自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。

本成果中涉及到的技术包括开发了一种水泥基材料的促硬剂，以及基于该促硬剂的无机保温砂浆制备方法和施工方法。本成果拟转化的无机保温砂浆具有防火性能优异、保温效果良好、施工效率高等优势，可广泛应用于新建建筑物及既有建筑物改造的外墙保温施工。 现有无机保温砂浆最普遍的施工方式为人工抹灰，分多层间断性施工，待第一遍抹灰完全硬化后才可以进行下一遍抹灰，两遍抹灰之间时间间隔一般在24h以上，施工间

依托国家自然科学基金、国家高技术研究发展 863 计划、国防科工委重点课题以及 上海市地方政府重大工程等项目，研究了以全球定位系统（GPS）、遥感遥测技术（RS） 和地理信息系统（GIS）为核心的地球空间信息获取、处理、建模与服务的系统集成理 论、关键技术与应用，在现代测量数据处理、GPS 精密定轨与定位、高精度遥感影像匹 配与制导、空间数据不确定性与质量控制等取得了一系列创新成果。 

现阶段所设计的存算一体器件单元结构如图 1 所示： 器件的基本结构由波导和功能层（由下到上分为加热层、电极层、保护层、相变材料（硫系化合物）层）所构成。拟通过在当前流行的绝缘层上硅(SOI)光子平台上集成四氮化三硅光波导的方式实现器件的光学读取功能，即在非常厚的硅衬底层上生长一层绝缘层二氧化硅和波导层，然后在基片上通过光刻、显影、刻蚀等工艺制备四氮化三硅波导。功能层主要用于实现器件的电学写入功能。加热器层的主要用途是与相变材料层形成电接触，通过较小的接触面积使接触处的热量集中，从而可以在较小的电压或电流下使相变材料发生相变。因此需要加热器层具备较好的导热和导电性能，同时在近 C 波段具有较低的光损耗，可采用石墨烯。电极层可用于提供相变材料器件单元所需要的编程电脉冲。当前拟采用硒掺杂的相变材料合金（如 GSST）作为器件的核心功能层的相变材料。该材料在通信/非通信波段显示了极低的光损耗和更高的品质因数，且相变前后在通信 C 波段具有足够大的光学常数反差，可在更恶劣的高温环境下进行操作，适用于硅基光子器件应用。 采用的主要技术手段包括： ① 依托于相变材料的电致和光致相变特性，通过电学编程、光学读取的方法实现器件的存储、算术运算和逻辑运算功能：  存储功能的实现：拟利用相变材料晶态低透过率和非晶态高透过率分别代表二进制中的‘1’和‘0’，实现数据存储（编程）功能。例如在电极两端施加合适的电脉冲，所产生电流流经加热层时，生成的热量主要集中在加热层和相变材料层接触处，使得接触处的相变材料发生相变，实现存储功能。在完成上述编程操作后，从器件波导输入端输入读取连续光。由于相变材料功能层对光强的吸收能力在编程和非编程区域间存在着显著的差异，因此当输入光经过波导后，其能量会因为相变材料编程区域的吸收而发生改变，进而显著改变输出光强能量。所以通过测量输入输出光强的能量之比（即透过率），可实现对先前编程区域的读取。  算术和逻辑功能的实现：通过调整编程电脉冲的幅度和宽度可以动态调控相变材料的相变程度，使得器件的中间透过率值可用于代表不同的数值，实现多级存储功能。所以拟采用输入脉冲数量对应加数的方法实现标量加法计算。同时由于所设计器件的读取连续光输出功率可视为读取连续光输入功率和器件透过率的乘积，因此可采用将输入功率和透过率作为被乘数和乘数的方法实现基本乘法运算。除此之外还可以将器件功能层的初始状态设置为非晶相，把晶化脉冲幅值和不足以产生晶化的脉冲幅值分别作为输入逻辑‘1’和‘0’；同时设定一个判定阈值并与编程后器件透过率的变化率进行对比，把高于和低于阈值的透过率变化率分别作为输出逻辑 ‘1’和‘0’；通过合理选择编程脉冲有望实现各种逻辑功能输出。 ② 基于器件透射率可调特性验证其实现神经突触的可行性。并依托所设计人工突触构建人工神经网络芯片，实现图像、语音和文本识别功能：  突触可塑性是大脑记忆和学习的神经生物学基础，也是人工类脑器件需要实现的首要功能。为实现突触可塑性，拟把相变材料和波导之间的耦合区域视为仿生神经突触，左右两端电极分别代表突触前和突触后，分别施加在两端电极上的电脉冲则作为突触前和突触后刺激。通过调节从左右两端电极输入耦合区域的电脉冲时间差对耦合区域的光透过率进行连续调控，进而依托于上述存算理论模型和实物器件仿真和实验实现仿生神经突触的脉冲时序依赖可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  将不同波长的光脉冲序列输入所设计的突触单元, 经过相变材料的作用，脉冲强度发生变化，对应于乘法器。进而借助于微环结构，将不同波长的脉冲导入进同一波导中，该功能类似加法器。相加后的脉冲光强较小时，读取光与微环发生共振，在输出端口没有光强输出。当光强达到一定的阈值后，读取信号不再和微环发生共振，而是传播到输出端口。这一过程类似神经元脉冲信号的激发，实现了非线性激活函数的功能。利用上述的单个神经元结构，验证其监督式机器学习和非监督式机器学习。对于监督式机器学习，权重的数值通过外部管理器设置；对于非监督式机器学习，不再需要外部管理器来设置权重值，而是通过输出光脉冲进行反馈控制，调整权重值。在单个神经元结构的基础上，更复杂的光学脉冲神经网络结构，证明该结构的可扩展性。拟设计的神经网络中的每一层结构包括三个功能单元，即收集器、分发器和神经突触结构。收集器将上一层不同波长的光脉冲信号收集到同一根波导中，分发器将光脉冲分发给多个神经元，神经突触结构则产生光脉冲信号，输入给下一层结构。基于上述结构实现图片、语音和文本的识别。 创新性分析：①首次研究了一款基于“电学编程、光学读取”模式的光电混合存算一体化器件。与传统电学存算一体化器件相比,拟研发的器件可以进行长距离的信息传输，具有传输带宽高、信号间延迟低、损耗低、抗干扰、集成密度高等优点。②采用硒(Se)掺杂的相变材料作为存算一体化器件的核心功能材料。与采用其他相变材料的存算一体器件相比，以硒参杂的相变材料作为功能材料的存算一体器件有望展现出极低的光损耗。③提出了一种基于“电学脉冲刺激、光学权重调节”的人工神经突触。该突触器件有望成为未来通用型人工神经突触，填补了光电混合型人工突触的技术空白。 先进性分析：①所提出的光电混合工作模式使得该存算一体化器件不但具有传统集成电路的高密度特性，且兼具光通信技术的宽频带、低延迟、抗干扰的优越性能。②所采用硒参杂的相变材料不但继承了传统材料具有的快速相变转化速度、低功耗和稳定性强等特性，且本身在通信波段非晶态透明的同时还保持了相变前后足够大的光学性能差异的特点。③所设计的突触继承了人工电子突触和全光突触的优点，具有高集成度、低功耗、超快响应时间、稳定性强等优点。 独占性分析：根据已取得成果正在撰写专利，以获得该关键技术的独有权。 

