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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。

全息顯示是下一代顯示技術。全息顯示需要對光波前的振幅和相位同時進行精確調制，既復振幅調制。然而當前的顯示技術只能夠對振幅，或是相位進行單獨調制，尚未有器件能夠同時調制。本項目在傳統液晶顯示屏的基礎上，在單個液晶顯示屏上實現了實部和虛部同時顯示，并進一步實現了復振幅調制。本項目解決了當前全息顯示缺少復振幅調制器件的關鍵難題。具有器件結構簡單，成本低，顯示圖像質量高等優勢。

病案系統的建立旨在利用當今的計算機及相關技術有效地解決現有系統的諸多漏洞的同時，對醫院的病案和影像資料實現計算機化管理，使醫生和患者方便地對病案和醫學影像資料進行查詢，以有效發揮病案和醫學影像資料在醫療實踐、教學、科研等方面的真正價值和作用，充分體現出信息利用的價值。同時，能夠比較徹底地改變以往醫院病案和影像資料管理中存在的調用查閱困難、房屋占用多、資料的潮變、霉變、鼠咬蟲蛀及火災等諸多管理問題。進而有效地協助醫院管理者加強醫院的現代化管理和醫療服務質量的提高和監督。 功能目標： l  病案的完整性。對病案中所有文稿（病案首頁、出入院記錄、住院病歷、病程記錄、會診記錄、麻醉記錄、手術記錄、手術同意書、長期醫囑、臨時醫囑、檢查/檢驗報告單、體溫單、護理記錄、中醫處方、尸檢報告、隨訪信函等），必須能夠完整地進行數字化存儲在計算機系統中。 l  病案的規范性。符合國家最新的病案首頁規范，支持《ICD-10》國際疾病分類（同時兼容《ICD-9》）和《ICD-9CM》手術操作分類。 l  病案的真實性。聯機查閱的病案和原始資料完全一致，保持病案的本來面目。 l  病案的知識產權。對數字化后的數據采用國際認證的加密技術，能有效的防止涂改或偽造。 l  聯機訪問的有效性。聯機查閱要十分方便、清晰流暢。 l  具有豐富的統計功能。為醫院管理和醫療決策提供可靠的依據。 l  具有強大的擴展功能。提供對各種醫學影像應用子系統的靈活連接和擴充，保證各應用子系統的無縫連接和數據共享。 l  具有強大的醫療設備接口功能。影像檢查設備在不斷發展，可不斷適應現在和未來各類影像檢查設備的接口連接。 l  醫學影像的存儲和處理符合國際醫學影像的通用標準和協議。 l  系統的可靠性。除外界災難性的原因以外，保證系統數據的可恢復性和系統運行的穩定性。 l  系統的開放性。支持多種網絡環境，多種數據庫平臺和硬件平臺。 系統功能： 病案歸檔；病案認證；病案查詢；病案統計；光盤備份：實現病案數據庫圖像數據的轉存和光盤刻錄，并完成光盤備份病案數據與病案數據庫數據的校驗功能，同時該模塊還提供對病案數據庫的容量監測功能，在需要進行光盤備份時系統將自動提示用戶備份數據庫數據。 系統維護： 該模塊只有系統管理員才可以使用，是整個病案系統用戶管理和編碼維護管理的核心。同時，該模塊還提供了對病案首頁數據的轉存備份機制。 編碼維護管理主要病案首頁相關字段的編碼管理，其包括：病人職業編碼、醫院科室編碼、病區編碼、疾病分類編碼等。 系統的用戶管理包括：病案歸檔人員、病案認證人員、病案查詢人員以及光盤備份人員的用戶名建立、口令設置以及用戶的系統使用權限設置。 在此基礎上，系統還可以提供病案的手寫輸入功能；動態的、可自定義的病歷模板；通過DICOM接口與醫療設備的連接及動、靜態醫學圖像的歸檔保存。 主要技術指標： l 采用電子水印技術，保證系統數據的可靠性和安全性； l 獨創的非規則紙張處理方式，每分鐘可處理30-40張； l 操作簡單，1小時上崗； l 系統組態靈活，易于擴展； l 運行經濟，可建立不同規模的系統； l 一張650M CD-R光盤可存放200-300份病案； l 一張650M CD-R光盤可存放1000張X光胸片（14“X17”）； l 實現當天出院病人的病案當天歸檔完畢。 系統環境： l 病案及醫學影像計算機系統采用客戶/服務器的體系結構； l 系統中所有的客戶端應用程序運行于Windows環境； l 后端數據庫服務器運行于Windows NT或Windows 2000平臺； l 支持SYBASE；IBM DB2；Oracle；Microsoft SQL Server數據庫。

