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　　北京市教育技術裝備機構始建于1960年。1996年成立北京市教育委員會后，高教、普教裝備部門于1997年初合并組建北京市教育技術設備中心。北京市教育技術設備中心是北京市教育委員會直屬事業單位，連續多年被市里評為“首都精神文明單位”。設備中心擔負著全市教育系統各類專用儀器設備的購入、質量檢測、配備和管理工作，為全市各級各類學校提供技術咨詢、工程維修等服務，同時還承擔著市教委委托的管理任務，開展對教學儀器設備配備使用情況的調研，為市教委宏觀決策提供依據。

重慶海云捷迅科技有限公司以FPGA與人工智能技術為核心，致力于研究智能硬件高效使用，提供多種智慧場景解決方案，助力智慧城市及相關智能行業升級改造，推動中國FPGA及人工智能生態建設發展。海云捷迅通過與國內高校開展高層面、多維度的合作，不斷助力高校FPGA和人工智能相關專業的課程體系及人才培養支撐平臺建設。合作領域包括人工智能專業課程共建、師資培訓、英特爾聯合實驗室建設、產教融合基地建設、AI+FPGA教學實驗平臺建設、教育部協同育人項目合作、教育部科技發展中心產學研基金項目合作、國家級高校大賽合作等。海云捷迅優秀的業績表現更是獲得了業界的充分認可，躋身于“中國人工智能商業價值TOP100”的行列。

南京激光儀器廠銷售中心，成立于2017-09-07，注冊資本為500萬人民幣，法定代表人為馬建寧，經營狀態為存續，工商注冊號為320102000376871，注冊地址為南京市玄武區后宰門街25號，經營范圍包括激光儀器組裝、電子光學儀器組裝、LED光板組裝、教學儀器組裝、銷售；教學儀器的技術研發、技術服務、技術咨詢。（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動）

型號：VMC220 產品特點： 1、使用220伏電壓，占地小，耗電少，采用透明亞克力與鈑金結合，提高觀摩安全性的同時又保障機器的結構穩固性全封閉。 2、采用4工位自動換刀系統，可增至6工位，使用0.6Mpa氣壓。  3、功能加大，四軸聯動，配置凱恩帝KND1000MC1工業級數控系統，適用國際通用程序，故障自動檢測報警功能、斷電記憶功能。 4、主軸為高精度工業級主軸，主軸錐度為ISO20，主軸轉速0-4000轉/分鐘。 5、主軸電機功率750W，可用于銑削、鉆孔、雕刻等工藝加工，可攻牙。 6、三軸軌道以防塵防屑伸縮護罩包覆，保護軌道及滾珠螺桿免與切削水、殘料進入造成磨損。 7、三軸C3級精密雙螺母滾珠絲桿,經中周波熱處理及精密研磨，各軸施以預拉減少熱變形，定位及重覆精度高。 8、本機標配自動門，用戶可選配自動裝夾工裝(需客戶提供工件資料)，配合機械手及其他機床，組成小型工廠自動生產線。 9、系統PLC：開放式PLC，梯圖顯示與實時監控，PLC在線編輯，PLC軸控制，簡易PLC 軸控制。 10、系統IO：輸入40點 輸出24點CAN遠程I/O模塊最大擴展：512/512 11、宏程序功能：宏程序B，宏程序調用（G65），GMT 代碼自定義宏程序調用，中斷型用戶宏程序 12、外部接口：RS232接口、CAN/485接口、USB接口、以太網接口 13、擴展功能：具有工業以太網功能，可以在PC 端管理多臺系統的程序、參數、刀補以及宏變量，支持以太網PLC 調試。 14、機械手對接：方便機械手對接時需要的數字接口   適合行業： 創客、創新實驗室、高校或職業院校數控理實一體化教學等。   技術參數   裝夾刀具   2-13mm   工作臺   400mm*140mm   最大鉆孔直徑   13mm   最大攻絲直徑   8mm   X軸行程   220mm   Y軸行程   120mm   Z軸行程   200mm   T型槽   M12   主軸中心到立柱距離   180mm   主軸端到工作臺距離   200mm   主軸類型   無動力主軸ISO20   滾珠絲桿   1605   線性導軌   上銀線軌   快速移動速度   X/Y軸6000mm/min Z軸4000mm/min（選配伺服電機可達10000mm/min）   定位精度   0.02mm   重復定位精度   0.01mm   刀庫   4工位   進給控制   閉環步進電機（可選配伺服電機）   進給電機扭矩   2.2N/m   主軸轉速   0-4000轉/分鐘（選配電主軸可達24000 轉/分鐘）   主軸電機功率   750W(選配電主軸可達1.5KW）2.2KW主軸不一樣要改動比較多   自動門   上下式自動開關   自動換刀系統形式   氣動換刀   使用氣壓   0.55-0.6Mpa   數控系統   凱恩帝KND1000MC1工業級數控系統   電子手輪   5軸三檔電子手輪   使用電源   AC220V/50Hz   機床底座   可選配   外形尺寸   1000mm*850mm*970mm   重量   160KG