本发明公开了一种适用于成卷柔性电子器件的逐片转移装置， 包括薄膜进给单元、载带输送单元、真空辊吸附单元、压辊转移单元 和废料剔除单元，其中薄膜进给单元用于薄膜的进给运动并对薄膜进 行模切，模切后的薄膜经真空辊吸附单元驱动至压辊转移单元，模切 后的薄膜在压辊转移单元中实现与载带之间的粘着和固定，废料剔除 单元则根据工况需要提供多种对废料的实时检测和剔除操作。通过本 发明，各个模块单元之间相互联系，共同协作，实现对成卷柔性电子 器件逐片的高速检测转移过程，同时具备运动稳定性和可靠性好等优 点。

简介：本发明公开了一种铋酸钡纳米棒电子封装材料，属于电子封装材料技术领域。本发明铋酸钡纳米棒电子封装材料的质量百分比组成如下：铋酸钡纳米棒65-80%、聚苯乙烯10-15%、辛基酚聚氧乙烯醚0.05-0.5%、三甲氧基硅烷5-10%、聚乙烯蜡4-10%。本发明提供的电子封装材料使用铋酸钡纳米棒、聚苯乙烯、辛基酚聚氧乙烯醚、三甲氧基硅烷和聚乙烯蜡作为原料，具有热膨胀系数小、导热系数高、耐老化及耐腐蚀性能优良、易加工、绝缘性好等特点，在电子封装材料领域具有良好的应用前景。

