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本發明公開了一種基于憶阻器的圖像識別系統及方法。所述系 統包括圖像信號提取模塊、多個基于憶阻器的神經網絡模塊和識別模 塊；所述識別模塊其輸入端與多個神經網絡模塊的輸出端相連；每個 神經網絡模塊的輸出端與識別模塊的輸入端相連，其輸入端與信號提 取模塊的輸出端相連。所述方法包括以下步驟：（1）獲取待識別灰度 圖像的特征向量并輸入各神經網絡模型；（2）各神經網絡模型根據其 圖像模型對所述特征向量分別進行打分并進行識別；（3

本發明公開了一種基于憶阻器實現多層識別的電路及其控制方 法，來模擬生物大腦的多狀態(認知、熟悉、陌生)認知能力。通過分別 調節第二輸入端與第一輸入端信號脈沖的匹配數目和第二輸入端信號 脈沖幅值來實現多層次脈沖識別。第一輸入端輸入信號代表已存儲在 生物大腦中的樣本信號，第二輸入端輸入信號代表生物大腦接收到外 界環境的刺激信號，這種識別方法的原理是通過控制大腦存儲的樣本 信號和外界環境的刺激信號相互匹配，來調控大腦對于外

本發明公開了一種基于憶阻器的通用編程模塊及其操作方法， 可編程模塊包括阻變元件、電阻 R1、第一 N 型 MOS 管、第一 P 型 MOS 管、第二 N 型 MOS 管和第二 P 型 MOS 管；第一 N 型 MOS 管 的漏極和第一 P 型 MOS 管的漏極均連接至阻變元件的一端，第一 N 型 MOS 管的源極和第一 P 型 MOS 管的源極連接后與電阻 R1 的一端 連接，第一 N 型 MOS 管的柵極與第一 P 型 MOS

本發明公開了一種基于雙反饋法的阻性傳感陣列線性讀出電路。所述讀出電路包括：行多路選擇器、列多路選擇器、掃描控制器、負恒流源、電壓采樣裝置以及第一運算放大器、第二運算放大器、第三運算放大器；所述負恒流源的輸出端連接第一運算放大器的反相輸入端，第一運算放大器的同相輸入端與第二運算放大器的同相輸入端連接后接地，第二運算放大器的反相輸入端與第二運算放大器的輸出端連接，第三運算放大器的反相輸入端與第三運算放大器的輸出端連接；電壓采樣裝置用于對第三運算放大器的輸出端電壓、第一運算放大器的輸出端電壓進行檢測。本發

項目簡介 本成果利用去阻啟動噴動床為反應器，將生物質秸稈和煤共催化氣化，產生燃氣， 形成了生物質稻草催化水煤氣反應低焦油中熱值燃氣制備工藝，可用于農村地區以村鎮 為單位的小型氣化站的建設。成果已取得發明專利授權，ZL 2009 1 0264047.8。 性能指標 120kg/h 的生物質稻草等與煤、碳酸鈣和水蒸汽共氣化，生成焦油含量低于 10mg/m3 、 熱值 10-15MJ/m3 的農村用燃氣。 適用范圍、市場前景

電子材料及器件噪聲-可靠性測試平臺，該系統是國內外首套電子器件噪聲-可靠性分析系統。采用了基于虛擬儀器的微弱噪聲測試、基于噪聲的可靠性診斷方法、電子器件噪聲的子波分析方法等關鍵技術，將子波分析用于噪聲-可靠性表征，可對各種電子器件和集成電路模塊進行噪聲測試與分析、內部潛在缺陷診斷和無損預篩選。系統可以測量電子器件的各種噪聲參數，同時對噪聲進行頻譜分析、子波分析、集總參數分析。具有實時檢測、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小體積的優點，良好的通用性和可升級性使其同時適用于科研和生產單位。

本發明公開了一種用于 ESD 保護的低壓觸發 SCR 器件。本發明創造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分別進行襯底觸發和柵觸發，從而降低 SCR 器件的觸發電壓。 ESD 脈沖信號施加在 Anode 和 Cathode 之間，第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被觸發導通，第一 PMOS 開通之后，給 Nwell 施加一觸發電流，第二 PMOS 開通之后給第三 PMOS 施加一觸發電壓。第一 PMOS 施加的 Nwell 觸發電流和第三 PMOS 的溝道電流觸發晶閘管導通，晶閘管電流（ SCR current ）導通大部分 ESD  電流，從而實現了 ESD 保護。

光學領域頂尖期刊《自然·光子學》報道了浙江大學信息與電子工程學院陳紅勝教授課題組的一項最新研究：在國際上率先實現基于深度學習的新一代智能隱身器件。在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態適應變化的背景環境，從而與背景電磁環境特征融為一體，實現自適應隱身。論文審稿專家認為：“這是一項激動人心的、及時而杰出的工作，它連接了變換光學、電磁超材料和人工智能等領域，為智能光子材料和器件這個新興領域樹立了很好的標桿，也將大大促進其他智能電磁器件的發展。”自然界存在兩種“隱身”策略。一種是在變色龍和章魚生物中常見的擬態隱身，使自己融于周邊環境；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。科學家近年來提出的變換光學隱身方法則區別于上述兩種策略，它利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而使物體完全隱形。與自然界的“隱身衣”相比，人類的“隱身衣”多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。“理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應于變化的外界刺激和背景環境。”陳紅勝說。如何才能實現這一點？“章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。”論文第一作者、課題組成員錢超說。當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是主要偏重于理論上設計優化人工電磁材料。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統并實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報道。經過三年多的不懈努力，陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上，在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗——小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這件“隱身衣”由智能芯片控制，集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變“隱身衣”的電磁響應。探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務就是動態適應變化的探測信號，對雷達“隱身”。當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時“換裝”。陳紅勝教授表示，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域，其采用硬件手段實現用于隱身調控的深度學習模型，在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策，大大地縮短了響應時間，這一方法對于實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義

項目采用了中山大學自主研發的低損耗低應力超低溫氮化硅材料平臺，研制了一系列光子集成的關鍵 器件