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加快科學工程計算領域中并行計算算法研究及流體力學中復雜流動機理研究，為機械流體工程上流體力學領域中無法模擬的商業軟件的開發提供基礎理論支持

基于人工智能的新方法、新技術，項目核心產品為面向多臟器多功能惡性腫瘤介入機器人系統和與之配套的放射治療計劃系統。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 南京恒樂醫療機器人有限公司 企業法人 陸建 注冊時間 2020.6.1 注冊所在省市 江蘇省南京市 組織機構代碼 91320102MA21LKJQ4K 經營范圍 許可項目：第三類底料器械經營；貨物進出口；進出口代理；技術進出口（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動，具體經營項目以審批結果為準）一般項目：智能機器人的研發；服務消費機器人銷售；第二類醫療器械銷售；第一類醫療器械銷售；軟件開發；技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術推廣；人工智能理論與算法軟件開發；智能機器人銷售（除依法須經批準的項目外，憑營業執照依法自主開展經營活動） 企業地址 江蘇省南京市玄武區長江后街6號 獲投資情況 獲2000萬天使輪融資；A輪融資進行中 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 徐易 醫學院/臨床醫學 2016.09/2021.06 蔣揚 上海交通大學/臨床醫學 2021.09/2026. 06 鮑珂盈 經濟管理學院/金融學 2017.09/2021.06 秦小桅 西安交通大學管理學院/會計學（MPAcc） 2017.09/2021.06 林曉鋒 東京大學/Bioengineering 2021.10/2024.9 蘇俊杰 機械工程學院/機械制造及自動化 2019.09/2022.06 陳嶸 醫學院/臨床醫學5+3一體化 2018.09/2023.06 江玲 北京航空航天大學/模式識別與智能系統 2019.9/2022.1 張弘毅 醫學院/影像醫學與核醫學 2018.09/2021.06 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 陸建 醫學院/介入放射學 無/主治醫師 血管介入 王澄 深圳先進技術研究院/計算機系統架構 無/高級工程師 計算機系統架構 滕皋軍 附屬中大醫院/影像醫學與核醫學 院長/教授 介入放射學 謝波 醫學院/影像醫學與核醫學 副院長/副研究員 影像醫學與核醫學 五、項目簡介 我們的項目是“2018年國家重大科研儀器研制項目”及“2019國家重點研發計劃項目——變革性技術關鍵科學問題”的產業化孵化?；谌斯ぶ悄艿男路椒?、新技術，項目核心產品為面向多臟器多功能惡性腫瘤介入機器人系統和與之配套的放射治療計劃系統。該產品有望克服本領域國外同類手術機器人影像導航模式單一、應用場景局限、機器人系統智能化不足、缺乏手術風險防范機制等局限。本項目從放射劑量的監控與優化、自動化封裝和植入機器人等方面入手，為難以手術的腔道惡性腫瘤、實體惡性腫瘤等提供高效治療的新途徑、新療法。產品能夠極大程度減少患者和醫生術中輻射量，減少治療相關并發癥。同時，公司產品將全面實現手術醫生無輻射、放射劑量精確計算、精準穿刺，成為介入內放療技術的新一代領航產品。 產品目前已經完成了技術定型和臨床前實驗，正在提交型檢，有望在2025年上市。近年來，在中國科學院滕皋軍院士的帶領下，項目團隊成員開拓創新。不斷進行產品的性能完善以契合臨床診治需求，同時也開拓了消融、活檢、血管手術機器人的研發布局。近年來，我們的項目已經斬獲了2020第六屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽全國金獎等榮譽，受到中央政治局委員、國務院副總理孫春蘭等高度評價。

1、成果簡介： 可發性聚苯乙烯（EPS）因其優異特性以及質輕價廉等優點，在許多領域得到了廣泛使用。功能性EPS在建筑保溫、包裝、電子電器產品和車輛裝飾等領域更備受青睞。特別是國家提倡節能減排、要求建筑節能50%-65%以來，以及各地的"暖房子"工程相繼實施，低導熱系數EPS的制備成為EPS行業研究的熱點。 德國巴斯夫和韓國錦湖相繼推出了低導熱系數黑色石墨EPS（G-EPS），但其合成工藝對外保密，以此控制低導熱系數G-EPS市場。而我國G-EPS的制備還是空白，因此在該技

?芯片：4 顆 Leo Chip 芯片，專注零知識證明運算加速 ?存儲：64GB LPDDR4 顯存 ?接口：PCIe 4.0 x16 接口（可拆 4 個 x4 通道） ? 架構：雙插槽、10.8 英寸全高全長設計，ASIC LEO（DPU）架構，運行穩定 ? 散熱：被動式散熱，系統氣流控溫 ? 功耗：300W 熱設計功耗，穩定處理高強度任務 ? 應用場景：在區塊鏈、隱私計算領域表現突出，支持 Scroll、Zcash、Manta 等項目，快速完成零知識證明生成與驗證，保護用戶隱私。適用于區塊鏈、隱私計算、身份驗證、云計算與大數據、物聯網等領域，滿足不同場景下的隱私保護、計算加速、安全驗證等需求。      

NS-3 是一款面向網絡系統的離散事件仿真軟件，主要用于研究與教學目的。 NS-3 作為源代碼公開的一款免費軟件， GNU GPLv2 認證許可，可被大眾研究、 改進與使用，它將逐步取代目前廣泛應用的 NS-2 網絡模擬軟件。NS-3 是由 C++ 和 Python 語言編寫的， 可作為源代碼發布并適用以下的系統： Linux ， Unix variants，OS X，以及 Windows 平臺上運行的 Cygwin 或 MinGW 等。NS-3模擬仿真平臺可以用來模擬仿真各種類型的網絡、以及各種類型的協議，在原有平臺基礎上自定義仿真環境與參數等。 基于NS3的并行模擬仿真系統，借助NS-3模擬仿真平臺開源、免費并且技術先進等優勢，在NS-3仿真系統上實現多計算節點并行仿真，提高仿真效率。本項目科技成果，在保證并行仿真效果與串行仿真結果一致的前提下，提高模擬仿真時間效率，適用于計算量巨大的模擬仿真任務，計算效率與并行計算節點數量相關，增加計算節點能夠大幅度提高模擬仿真時間效率。項目研究成果可用于科研機構，企業項目開發等所需的復雜模擬仿真任務，提高其項目研發、驗證的效率，縮短產品開發、測試周期。

NS-3 是一款面向網絡系統的離散事件仿真軟件，主要用于研究與教學目的。 NS-3 作為源代碼公開的一款免費軟件， GNU GPLv2 認證許可，可被大眾研究、 改進與使用，它將逐步取代目前廣泛應用的 NS-2 網絡模擬軟件。NS-3 是由 C++ 和 Python 語言編寫的， 可作為源代碼發布并適用以下的系統： Linux ， Unix variants，OS X，以及 Windows 平臺上運行的 Cygwin 或 MinGW 等。NS-3模擬仿真平臺可以用來模擬仿真各種類型的網絡、以及各種類型的協議，在原有平臺基礎上自定義仿真環境與參數等。

本發明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結構層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結構層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結構層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應變傳感的正上方，并通過垂直應變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應變數據；將采集到的垂直應變數據作為反算參數進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結構組合簡化從而優化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態不符的技術難題。

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?？蒲袌F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。