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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。

現有的有機氮測定方法主要基于差減法，存在多方面測定的累加誤差，結果難免不夠精確和可靠。本發明技術是一種體積排阻色譜聯用型氮檢測器及應用，其對有機氮的檢測原理在于通過體積排阻色譜柱實現有機氮和無機氮的分離，然后通過石英螺旋管結合紫外氧化的方式將有機氮轉變為硝態氮，通過紫外檢測器檢查硝態氮在220nm的紫外吸收，實現定量分析。

本發明公開了一種井間并行電阻率 CT 測試方法，是對鉆孔間地質條件及構造特征進行探查的一種物探技術。通過在兩兩鉆井之間布置測試系統，形成 64 個電極的井間測線，采用并行電法數據采集技術進行單極或偶極供電與測試，獲得井間電性采集數據，形成井間不同電極間層析數據體。通過井間電阻率層析成像技術實現對測試區域電阻率及激電參數成像，進一步評價其巖層及構造特征狀況，獲得地質解釋成果及認識。該套測試系統可完成 1200m 深井的數據采集。

甲醇制烯烴(MTO)是最有希望替代傳統石油裂解制取烯烴路線的新興工藝,而MTOI藝的研究重點在于催化劑的開發。本技術以甲醇制烯烴反應為對象,開展了SAPO-34分子篩催化劑的制備與性能評價,并基于篩選確定的最優催化劑,完成了甲醇制烯烴本征動力學實驗研究,建立了與實驗數據良好相容的本征動力學模型。采用水熱法合成SAPO-34分子篩,晶化溫度為200℃,晶化時間為48h,動態晶化。在一定的原料配方下,通過性能評價和XRD、SEM和TPD等表征相結合的方式,考察了雙模板劑配比、硅鋁比、磷鋁比對SAPO-34分子篩性能的影響。結果表明,在實驗考察的雙模板劑配比范圍內均能合成出SAPO-34分子篩,合成的分子篩具有相對最好的MTO催化性能,總低碳烯烴(乙烯+丙烯)收率達到87.7%。在雙模板劑下過低的硅鋁比會影響SAPO-34分子篩的晶相結構,導致SAPO-5混晶的生成,相對適宜的硅鋁比為0.4。磷鋁比影響分子篩合成的初始凝膠PH值,過高或過低均不利于SAPO-34分子篩MTO性能的提高,相對適宜磷鋁比為1.0。以原位合成法考察了La、Ce和Y三種稀土金屬離子對SAPO-34的改性作用。

硫磺分解磷石膏制酸的新思路，突破了硫磺低溫分解磷石膏制酸的關鍵技術，2014年建成萬噸級工業示范工程裝置，實現磷石膏資源中的硫和鈣循環利用，降低磷石膏制硫酸的生產成本，打破制約磷化工發展的瓶頸，推動磷化工行業的可持續發展。

已有樣品/n本實用新型公開了一種車載含水乙醇低溫重整制氫裝置，其原理是利用汽車發動機余熱將含水乙醇經過兩級催化重整為富氫氣體，再將富氫氣體通入汽車發動機與燃油進行混合燃燒。本實用新型利用兩級蜂窩鈦網結構能夠產生較大的催化劑接觸表面積，有利于重整制氫裝置的小型化，使車載在線產氫的目的成為可能；兩級催化的結構實現了催化劑的相互協同作用，解決了使用單一催化劑乙醇轉化效率和氫氣選擇性較低等問題；在低溫環境下通過堿性催化劑的相互協同作用，解決了催化劑的燒結和積炭問題，提高了催化劑的使用壽命。本實用新型利用汽車尾氣余熱，實現了汽車在線摻氫的目的以及提高化石燃料的燃燒效率，降低了汽車發動機有害物質的排放量。