產品詳細介紹      全息現實技術是一種利用計算機圖形視覺技術實現三維物體衍射再現的技術。衍射再現的重建圖像信息可以在計算機位置反饋與參考光的記錄下進行空間信息的重建，實現全息影像。 基于全息現實技術的桌面感知交互系統（簡稱：HoloReal全息桌）       HoloReal全息桌是利用計算機圖形圖像和視覺追蹤的處理能力對虛擬圖像進行三維全息重建，可實現多維度、任意角度、全息影像化和感知交互化的一種呈現交互形式，通過全息桌的交互技術拓展人的視覺感知能力，實現虛擬物體的真實再現，達到觸手可及的人機交互。 HoloReal全息桌 一、HoloReal全息桌呈現方式 ——“上帝視角”的全息影像 ——“觸手可及”的感知交互 ——“任意角度”的視覺體驗 全息桌效果示意圖 二、HoloReal全息桌特性 ——視覺更接近現實環境 ——體驗更符合人體工程學 ——交互更具有人的感知能力 ——應用更加靈活多樣化 三、HoloReal全息桌產品規格 A款    65”（1645mm） B款       直徑65cm    四、HoloReal全息桌技術規格 五、HoloReal全息桌支持的軟件及格式 六、HoloReal全息桌的部分應用場景 工業設計 建筑設計 虛擬實訓教學 古建筑復原 博物館展示 三維數據可視化

產品詳細介紹 EduBrain全息課堂是一款基于人工智能技術的課堂智能工具套。通過情感計算、身份特征識別、人體行為分析和自然語言理解等人工智能技術為學校建立數據分析引擎，深度挖掘教學數據，促進高效地教學管理和科學決策；為教師提供AI助手，利用智能分析、記錄和管理助手減負增效，支撐教師進行高效地教研活動，提升個人專業發展水平。 為學校建立數據分析引擎 為學校提供綜合教學數據分析報告，輔助教學管理人員針對全校課堂教學數據進行橫向、縱向不同維度比較，進而針對性發現問題解決問題，促進高效地教學管理和科學決策。 智能分析助手 伴隨式采集處理課堂情感、發言、行為等教學數據，通過人工智能技術分析課堂活躍度、互動度、趨同度、秩序度等多哥維度的變化趨勢。為教研工作提供海量數據支撐，幫助教師量化課堂教學，推動教研走向科學化。 A. 智能課堂板書提取 B. 智能教學視頻剪輯 智能管理助手 通過課堂視頻自動檢測學生人臉進行識別，在分析報告中呈現學生出勤情況。實現學生無感知的自動課堂考勤記錄，減輕走讀班教師點名等方式的考勤負擔，減少考勤占用時間、提升有效上課時間，提高學校考勤管理效率。 以語音助理為交互界面，智能化與教師形成日常互動，幫助教師在“對話”中完成教學管理與教研等工作安排。教師可以親身感受人工智能帶來的便捷、高效、智能。 EduBrain Station 工作站 高性能計算工作站，為實現全面深入的教學分析提供AI驅動力 EduBrain Cloud 智能云 智能數據分析云平臺，以課堂為核心的云端數據綜合管理平臺 Ella Assistant 教師助手 服務于教師的智能助理APP，助力教師減負增效，暢享智能語音交互的用戶體驗 1 情感計算 微表情分析 18種Action Unit檢測 業內領先準確率 人臉檢測 20毫秒完成高清圖片檢測 高人群密度環境精準檢測 3 行為分析 頭部姿態估計 通過68個關鍵點估計頭部姿態 三維頭部姿態檢測 說話人識別 神經網絡特征提取模型 無需聲紋注冊 5 自然語言理解 知識圖譜 160萬個實例，2200萬條三元組 主流出版社教育教材1350本，教輔10000余本 獨特優勢 信息安全與保密 原始數據100%存放在學校本地 國家工信部軟件評測信息安全認證 豐富完整的用戶權限設置和用戶隱私保護 持續迭代 基于云計算，可以通過網絡保持所有學校軟件同步更新，軟件平均3周迭代一次 鼓勵客戶參與創新，充分尊重一線需求 專屬服務 由上市公司戰略投資，產品與售后服務有嚴格保證 專屬客戶經理，提供6*12小時專業服務 每月定期舉辦在線研討會，及時匯報最新研發進展、培訓產品新功能

本發明公開了一種全息記錄材料、全息記錄底板及其應用。所 述全息記錄材料，按照質量比例包括 6％～60％的硫化鋅納米粒子、 0.2％～10％的光引發劑、以及余量的混合光聚合單體；所述混合光聚 合單體為極性光聚合單體與多官能度光聚合單體按照質量比 3:1～1:2 的混合物；所述硫化鋅納米粒子的平均粒徑在 1 納米至 50 納米之間； 所述光引發劑為紫外光引發劑或可見光引發劑。所述全息記錄底板， 包括所述全息記錄材料和透明

成果創新點 研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀 粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。 核心解決問題： 全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料 的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、 貝塞爾光束。基于機器視覺的光學測量系統用于對被全息 光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。 核心優勢： 將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光

研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。 核心解決問題： 全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、貝塞爾光束。基于機器視覺的光學測量系統用于對被全息光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。 核心優勢： 將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光學測量系統集成在一起，在進行光學捕獲操縱粒子的同時，可以追蹤粒子，獲取粒子三維位移信息。