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項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

一周高等教育科技創新政策、熱點新聞導讀

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2017年7月11日，北京郵電大學溫向明教授研究團隊受邀赴日內瓦參加ITU-T SG13全會，代表北京郵電大學、OAI軟件聯盟及開源5G中法聯合實驗室，全程展示了全球首個5G網絡服務化切片管理編排原型系統，并提交了SBA 5G網絡切片標準化提案。該系統是5G網絡操作系統的核心部分，可實現靈活的網絡切片管理、業務動態編排及彈性伸縮，可有效應對5G網絡中場景多樣化、業務動態化和網絡異構化的挑戰。5G切片管理編排原型系統得到了與會設備商、運營商及研究機構的廣泛關注。溫向明教授研究團隊將加強與國內外重要運營商展開深層次的合作，提升在國際標準化組織的影響力，共同推動5G網絡切片管理編排的標準化進程，占領5G網絡切片管理編排及網絡操作系統的制高點，加速推動5G網絡切片管理編排系統在運營商網絡的商用。

可以量產/n成果簡介：“華油雜5號”是華中農業大學國家油菜改良武漢分中心利用自己的專利技術“油菜細胞核+細胞質雄性不育三系選育方法”對原“華雜4號”的親本不育系1141A進行遺傳改良而選育出的超高產優質抗（耐）病雜交油菜新品種，其不育系為RGCMS-1141A（或986A），恢復系為“恢5900”。“華油雜5號”的不育系RGCMS-1141A具有如下新特點：1. 不育性比原不育系1141A更加穩定徹底，微粉較少；2. 品質優量，其芥酸含量＜1％，硫苷含量＜30umol/g；3. 不育系的花瓣比原11

近年來，我國馬鈴薯生產發展很快，但仍不能適應國內需要。目前我國馬鈴薯加工品原料的需求量呈不斷增長態勢，而國內生產馬鈴薯淀粉、變性淀粉及馬鈴薯全粉的大型企業只在幾家，市場缺口很大。我國馬鈴薯全粉每年需求量約為3萬噸，60%以上依賴進口，每年需花費10多億元。此外，國內紅薯類傳統食品近年來正逐步被馬鈴薯食品所取代，因而馬鈴薯加工品的市場缺口將會越來越大。

