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現階段所設計的存算一體器件單元結構如圖 1 所示： 器件的基本結構由波導和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護層、相變材料（硫系化合物）層）所構成。擬通過在當前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導的方式實現器件的光學讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導。功能層主要用于實現器件的電學寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發生相變。因此需要加熱器層具備較好的導熱和導電性能，同時在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質因數，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學常數反差，可在更惡劣的高溫環境下進行操作，適用于硅基光子器件應用。 采用的主要技術手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學編程、光學讀取的方法實現器件的存儲、算術運算和邏輯運算功能：  存儲功能的實現：擬利用相變材料晶態低透過率和非晶態高透過率分別代表二進制中的‘1’和‘0’，實現數據存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產生電流流經加熱層時，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發生相變，實現存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導輸入端輸入讀取連續光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區域間存在著顯著的差異，因此當輸入光經過波導后，其能量會因為相變材料編程區域的吸收而發生改變，進而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現對先前編程區域的讀取。  算術和邏輯功能的實現：通過調整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態調控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數值，實現多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數量對應加數的方法實現標量加法計算。同時由于所設計器件的讀取連續光輸出功率可視為讀取連續光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數和乘數的方法實現基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態設置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進行對比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實現各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調特性驗證其實現神經突觸的可行性。并依托所設計人工突觸構建人工神經網絡芯片，實現圖像、語音和文本識別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學習的神經生物學基礎，也是人工類腦器件需要實現的首要功能。為實現突觸可塑性，擬把相變材料和波導之間的耦合區域視為仿生神經突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調節從左右兩端電極輸入耦合區域的電脈沖時間差對耦合區域的光透過率進行連續調控，進而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現仿生神經突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設計的突觸單元, 經過相變材料的作用，脈沖強度發生變化，對應于乘法器。進而借助于微環結構，將不同波長的脈沖導入進同一波導中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環發生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當光強達到一定的閾值后，讀取信號不再和微環發生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經元脈沖信號的激發，實現了非線性激活函數的功能。利用上述的單個神經元結構，驗證其監督式機器學習和非監督式機器學習。對于監督式機器學習，權重的數值通過外部管理器設置；對于非監督式機器學習，不再需要外部管理器來設置權重值，而是通過輸出光脈沖進行反饋控制，調整權重值。在單個神經元結構的基礎上，更復雜的光學脈沖神經網絡結構，證明該結構的可擴展性。擬設計的神經網絡中的每一層結構包括三個功能單元，即收集器、分發器和神經突觸結構。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導中，分發器將光脈沖分發給多個神經元，神經突觸結構則產生光脈沖信號，輸入給下一層結構。基于上述結構實現圖片、語音和文本的識別。 創新性分析：①首次研究了一款基于“電學編程、光學讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統電學存算一體化器件相比,擬研發的器件可以進行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優點。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學脈沖刺激、光學權重調節”的人工神經突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術空白。 先進性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統材料具有的快速相變轉化速度、低功耗和穩定性強等特性，且本身在通信波段非晶態透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學性能差異的特點。③所設計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優點，具有高集成度、低功耗、超快響應時間、穩定性強等優點。 獨占性分析：根據已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關鍵技術的獨有權。 

本發明公開了一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法。所述裝置包括底板平臺、第一三維轉臺、第二三維轉臺、第一轉臺底座、第二轉臺底座、伺服電機、絲杠和導軌，導軌鋪設在底板平臺上，第一三維轉臺安設在第一轉臺底座上，第一轉臺底座固定在底板平臺的一端，第二三維轉臺安設在第二轉臺底座上，第二轉臺底座可以沿導軌做靠近或遠離第一轉臺底座的運動，兩個目標物體分別固定在第一三維轉臺和第二三維轉臺上。所述空間位置解算方法根據本發明裝置的機械結構特點，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態關系解算出裝置上每個運動部件的運動量。本發明能夠實現空間中兩個物體之間的復雜相對位置姿態的定位。