该项目是863计划项目，现处于实验室研究阶段。项目成果受专利保护。 1、项目概述 本项目针对高速公路进出城路段交通拥堵严重、事故频发，以及高速公路监控系统和城市快速路监控系统各自为政、协同性差的普遍现象，构建了基于互联网的分布式交通特征信息共享平台，实现了不同监控系统的信息共享；借助信息共享平台，系统分析了结合部的动态交通特征，提出了适应不同交通条件的短时交通特征预测技术；采用分层递阶控制和神经网络控制的方法，研发了多匝道的协同控制系统软件，并实现了结合部道路交通系统的微观仿真。 2、技术创新点 在监控系统的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平台，其中对异构监控系统之间交通特征级信息共享的内容和模式进行了系统分析，对异构信息进行了融合处理，实现了特征级信息的发布。 在短时交通特征预测研究方面，已对京津塘高速公路及北京市快速环路监控系统的海量交通流实测数据进行了特征与关联分析，完成了短时交通特征的预测，并实现了交通拥挤的预判。 在结合部的协同控制方面，利用模糊神经网络的建模和学习方法，对高速公路多匝道控制系统算法进行设计，并进行了控制效果仿真。   3、能为产业解决的关键技术 （1）基于服务水平的特征级交通动态信息融合技术 针对目前高速公路和城市快速路监控系统所采集的交通流基础数据格式和像素级融合技术都有所不同，控制目标参数不统一的现实情况，项目提出的交通特征信息共享平台首先要处理现有高速公路和城市快速路服务水平判定标准不统一的问题，其次需要解决区域交通监控系统的特征级数据融合问题，寻求基于服务水平的动态信息融合技术和方法。 （2）交通特征信息共享平台的设计技术 针对集中式信息共享平台投资大、实施困难的缺点，提出采用成熟的互联网技术，以及分布式技术建立交通信息共享平台，为异构监控系统的信息共享模式提供了一种新的建设思路。不需要增加额外的硬件投资、操作方便，就现有的管理体制来说，也容易实现。 （3）基于关联分析和智能控制技术的短时交通特征预测模型 将时间序列理论与关联理论引入交通状态分析，并根据不同交通条件建立的短时交通预测模型，在很大程度上提高了预测方法的实时性、准确性和可靠性，有利于预测技术的应用和推广。 （4）高速公路和城市快速路结合部实现协同控制的关键技术 基于区域道路交通网络动态信息采集系统数据资源的综合利用与共享，在交通服务水平判定技术的支持下，运用系统论、控制论的思想以及智能交通系统工程的理论方法，实现高速公路和城市快速路结合部的协同控制。 4、相关的行业发展水平，以及同类技术产品或成果比较 目前，我国已建设的交通信息系统中，各子系统基本上是作为一个个分支存在的，不仅子系统自身的数据尚未实现充分融合，集成度很低，而且系统之间存在行政分割问题，异构情况严重；在信息共享平台设计上，大都采用集中式为主，需要新建一个监控总中心，投资大，操作困难。 与本项目所提出的预测思路及预测方法相比，现有预测方法的适用性方面还存在不少缺陷。 目前，我国高速公路和城市快速路交通控制所采取的区域控制策略尚未形成较成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的协同控制模式更是处于起步阶段，尚未形成成熟的技术产品。 应用范围： 本课题针对的主要对象是高速公路与城市快速路的结合部，课题研究成果不仅充分利用了现有的道路监控系统硬件资源，节省了建设成本，而且可以满足结合部的交通控制与管理需要，具有较强的应用和推广价值。在实际的应用和推广中，还需进一步扩充和细化协同控制目标，优化大范围内的多匝道协同控制模型及其算法，并对具体的控制策略和控制设施进行详细设计，以提升协同控制的实际效果。 预期效果： 运用系统论和其他相关领域研究的最新成果，探索建立区域高速公路和城市快速路交通信息共享平台的新思路和新方法，并在系统平台的基础上研究协同控制的策略和方法，并形成整套协同控制系统算法和软件。在实践中，研究成果能够得到较好的应用，并且能够部分解决高速公路和城市快速路结合部的交通问题。

技术优势： 1)通过物联网、云平台实现质量远程监控、安全连锁报警与管理； 2)根据原料工艺操作条件不断变化，优化计算获取最佳操作参数； 3)远程智能系统具有始于感知、精于计算、巧于决策、善于学习功能。 采用物联网和互联网+的信息化技术实现装置、厂级、园区三废净化装置运行质量远程监控与安全保障系统，为企业、园区提供高效的技术服务，解决化工、制药行业实际运行存在的有机物达标排放难题，满足国家当前“环保法”、“水十条”严格指标要求，在装置节能与污染物零排放面取得明显经济和社会效益。

本发明公开了一种以 PEO-LDPE 合金为基体的含铜节育材料即 Cu/PEO-LDPE 复合材料及其器件，包含有 PEO-LDPE 合金基体及分布 其中的含铜金属粒子，其中含铜金属粒子的重量百分比含量为 0.5～ 30 ％ ， 在 PEO-LDPE 合 金 基 体 中 ， PEO 的 重 量 百 分 比 含 量 为 Cu/PEO-LDPE 复合材料总重量的 0.5～30％(优选值 5～15％)。相较于 Cu/LDPE 节育材料，

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。