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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。 

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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。

工業中大部分高溫固體散料是寬粒徑分布（0.1-20mm）的混合物料，微細粉體填充在塊料的空隙，冷卻氣體既吹不起散料，也穿不透散料，難以直接從散料取走熱量；移動床內間接換熱過程中管間距過大換熱不充分，管間距過小顆粒易堵塞，熱回收效率低；高溫散料的粒度覆蓋范圍寬、產率及溫變跨度大，余熱回收難度大、效率低，技術不成熟。針對現有的余熱回收工藝適用性差、回收效率低，對于含微細粉體且粒度分布寬、產率及溫變跨度大的余熱散料難以有效回收的現狀，設計開發適應粒度、產率和溫度寬范圍變化的高溫散料均勻布料裝置和自均衡連續出料裝置；研發以散料側多頻喘動及流體側強化換熱為特征的間壁式換熱技術；提出適用于粒度、溫度和產率寬閾度變化的熱質自均衡蓄存技術與熱量分級提取方法，形成組合式散料蓄存與余熱分級提取工藝。

產品詳細介紹  商貿服裝鞋帽管理軟件、服裝進銷存軟件 用友軟件成立于1988年，致力于把基于先進信息技術的最佳管理與業務實踐普及到客戶的管理與業務創新活動中，全面提供具有自主知識產權的企業管理/ERP軟件、服務與解決方案，是中國最大的管理軟件、ERP軟件、集團管理軟件、人力資源管理軟件、客戶關系管理軟件及小型企業管理軟件提供商。目前，中國及亞太地區超過80萬家企業與機構通過使用用友軟件，實現降低成本、提高效率，加快市場響應速度，提升績效的業務價值。         如果您是中小型的快速消費品批發商、批發兼零售的中間商、小型加盟連鎖店、小型超市、小型商貿公司，關注全面業務管理，對于審核流程、業務員考核、會員管理、價格管理、分析類信息收集、財務報表上報需要進行深入管控，同時經營者多家批發點、零售網點、賣場柜臺的多點經營請采用連鎖加盟版軟件，如果渠道資源匯集顧客、經銷商、加盟商等多種形式，請采用連鎖加盟版和加盟商管理插件（分銷通）的打包產品。 應用價值     服裝鞋帽版產品解決小型鞋服批發零售企業的聯網應用，實現了企業多點批發統一管理的要求，具體表現在：   n         實現服裝鞋帽企業多點批發，匯總查庫的需求；   n        訂購、入庫、出庫、退貨、換貨、委托、受托，全部業務采用標準打印樣式，即安全又準確；   n        預置了商品屬性管理、服裝退換貨管控、品牌管理、會員管理、業務員考核，多種特色商業管理功能；   n         顏色尺碼銷售排行榜、品牌查詢、退換貨額度控制、顏色尺碼銷售庫存分布、滯銷暢銷品查詢等信息，幫助鞋服行業的老板在最短的時間內控制到企業的經營情況。 功能介紹   n        行業商品屬性管理：提供被服類商品的統一管理平臺，多維度記錄商品的顏色、尺碼、品牌、質地、季節、規格型號、條碼信息；   n        業務管理：訂購、進貨入庫、銷售出庫、退貨、換貨、委托、受托、零售、低值易耗品管理、往來款管理；   n        特色功能：顏色尺碼二維錄入、會員卡管理、業務員提成管理、顏色尺碼銷售排行版、顏色尺碼銷售庫存分布、按照顏色尺碼查詢庫存   n        門店數據自動傳輸；   n        預置了手機信息、電子郵件、uu通三種信息工具，解決業務流程協同、客戶關懷、信息發布等管理難題。   咨詢顧問：侯俊松 咨詢電話：13791038104 E-mail:[email protected] Q    Q：249180469

衛星在軌運行和返回過程中需經歷極端高低溫環境，構件尺寸的穩定是保證衛星在軌高精度、返回高安全、任務高可靠的關鍵。針對衛星搭載的某寬帶微波載荷與衛星本體材料之間熱膨脹系數不匹配極易導致的載荷在軌及返回過程中載荷接收精度不穩定、信息傳輸不連續等問題。我校陳駿教授團隊以原創的負熱膨脹技術研發了具有輕質、熱膨脹系數低、力學性能優異、尺寸穩定性好的高性能低膨脹鋁基復合材料，并研制了系列關鍵連接內置件、環件等高性能低膨脹構件，首次將負熱膨脹技術應用到我國的衛星上，填補了高性能低膨脹金屬構件在工程應用領域的空白。該技術使得某寬帶微波載荷與衛星本體之間熱膨脹匹配性增強、界面應力大幅度減小，保證了衛星在軌與返回過程中信號高精度傳輸與接收，助力衛星成功返回。 圖1 實踐十九號衛星成功返回（圖片來源國家航天局） 圖2 高性能低膨脹鋁基復合材料及構件應用于全球首顆可重復使用返回式技術試驗衛星（圖片來源央視新聞頻道）

該成果創新性地基于二維半導體的硅基同質器件，首次提出了類腦功能的“傳感-計算-存儲一體化”神經形態芯片架構，實現了光電傳感、放大運算、信息存儲功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實現類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團隊，長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發產品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發明一等獎1項。 同質晶體管-存儲器架構的原理及器件結構 繆向水團隊長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發產品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發明一等獎1項。