球兩極冬季漫漫長夜，夏季終日白晝等等。 　　我們還可以看到： 　　金星的自轉與眾不同，方向是相反的，由于它的自轉周期長，而且旋轉方向又與公轉相反，短時間內我們甚至看不出它在旋轉； 　　天王星的自轉軸線幾乎是橫臥著的； 　　冥王星公轉軌道平面相對于地球公轉軌道（黃道）平面有較大的傾斜角。 　　我們還可以看到月球繞著地球運行，由此可知道日食和月食的成因。等等。  

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，與學校合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型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，具備更強多模態能力，推理速度更快，支持更高并發，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。

凌云多店鋪進銷存系統零售版主要針對零售店鋪日常業務的商品入庫、采購退貨、銷售出庫、銷售退換貨、盤點、財務管理等工作。全面反映門店的采購、銷售、損耗、財務情況，為多店鋪的決策提供了正確的支持平臺，幫助門店更有效、更全面地管理商品，是一款適合零售型的服裝、箱包、裝飾品、童裝、內衣店等單店鋪或多店鋪使用的零售店鋪進銷存。

450mm×250mm×300mm，八大行星模型，大致區分大小（直徑），有公轉軌道，可手動操作。

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。

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