小型化高穩定度光頻原子鐘是一項結合小體積和高穩定度優點的時頻計量科學儀器設備，性能指標超越傳統微波原子鐘，基于創新性的研究方案，克服了光晶格鐘和離子光鐘普遍存在的體積龐大、系統復雜的問題，具有巨大的應用前景和產業化能力。該項目已實現基于鈣、銣、銫不同原子體系的小型化高穩定度光頻原子鐘。在鈣原子方面，創新性提出熱原子能級轉移探測方案被國際著名研究單位廣泛引用效仿。在銣、銫原子方面，通過與國內科研機構的項目合作，實現了研究成果處于國際先進水平的小型化高穩定度光頻原子鐘。

本技術提出了基于多尺度理論模擬結合深度機器學習的一整套解決方案，即利用先進多尺度模擬方法精準解析SEI原子結構，建立新一代SEI模型，闡明SEI結構和形成機制，完整構建SEI與電池性能之間的內在聯系，定向設計符合不同商用條件的新型電解液配方，為開發新一代高能量密度電池提供可能。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、技術分析 隨著智能手機、筆記本電腦等消費電子產品的快速發展，鋰離子電池（Lithium Ion Battery, 簡寫為LIB）已經成為最成功的電化學儲能設備之一，并從根本上影響并改變了人們的日常生活方式。隨著制造工藝的逐步成熟，LIB的能量密度已經接近其理論極限。另一方面，可移動電子設備的快速普及和汽車電動化的蓬勃發展也不斷要求開發具有更高能量密度的充電電池以滿足實際使用的需求，而最先進的LIB依然無法完全滿足上述需求。因此，尋找更高能量比的鋰電池電極材料，加快下一代新型鋰電池關鍵技術的相關研究，已成為制約鋰電池技術產業發展進步的關鍵問題。鋰金屬電池的能量密度雖足以達到下一代電動車的要求，但其自身的穩定性仍令人擔憂，這主要是因為Li金屬的反應活性過高，其幾乎可與所有的電解液均能自發地發生化學反應。在電池的運行過程中，Li電極和電解液之間通過自發化學反應和電化學反應導致了固體電解質界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。當所形成的SEI結構不均勻時會誘發電池體積膨脹，此外，充放電過程中鋰的不均勻沉積會導致鋰枝晶的形成，鋰枝晶的不規則生長會刺穿SEI，導致SEI膜發生破裂，并產生死鋰，降低鋰金屬電池庫倫效率；更嚴重的是，鋰枝晶的不斷生長會刺穿隔膜，造成電池內部的短路，導致火災和爆炸等安全事故，大大縮短了電池的使用壽命，嚴重阻礙了其大規模商業化發展。因此，SEI對LMB的性能具有至關重要的影響。良好且穩定的SEI可以阻止（或者大幅度減緩）負極界面上反應的持續發生，起到保護Li電極的作用。針對下一代高穩定性鋰金屬電池設計中存在的關鍵問題，結合國際研究進展與本團隊前期研究基礎，我們提出了基于多尺度理論模擬結合深度機器學習的一整套解決方案，即利用先進多尺度模擬方法精準解析SEI原子結構，建立新一代SEI模型，闡明SEI結構和形成機制，完整構建SEI與電池性能之間的內在聯系，定向設計符合不同商用條件的新型電解液配方，為開發新一代高能量密度電池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相關自動化軟件已開發完成并交付使用，且具有完全的自主知識產權，可用于國內外上游電池生產研發企業積累原始電池性能數據，大范圍篩選有效電解液組分，指導下一代高能量密度鋰電池研制。 我們的技術優勢與創新主要表現在： 1）首次在電池體系中實現了QM與MM的混合模擬與混合加速； 2）在電池體系模擬中實現了開放電子體系對電化學反應的熱力學和動力學預測； 3）在保證精度的前提下，實現了在納米尺度上對真實的實驗SEI結構直接模擬； 4）通過耦合深度機器學習，實現了電解液組分大范圍篩選與性能優化。