（一）項目背景 當前以硅、砷化鎵為代表的第一和二代半導體接近其物理極限，以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體是當前國際競爭熱點，也是我國發展自主核心半導體產業、實現換道超車的難得機遇。氮化鎵（GaN）特別適合制作高頻、高效、高溫、高壓的大功率微波器件，是下一代通信、雷達、制導等電子裝備向更大功率、更高頻率、更小體積和抗惡劣環境（高溫抗輻照）方向發展的關鍵技術。 目前氮化鎵基射頻器件已接近于商用，需解決從走出實驗室到小量中試的最后“1 公里”，重點攻克其在可靠性工藝和量產穩定性的瓶頸。 以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體是當前國際競爭熱點，也是我國發展自主核心半導體產業、實現換道超車的難得機遇。 半導體作為信息時代的“糧食”，將成為 5G 基建、特高壓、城際高鐵和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網等“新基建”七大領域發展的支柱性產業。而氮化鎵為代表的寬禁帶半導體先進電子器件，憑借其高效、高壓、高溫等優勢，將在“新基建”中大放異彩，可以彌補傳統半導體器件的技術瓶頸，滿足更高性能器件要求。 （二）項目簡介 5G 要求更高的數據傳輸速率，發射機的效率會出現指數級的下降。這種下降可以使用包絡跟蹤技術來修復，該技術已經在較新的 4G/LTE 基站以及蜂窩電話中采用。基站中的包絡跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用 GaN 技術才能實現。諸如 GaN 助力運營商和基站 OEM 等實現了 5Gsub-6-GHz 和 mmWave 大規模 MIMO 的目標。 GaN 可以說為 5Gsub-6-GHz 大規模 MIMO 基站應用提供了眾多優勢：1、在 3.5GHz 及以上頻率下表現良好，對比其他產品優勢明顯。2、GaN 的特性能轉化為高輸出功率，寬帶寬和高效率。采用 DohertyPA 配置的 GaN 在 100W 輸出功率下的平均效率達到 50%至 60%，明顯降低了發射功耗。3、在高頻和寬帶寬下的效率意味著大規模 MIMO 系統可以更緊湊。4、可在較高的工作溫度下可靠運行，這意味著它可以使用更小的散熱器。 根據 Strategy Analytics 的數據，預計 5G 移動連接將從 2019 年的 500 萬增長到 2023 年的近 6 億。所以需求還將不斷上漲。 根據Strategy Analytics的數據，預計5G移動連接將從2019年的500萬增長到2023年的近6億。所以需求還將不斷上漲。 Efficient Power Conversion 的首席執行官兼聯合創始人Alex Lidow 討論5G時也說道：“基站中的包絡跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用GaN技術才能實現。根據Yole Development公司發布的2018年度報告數據顯示，隨著全球整體數據流量的激增，我國5G產業將迎來大規模的需求增長。預計到2022年，我國5G基站規模將達到千億市場，5G基站數量將達百萬個。所以未來氮化鎵基射頻器件是5G通信基站收發端的核心。 氮化鎵基射頻器件是華為和中興發展 5G 通信產業的核心器件，西安電子科技大學氮化鎵射頻器件研究團隊自 2016 年起就與華為西安研究所、中興西安研究所等國內主流5G通信公司協同攻關開展氮化鎵基射頻器件的研究，目前承擔的流片服務項目合計約 500 萬元。 2017 年，西安電子科技大學與西安市高新區、西電電氣集團等聯合成立“陜西半導體先導技術中心”，中心致力于推動陜西第三代半導體產業發展，促進以氮化鎵為代表的射頻器件、功率器件等加速產業化，2019 年團隊向陜西半導體先導技術中心轉讓專利 35 項，作價 2000 萬元，雙方正在聯合推進搭建第三代半導體中試平臺，平臺將會立足西安，服務全國，提升氮化鎵基射頻器件量產工藝可靠性，實現相關技術成果轉化。 （三）關鍵技術 本項目由西安電子科技大學作為技術攻關的主要單位，制定技術路線，保障國家重大科技專項“高效 GaN 微波功率器件及可靠性研究”和“5G 移動通信 GaN 芯片可靠性機理研究”研究，與華為和中興聯合開展工程合作項目實施，加快解決器件工藝可靠性工程問題，重點開展氮化鎵微波功率與太赫茲器件工程技術研究，突破高性能低缺陷外延材料生長、高效率高可靠氮化鎵微波功率器件工藝技術等關鍵瓶頸問題，協助規模量產高效率 S-Ku 波段典型氮化鎵功率器件和模塊、5G 基站核心射頻模塊。

萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 金若熙 公共管理學院/企業管理專業 2021 趙洋 計算機科學與技術學院/軟件工程專業 2018/2022 王美琳 管理學院/會計學專業 2018/2022 譚惠文 經濟學院/國際商務專業 2021 郭夢妍 藝術與考古學院/視覺傳達專業 2019/2023 徐舒婷 光華法學院/法學專業 2019/2023 布音塔娜 管理學院/工商管理專業 2018/2022 崔靖樂 光華法學院/法學專業 2020/2024 陶振宇 傳媒與國際文化學院/傳播學專業 2020/2024 三、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 王婧 傳媒與國際文化學院 副教授，博導 聲音研究、感官研究、表演學研究、藝術人類學 四、項目簡介 萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。團隊首次將人工智能與擬音技術相結合，以技術助力后期制作的同時，關注擬音技術中的情感注入和人文關懷，優化聲音后期制作行業的資源配置，提高后期制作的生產效率；同時降低部分場景的聲音后期制作門檻，豐富聲音的應用場景，將擬音技術的高質量聽覺體驗引入在線音頻、影視后期、游戲等多個領域。 團隊首先對傳統擬音師積累于硬盤中的無序聲音資源進行了細化的分類和打標，對其進行數字化編碼，完成了高質量聲音資源庫的打造，為喜愛創作視聽產品的用戶提供高質量的聲音資源。本庫聲音均采用影視制作標準，同時配以智能簡潔的檢索系統，改善了同類產品中標簽分類模糊雜亂、檢索困難、音質參差不齊的不足；同時配合專業后期配音教程與作品分享，做到“既以魚又以漁”，延伸產品價值。 其次，團隊將自動配音技術與海量音源庫相結合，開發有聲數字化聲音數據庫，團隊將進一步完善和細化聲音資源庫。同時深耕算法的研究和迭代，實現后期擬音的進一步智能化，該技術的應用場景將向專業視頻后期轉型，著重開發其在專業視頻后期聲音制作中的應用。