二氧化硫、氮氧化物以及可吸入微小入颗粒物是雾霾的主要组成部分，随着环境污染问题的日渐严峻，雾霾已经成为很多地区人们倍加关注的污染重点，如何减少雾霾对人们健康的危害，是当前净化空气研究的重要课题。现有吸霾光电池板是利用二氧化钛活性材料做光触媒，喷涂在光电池板的表面形成光触媒净化膜，该吸霾光电池板在高效光伏发电的同时起到净化局部环境的作用。 光触媒净化膜的核心成分锐钛矿相纳米TiO2受日光照射后生成氢氧自由基，与空气中有机物质反应后既生成无毒的无机物，高效分解甲醛、苯、氨气等，将其转化成CO2和H2O，氧化去除大气中的氮氧化物、硫化物，以及各类臭气。但其受限于紫外光照，现有吸霾光电池板在雾霾严重时，由于光强不足，使光触媒净化效率大打折扣；而且在夜晚无光照情况下，吸霾光电池也不能起到消减雾霾影响的作用。此外，长期放置在室外的吸霾光电池板的板面很容易积灰尘，灰尘会影响到太阳能电池板上光线的穿透率，也降低了光电转化效率。 本成果提供了一种可根据外界光强条件进行灯光补偿，实现全天候工作，同时自动除尘，以提高空气净化效率和发电效率的全天候除霾光电池板装置。 创新点 1、风光互补，自动除尘； 2、可根据外界光强条件进行灯光补偿，实现全天候工作，提高空气净化效率和太阳能光电板发电效率。

本发明涉及光致发光材料技术领域，具体公开了一种配位聚合物闪烁体、柔性闪烁体薄膜及其应用，本发明所制备得到的配位聚合物闪烁体在360nm的激发光源下和X射线光源辐照下均发射绿光，并且对X射线展现处优异的线性响应性，并且表现出明显的热活化增强发光，当信噪比为3时，该闪烁体的最低检测限达到29.6nGy/s，这一数值较典型医学成像系统所需的检测限(5500nGy/s)低约186倍，同时，本发明所制备的闪烁体薄膜可对不同物体实现X射线成像效果，本发明所制备得到的闪烁体薄膜完全可以替代目前商用的闪烁体。

振幅测量不但可广泛应用于材料的探伤，机械系统的故障诊断，结构件的动态特性分析及振动的有限元计算结果验证，而且在噪声消除以及超声电机的研究中发挥着重要的作用。目前国内外进行振动测量大多采用加速度传感器和激光多普勒测振，但是它们都只能进行单点测量，因而测量速度很慢。近年来，电子散斑振动测量发展很快。大振幅测量系统国内外已有初级产品出售，其价格也非常昂贵。价格高

浓度是衡量工业产品质量的一项非常重要的指标，采用光学原理测量浓度的方法如旋光法、分光光度法、干涉法、折射率法等，光学方法采用非接触式测量手段能够方便快速测量液体浓度，但诸多光学方法存在成本高、灵敏度低和测量范围窄等不足之处，为了避免现有技术所存在的不足，提出了一种基于光电读出技术的浓度检测仪，在降低装置成本的基础上能有效提高光电检测透明溶液浓度的灵敏度，并实现设备小型化。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。