研究人員創造性地運用了可積模型以及低維量子場論的研究手段，通過嚴格的計算，分析了由一維接觸相互作用玻色氣體實現的量子熱機循環，得到了熱機效率、功率等主要參數的解析表達式。作者針對冷原子物理實驗的特點，提出了通過調控原子之間相互作用強度實現量子熱機循環的構想，理論上證實了相互作用調控可實現和原先人們熟知的磁熱、壓熱效應類似的一種全新的量子熱效應。基于

本技術是含磷催化劑在二氧化碳與環氧丙烷加成生產碳酸丙烯酯路線中的首次應用，該類催化劑具有自身穩定性好、催化活性高、反應選擇性高等優點；在拆分后的手性丙二醇和碳酸二乙酯反應中，使用含磷催化劑制備手性碳酸丙烯酯，手性原料的轉化率高，產品光學純度高。

本成果基于高效微流體芯片、“電子掩膜”（PLC，FPGA和LabVIEW構建）與光掩模相結合及高性能手性miniPEG-γPNA探針搭建診斷型肽核酸芯片制備平臺。 設計并應用了高效單體活化裝置；“電子掩膜”可降低芯片制備成本，光掩模技術實現對芯片密度的調整；自行制備了miniPEG-γPNA單體，并應用到微流體芯片上；手性探針通過miniPEG修飾提高水溶性，可預組織成右手螺旋結構，與DNA雜交結合特異性更好，穩定性更高，能識別入侵混合序列雙鏈DNA(dsDNA)，實現對靶標的直接檢測。 基于微流體混合器的光導向原位合成系統設計示意圖和實物圖

隨著納米光子學的發展，具有超穎性質的人工微結構吸引了眾多研究。針對日益增長的研究和設計需求，北京大學物理學院方哲宇及其研究團隊實現了一種自洽的框架——BoNet，其結合了貝葉斯優化（Bayesian optimization）和卷積神經網絡（convolutional neural network），實現了納米結構對于超強光學手性的自學習。基于此框架，他們將納米結構設計表示為圖形，并輸入卷積神經網絡進行電場分布和反射光譜的學習，此過程不需要將納米結構參數化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時，利用貝葉斯優化以實現對納米結構遠場光學手性的優化，并運用其采樣樣本反復訓練神經網絡實現自學習。利用BoNet，他們針對遠場反射光譜的圓二色性進行優化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時利用神經網絡匹配預測的近場電場分布，對獲得的強光學手性進行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學性質的自學習優化，例如實現反常透射，偏振態調制和相位調制。更進一步的，此方法論能夠幫助設計更多的，具有良好光學性質和運用價值的納米光子學器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時能夠啟發更多數據驅動的研究，通過利用人工神經網絡和其他機器學習的方法，實現對傳統科學研究的新探索，在制藥，引物設計，固體結構分析上啟發新突破。 該工作于2019年11月19日在線發表于學術期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學物理學院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學定量生物學中心來魯華教授為合作者，北京大學為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國家自然科學基金委、北京大學人工微結構和介觀物理國家重點實驗室、北京大學納光電子前沿科學中心、量子物質科學協同創新中心、北京大學高性能校級計算平臺、北京大學生命科學中心高性能計算平臺等單位的支持。用于近遠場計算的神經網絡結構表征實現了逼近理論極限的高手性，并利用神經網絡對近場分布進行分析