云式除塵技術是一項將云物理過程同旋轉流體相結合的技術，經王博教授團隊歷時七年研發而成。在空氣凈化過程中，只需要很少量的水，不需要任何濾料，不會產生二次污染。云式除塵技術從大自然中獲得靈感，模擬自然界的成云過程，構建過飽和水汽環境，水汽以細顆粒物作為凝結核，使顆粒發生合并、團聚等微物理過程，并通過特殊設計的多轉子旋轉流體技術實現PM2.5的高效去除。技術特點：云式除塵技術對粉塵的去除率可達到99.9%，PM2.5去除效率可以達到95%以上。

成果為PC端遠程智能眼疾篩查系統，同時提供微信小程序，可輔助進行遠程智能眼疾診斷與篩查。用戶將眼底圖像和患者個人相關信息上傳到云端，經過已訓練好的深度學習模型處理，返回智能診斷報告，可得到清晰的病灶標注、眼疾風險等級提示等。 成果主要由病歷管理、影像管理、智能診斷與篩查、醫患管理與交互等功能模塊組成，可實現各種不同數據類型的相整合，建立統一的數據標準，以互聯互通，形成完整的個人電子病歷檔案，為醫療綜合管理平臺提供數據來源基礎。還可在提供智能診療服務的同時，更加方便地采集相關數據用于進一步的科學研究。

“智能云光伏”是機器人技術、物聯網技術、大數據技術和云計算技術在太陽能光伏發電生產中的綜合運用，目標是將光伏電站的PR值提高15%以上，以提高光伏電站生產效率。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 1、 研發背景 太陽能是綠色環保的可再生能源，太陽能光伏發電產業蓬勃發展，中國光伏裝機量已經達到了近70GWp，預計2020年，全球裝機量達到540GWp。傳統的人工光伏電站運維方式已經不能滿足產業的發展需要，為了提高電站的生產水平，降低運維成本，必須實施智能化、無人化的光伏電站維護技術。 2、 技術說明 “智能云光伏”是機器人技術、物聯網技術、大數據技術和云計算技術在太陽能光伏發電生產中的綜合運用，目標是將光伏電站的PR值提高15%以上，以提高光伏電站生產效率。 采用智能電站運維機器人完成對太陽電池組件表面的清潔和缺陷檢查，相比人工方式，可提高清潔水平，極大程度的減少水資源的使用，且降低30%左右的成本； 采用組件級別的電站運行數據的采集和分析系統，分析電站的運行性能瓶頸、預警潛在故障，提高電站的可靠性； 借助于智能云光伏技術，可極大的降低分布式光伏電站的運維成本。 3、 合作意向 太陽電池組件廠智能組件 大型光伏電站的運維與性能評估 分布式光伏電站的集中管理和低成本化 國家光伏扶貧工程

1 成果簡介清華大學研發的居民健康管理平臺結合了清華大學的云計算技術和中國醫院協會健康管理專委會的優質醫療資源，目前已經在河南、四川等地開展了多項服務和部署，獲得了當地衛生局和民眾的好評。該平臺可以根據用戶需求進行修改和定制，平臺數據可委托清華大學信息技術研究院數據托管中心進行第三方可信托管，也可以集成數據和服務幫助用戶定制私有云解決方案，同時提供專業醫療機構的健康管理委托代管服務。 本平臺的基礎功能包括：健康檔案管理、健康監測、健康評估、飲食管理和運動管理等。同時提供一站式平臺服務全托管、半托管、單獨運營支持等服務2 應用說明該產品主要功能為創建與管理健康檔案、實時健康監測、健康評估、飲食管理和運動管理等。讓使用者在全面了解自身健康的同時，推出合理的、個性化的健康管理方案。同時開放第三方開發接口，支持即插即用 API， 支持云審計、安全、隱私策略，支持第三方數據托管，第三方健康管理服務托管。

