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本發明公開了一種云平臺上高性能并行應用的調度方法及系統； 其方法為：設置虛擬機類型；采集網絡數據包信息和自旋鎖信息，并 發送給宿主機；宿主機根據 Hypercall 調用號獲取信息處理函數，獲取 自旋鎖計數和網絡數據包計數，并根據自旋鎖計數單節點虛擬機同步 需求，根據網絡數據包計數判斷跨節點虛擬機同步請求；根據虛擬機 類型、網絡數據包計數、自旋鎖計數以及同步請求信號，確定 vCPU 隊列中下一次被調入運行的 vCPU

建立了龍門加工中心幾何誤差整機-部件-零件-結構的精度正向遞推分配、精度保持薄弱結構-零件-局部動件-整機的精度逆向修正補償方法，提升了龍門加工中心大行程工況加工精度要求 一、項目分類 關鍵核心技術突破   二、成果簡介 高性能龍門加工中心是航空航天、高鐵船舶、核電等大型精密零件加工的重要裝備。高性能龍門加工中心設計研發中遇到了多部機型譜匹配、大行程精度均衡、大慣量爬行抑制等三大技術難題，急需新的設計方法與制造工藝的支撐。在國家科技重大專項等課題資助下，浙江大學譚建榮院士科研團隊開展了高性能龍門加工中心整機設計與制造工藝關鍵技術及應用研究，取得了一系列重要成果： （1）發明了高性能龍門加工中心整機布局方案骨架型譜。建立了多部機匹配的龍門加工中心布局方案骨架型譜，揭示了龍門加工中心多體系統低序體陣列拓撲約束解耦機理，提升了龍門五面加工中心、數控龍門鏜銑床等一體化龍門框架多部機布局型譜自適應匹配性能，一階固有頻率由54Hz提高到63Hz，結構件剛度由50.4N/μm提高到55.6N/μm，打破了國外大型精密動梁五面體龍門加工中心壟斷。 （2）發明了基于螺旋變換的多軸聯動精度分配方法。建立了龍門加工中心幾何誤差整機-部件-零件-結構的精度正向遞推分配、精度保持薄弱結構-零件-局部動件-整機的精度逆向修正補償方法，提升了龍門加工中心大行程工況加工精度要求，X/Y/Z軸行程定位精度由0.08/0.06/0.05mm提高到0.03/0.02/0.015mm，整機幾何精度達到發達國家同類產品Ⅰ級標準。 （3）發明了龍門加工中心運動部件爬行特征判定方法。建立了基于動梯度粘滑特性的動件爬行特征判定方法，揭示了大慣量動件重載負荷低速摩擦副防爬機理，提升了重載低速大范圍的靜壓導軌低摩擦副高精度控制性能，加工工件表面粗糙度從Ra0.4提升至Ra0.2，轉臺平面跳動由0.02mm提高到0.01mm，轉臺熱浮升變形由0.2mm提高到0.05mm。 研制了行業首創的龍門加工中心設計制造工具集，在國家重大工程的關鍵部件精密加工中得到成功應用，并推廣應用到國家重點機床企業的高端加工中心設計研發中。項目突破了發達國家對我國龍門加工中心技術封鎖，研發的機床產品成功替代進口，對提高我國重大精密裝備國產化率與自主創新能力等起到了重要作用。

成果簡介在鋼鐵企業規模快速發展的同時， 大量備件的消耗給資源、 能源造成巨大浪費， 而市場競爭的日趨激烈又給降低生產成本帶來巨大壓力。 經驗證明， 應用表面技術在實現備件長壽化方面顯現出卓越的功效。 超音速噴涂產品涂層具有硬度高、 涂層孔隙率小、 涂層結合強度高、 涂層無分層現象以及涂層表面粗糙度低等優點， 代表著當前表面技術應用方面國際先進水平。 該項目的投建， 將可對冷軋生產線鍍鋅池內的沉沒輥和穩定輥， 連退爐中的高中低溫段爐輥， 張力輥、 糾偏輥、 轉向輥等各種工藝輥以及板坯連鑄

該研究開發了一種低成本高性能的n型PbS基熱電材料，其成本只有傳統商用PbTe基材料的20%，而熱電性能則相當，本研究還基于所開發的熱電材料制備了熱電發電器件，實現了廢熱到電能11.2%的能量轉換效率。該項成果能夠極大地推動低成本熱電材料的開發，加速熱電發電技術的商用化進程。

受體-受體型高分子半導體相對于給體-受體型高分子在實現n型器件性能上具有更優異的電子結構，但由于受體-受體型高分子半導體通常難以合成，因此高性能的n型高分子半導體通常具有交替的給體-受體主鏈結構。而給體單元的引入使得給體-受體型高分子同時呈現p型性能，因此這類聚合物難以實現單一n型性能而具有雙極性性能。郭旭崗課題組通過對高對缺電子的雙噻吩酰亞胺單體進行錫化，得到了單體BTI-Tin, 該單體具有很高的純度、很小的空間位阻、很高的聚合活性。

本發明涉及一種高性能低碳含Mo貝氏體鋼及其制備方法。其技術方案是：向Fe-C-Mn-Si低碳鋼的冶煉成分中添加Mo，經真空冶煉后鑄成鋼坯，將鋼坯軋制成板材。將軋制后的板材以5～10℃/s的升溫速度加熱至880～900℃，保溫10～20min；水冷至410～420℃，接著空冷至340～350℃，保溫30～40min；水冷至室溫，制得高性能低碳含Mo貝氏體鋼。所述的高性能低碳含Mo貝氏體鋼的化學成分及其含量是：C為0.15～0.22wt%；Si為1.48～1.55wt%；Mn為1.95～2.04wt%；Mo為0.14～0.15wt%；P<0.008wt%；S<0.002wt%；N<0.004wt%；其余為Fe及不可避免的雜質。本發明具有成本低廉、周期短和工藝簡單的特點；所制備的高性能低碳含Mo貝氏體鋼綜合性能優良。 （注：本項目發布于2014年）

可以開展直徑30-160mm范圍內鋼索疲勞性能測試與評價研究。可開展《GB T 30826-2014 斜拉橋鋼絞線拉索技術條件》、《GB∕T 18365-2018_斜拉橋用熱擠聚乙烯高強鋼絲拉索》、《JT T 771-2009 無粘結鋼絞線斜拉索技術條件》及《JTT 775-2016 大跨度斜拉橋平行鋼絲拉索》等標準要求下的相關測試。

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。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。