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現階段所設計的存算一體器件單元結構如圖 1 所示： 器件的基本結構由波導和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護層、相變材料（硫系化合物）層）所構成。擬通過在當前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導的方式實現器件的光學讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導層，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。功能層主要用于實現器件的電學寫入功能。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熱和導電性能，同時在近 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因數，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學常數反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進行操作，適用于硅基光子器件應用。 采用的主要技術手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學編程、光學讀取的方法實現器件的存儲、算術運算和邏輯運算功能：  存儲功能的實現：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制中的‘1’和‘0’，實現數據存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產生電流流經加熱層時，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，實現存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當輸入光經過波導后，其能量會因為相變材料編程區(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現對先前編程區(qū)域的讀取。  算術和邏輯功能的實現：通過調整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態(tài)調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值，實現多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數量對應加數的方法實現標量加法計算。同時由于所設計器件的讀取連續(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和乘數的方法實現基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進行對比，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現各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調特性驗證其實現神經突觸的可行性。并依托所設計人工突觸構建人工神經網絡芯片，實現圖像、語音和文本識別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學習的神經生物學基礎，也是人工類腦器件需要實現的首要功能。為實現突觸可塑性，擬把相變材料和波導之間的耦合區(qū)域視為仿生神經突觸，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。通過調節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時間差對耦合區(qū)域的光透過率進行連續(xù)調控，進而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現仿生神經突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設計的突觸單元, 經過相變材料的作用，脈沖強度發(fā)生變化，對應于乘法器。進而借助于微環(huán)結構，將不同波長的脈沖導入進同一波導中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當光強達到一定的閾值后，讀取信號不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經元脈沖信號的激發(fā)，實現了非線性激活函數的功能。利用上述的單個神經元結構，驗證其監(jiān)督式機器學習和非監(jiān)督式機器學習。對于監(jiān)督式機器學習，權重的數值通過外部管理器設置；對于非監(jiān)督式機器學習，不再需要外部管理器來設置權重值，而是通過輸出光脈沖進行反饋控制，調整權重值。在單個神經元結構的基礎上，更復雜的光學脈沖神經網絡結構，證明該結構的可擴展性。擬設計的神經網絡中的每一層結構包括三個功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經突觸結構。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個神經元，神經突觸結構則產生光脈沖信號，輸入給下一層結構。基于上述結構實現圖片、語音和文本的識別。 創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學編程、光學讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點。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出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學脈沖刺激、光學權重調節(jié)”的人工神經突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術空白。 先進性分析：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化速度、低功耗和穩(wěn)定性強等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學性能差異的特點。③所設計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點，具有高集成度、低功耗、超快響應時間、穩(wěn)定性強等優(yōu)點。 獨占性分析：根據已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關鍵技術的獨有權。 

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、第一三維轉臺、第二三維轉臺、第一轉臺底座、第二轉臺底座、伺服電機、絲杠和導軌，導軌鋪設在底板平臺上，第一三維轉臺安設在第一轉臺底座上，第一轉臺底座固定在底板平臺的一端，第二三維轉臺安設在第二轉臺底座上，第二轉臺底座可以沿導軌做靠近或遠離第一轉臺底座的運動，兩個目標物體分別固定在第一三維轉臺和第二三維轉臺上。所述空間位置解算方法根據本發(fā)明裝置的機械結構特點，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態(tài)關系解算出裝置上每個運動部件的運動量。本發(fā)明能夠實現空間中兩個物體之間的復雜相對位置姿態(tài)的定位。

本平臺實現交通數據的可視化、預測、關聯(lián)性分析

本發(fā)明公開了一種糾刪碼存儲集群中失效節(jié)點的重構方法，包 括：1）有節(jié)點失效時，根據節(jié)點的負載和網絡帶寬，初始化所有存活 節(jié)點的權重值；2）選取權重值最大的 K 個存活節(jié)點，作為恢復該失效 節(jié)點中的數據塊讀取分布，其中 K 為存儲集群中數據節(jié)點的數目；3） 將上述 K 個存活節(jié)點的權重值分別減 1；4）判斷權值大于 0 的節(jié)點數 量是否小于 K，若是則轉到步驟 5），若否則轉到步驟 2）；5）根據 所有數據塊讀取分布，

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)點建立兩張表：資源信息表和任務信息表；主管理節(jié)點接收到新 任務；判斷任務是 CPU 任務還是 GPU 任務；主管理節(jié)點查找滿足任 務需求的空閑資源；對于 CPU 任務，次管理節(jié)點對任務的數據進行預 處理，將數據片分發(fā)到其管理的所有節(jié)點進行計算，計算完成后，主 管理節(jié)點根據任務號回收次管理節(jié)點管理的所有節(jié)點的相關 CPU 資 源；對于 GPU 任務，在檢

本發(fā)明公開了一種保持狀態(tài)多樣性的空調負荷集群控制策略，包括：對用戶空調參數進行收集，構建狀態(tài)隊列模型；判斷是否進行需求響應；確定需求響應時間段并提取需求響應結束時刻基線狀態(tài)下空調集群的負荷多樣性指標；結合負荷多樣性指標制定響應策略并實施，將空調設定溫度調至新范圍；判斷是否進行空調設定溫度調回；確定設定溫度調回時間段，提取調回時間段結束時刻基線狀態(tài)下的多樣性指標，結合指標制定調回策略并下達，空調設定溫度調至初始范圍。該控制策略在挖掘其調控潛力的同時考慮了空調集群的負荷多樣性，保障了用戶的舒適度，彌補了

西北工業(yè)大學高性能CPU計算集群項目招標項目的潛在投標人應在詳見附件正文獲取招標文件，并于2022年06月17日09點00分（北京時間）前遞交投標文件。

本發(fā)明公開一種基于猛狼圍捕行為的無人機集群空戰(zhàn)方法，步驟如下：步驟一：無人機集群空戰(zhàn)初始化；步驟二：構建集群空戰(zhàn)態(tài)勢威脅代價；步驟三：利用猛狼態(tài)勢學習確定無人機集群空戰(zhàn)合圍拓撲結構；步驟四：合圍拓撲結構映射為猛狼圍捕編隊構型；步驟五：基于猛狼圍捕構型的無人機編隊合圍控制；步驟六：輸出集群空戰(zhàn)編隊控制指令。

本發(fā)明公開一種基于鴿群智能反向學習的無人機集群多目標控制優(yōu)化方法，其實現步驟為：步驟一：搭建無人機動力學模型；步驟二：搭建具有感知能力無人機傳感器模型；步驟三：搭建無人機目標搜索圖模型；步驟四：建立無人機目標搜索代價函數模型；步驟五：設計多目標鴿群優(yōu)化算法；步驟六：設計基于鴿群智能反向學習的多目標鴿群優(yōu)化算法；步驟七：輸出無人機目標搜索仿真軌跡圖。