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產品詳細介紹 　　盈可視教育資源云平臺是一套建立在Linux系統環境下，基于JAVA平臺進行開發的，針對教育視頻資源共享及應用的平臺軟件。 　　該系統以目前流行的“國家公開課平臺”的展現方式進行視頻資源的展示與分享，無須安裝專用播放器，通過B/S架構下的網頁FLASH+HTML5雙模式直播及點播技術，實現實時直播點播、虛擬切片、評論、評分、編輯、教學分析、點播統計、用戶管理等功能應用，并支持>1000用戶并發訪問，為教育資源的共享提供了一套優秀的解決方案。 　　盈可視教育資源云平臺除了提供優質視頻資源的發布共享外，還提供前端錄播系統的集中管理功能，實現前端錄播課室的控制以及預約錄制管理應用。 　　六大亮點 　　微課虛擬切片 　　豐富學科資源 　　在線評分打點 　　個人工作室 　　大規模直播點播 　　集中管理控制 　　其他功能 　　主題分類展示 　　多級平臺接入 　　用戶權限管理 　　SNS社區功能 　　視頻點播統計 　　視頻在線編輯 　　ST教育分析工具 　　一鍵轉載分享 　　一、 微課虛擬切片 　　視頻虛擬切片功能，切片不破壞原有視頻的完整性，剪切的視頻片段可進行自由下載，完整提取課堂精華，精彩微課輕松建立。 　　支持多個關鍵字錄入，且進行切片后的原視頻仍能完整保留，不會破壞原始視頻素材結構。 　　盈可視教育資源云平臺可實現在線的視頻編緝,可將視頻文件在網頁上進行剪切、合并、輸出等操作，輕松實現視頻資源的在線集中加工操作，讓視頻資源更趨完美。 　　二、 豐富學科資源 　　平臺支持學科資源文件的上傳，學科資源文件類型包括文檔、圖片、視頻、音頻等，支持文檔、圖片的在線閱讀，無需下載到本地。支持學科資源文件搜索。 　　支持學科資源文件分類根據院校、年級、學科、章節等規則的自定義，支持學科資源文件下載熱度排行榜，支持學科資源文件點擊熱度排行榜，支持分類資源的上傳時間、點擊率排行列表顯示。 　　三、 在線評分打點 　　在線評分打點及統計功能，輕松實現專家點評、師生交流，學生間交流、教師間交流的功能，同時能對評分結果進行統計以及Excel表導出。 　　系統可進行具體評分項目、評分模板管理，不同類別的視頻可設置不同的評分內容。 　　用戶在平臺上進行點播時，在評分打點界面還可進行視頻相關附件的保存以及下載，從而實現專家對視頻中課堂PPT課件的點評需求以及學生對教師課件或者其它學習資料的下載需求。 　　四、 個人工作室 　　支持教師與教研員個人工作室的建立，在個人工作室內教師可進行個人教學研討成果的公告發布，實現第一時間的教研成果展示，從而推動教師的教研創新能力發展，促進教研成果探討共享與交流。教師可上傳自己的精品教學視頻并進行相關視頻管理，同時可上傳自己的教學課件進行發布與管理。 　　五、大規模直播點播 　　系統支持200間以上錄播教室的直播轉發以及直播列表選擇，支持>2000路并發直播及點播觀看。 　　六、 集中管理控制 　　系統可支持前端錄播主機的集中式管理，由統一的管理平臺對網絡內多臺錄播主機進行集中式管理，管理通過IE網頁方式實現。管理內容包括前端錄播系統的接入、刪除、信息修改、錄制模式選擇/開啟/停止、直播權限、關機等操作。 　　系統可實現多臺錄播主機的預約錄制集中管理功能，管理員可進行每一間錄播室一個學期以上的預約時間列表設定、瀏覽、刪除。并可通過甘特圖的形式查看教室預約情況。

SaaS在線CAE計算仿真平臺，改變了CAE應用模式，為用戶提供了更加便捷、高效的計算服務。平臺基于標準的Web瀏覽器開發，利用云計算、高性能計算和先進的仿真技術，為用戶提供模型的輕量化展示、行業SaaS服務以及公有SaaS服務。平臺支持CAD模型創建、模型前處理、數據分析配置與運行和結果后處理過程，用戶可通過網絡在不同的終端上進行操作。核心求解程序部署在私有云或超算中心，讓客戶可以隨手調用計算資源，客戶只需要支付傳統模式十分之一的價格就可以進行仿真計算工作。