葡京娱乐场-富盈娱乐场开户

固體氧化物電解池（SOEC）是固體氧化物燃料電池（SOFC）的逆過程，圖一所示，SOEC通過電解H2O產生氫氣，通過電解CO2減少CO2排放，并對H2O/CO2進行共電解以產生用于化工生產的H2/CO合成氣。其產品可應用于煉鋼、化工、農業、航空航天和醫療等眾多領域。

中國傳媒大學物理虛擬仿真實驗平臺項目競爭性磋商

項目成果/簡介:我校物理與材料科學學院新組建的天體物理團隊，與中國科學院國家天文臺合作，在太陽暗條感應爆發研究領域取得新進展。 太陽暗條是懸浮于太陽高溫稀薄大氣中冷而密的等離子體。暗條爆發是觸發太陽耀斑和日冕物質拋射等嚴重影響近地空間環境太陽爆發事件的重要誘因。多個暗條間的感應爆發是一種常見的暗條爆發形式，但是，由于高質量觀測數據積累有限等客觀條件的限制，對于此類暗條爆發完整過程的觀測報道較為罕見，因此，相應的物理圖像也難以獲得直接的觀測證據支持。近期，安徽大學物理與材料科學學院天體物理團隊張軍、宋志平、汪鵬和中國科學院國家天文臺侯義軍、李婷等人綜合利用空基和地基太陽觀測數據，并借助非線性無力場外推方法，對一個典型暗條感應爆發事件的完整物理過程進行了詳細研究。從感應爆發發生前的磁場位型、發生時的觀測特征和發生后的磁場重構等角度構建一個完備的演化證據鏈條，揭示了暗條感應爆發過程的完整物理圖像，并指出發生在兩個暗條上覆磁場間的外部磁重聯及其造成的上覆磁場重構觸發了暗條間的感應爆發。

本發明公開了一種面向服務器整合的高效物理機到虛擬機(P2V) 轉換方法，該方法能夠最小化 P2V 轉換過程中的失效時間，包括：(1) 設計了本地 P2V 轉換方法，通過配置對應的虛擬鑰匙將物理服務器轉 換為一臺本地虛擬服務器。該本地虛擬服務器共享源物理服務器的底 層硬件資源，并且避免了傳統 P2V 轉換方法中耗時的磁盤拷貝和同步 過程。(2)磁盤同步模塊，在遠程虛擬化平臺上初始化一個虛擬機鏡像， 該鏡像和本地虛擬服務

本發明涉及一種融合多尺度特征的激光掃描數據物理平面自動化提取方法。本發明解決的現有問題 主要包括:1發展了基于信息熵的最佳鄰域自適應確定方法，克服了點密度變化、噪聲、數據缺失等因 素對三維點局部幾何特征計算的影響;2綜合利用基于點的特征(維數特征，法向量等)和基于區域的 特征(粗糙度、緊湊度、尺度、長寬比等)進行物理平面區域提取，提高了物理平面提取的準確性;3 擴展了現有平面分割方法的適用范圍，本發明適用于機載、車載、固定站等多種類型激光掃描數據的物 理平面提取。發明的整體技術流程圖如下圖。

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。

01項目背景 片上網絡將片上路由器按照一定的拓撲結構互連，從而構成一個片上微網絡結構。不同功能的IP核通過網絡接口NI接入到片上網絡中來，網絡接口對IP核發送的數據進行數據封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據分組的目的地址信息，將數據分組在網絡中正確的傳輸到目的IP核。片上網絡可以為系統中任意一對IP核之間實現透明的數據通信。互連網絡中的一些控制協議，例如流量控制機制、路由算法、任務調度機制、服務保障機制等，都可以應用到片上網絡中來，以提高系統的通信效率。由于片上網絡采用分組交換，IP核之間數據通信的基本數據單元是分組，不同的分組根據目的地址信息在網絡中獨立傳輸。片上網絡技術能夠有效的克服基于總線結構的片上系統在大規模集成下的瓶頸，在時延、吞吐、功耗、可擴展性和可靠性等方面體現出了巨大的優勢。多核，多片架構將成為芯片設計的發展趨勢。 處理器多芯片之間的通信已經成為制約系統性能的瓶頸，處理器之間進行數據交互的能力或將成為下一個集成電路發展的關鍵技術指標。針對不同應用場景和性能要求，根據各自的架構設計出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協議，將使得集群芯片的性能得到進一步優化。 02項目簡介 研究基于路由交換的異構計算系統算力擴展總體架構，包含異構計算資源節點之間、片上交換路由與片上處理資源之間、片上處理資源與外部接口之間的互連結構與互連拓撲，如圖3所示。 設計與物理層解耦的輕量級網絡架構，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構建多種拓撲的網絡。針對機載計算任務的算力提升需求，研究異構計算節點的算力擴展問題，通過基于路由交換的、可擴展的互連構建異構計算系統，采用輕量化互連協議實現異構計算節點的低延時、高帶寬互連，驗證基于路由交換的異構計算系統對于特定應用的高速并行分布式處理效果。本系統的主體思想是將片上網絡（NetworkonChip，NoC）互連協議擴展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實現芯片內部計算資源到集群芯片的延伸。