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。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

1.痛点问题 新形势下，创新已成为发展的第一要务，创新对于机构的发展壮大具有重要的战略意义。但是困扰很多机构的是，创新的激发、创新思路的形成、创新产品的设计、旧产品的迭代优化升级等一系列问题。但由于创新具有独创性、突破性、动态性、差异性等复杂特点，创新服务市场产品形态各异，供应商多元，领域较为垂直且存在一定的差异性，服务方式上，咨询服务仍占主导地位。 从辅助创新领域来看，目前大部分的产品都是“思维导图类”软件，这在一定程度上可以帮助开发设计人员厘清思路，但是并没有连贯的创新步骤，最后大多还是依靠头脑风暴来导出创新方案。市场与本产品类似的全周期辅助工具，则主要是以TRIZ理论为基础的相关产品，国内比较有代表性的亿维讯公司的Pro/IDesktop、SolutionsKB等系列软件，但该类软件大多是以创新过程指导为主要功能，更接近于创新理论培训软件；同时由于软件开发的时代背景原因，目前的大部分软件都是基于电脑端的离线软件。 具体到服务系统的创新领域，由于服务特有的无形性、易逝性、顾客参与性、异质性等特征，在服务创新方法的研究上很难将工业技术上的创新方法完全迁移过来。目前来看，并没有完整系统的理论、流程和辅助工具。 2.解决方案 本软件的核心技术在于把系统思维、设计思维、服务管理与传统TRIZ方法融合起来，提出从宏观概括到微观具体、从思维方法到方法工具的完整、系统的服务创新理论体系和创新解题算法，同时本软件中整合了实验室之前整理的大量的服务创新案例，在对其进行结构化梳理后形成创新案例库，这也是国内第一个聚焦于服务创新领域的结构化案例库。 本技术是协助开发设计人员进行创新的软件，通过流程化的步骤，结合多种问题分析工具，拆解创新问题，导出创新方案。本技术主要解决服务系统中的创新问题，同时也包括服务行业中的模式创新和技术创新。 合作需求 本技术与孵化产品在政府与企业服务上有合作需求： 1.创新服务合作 “十四五”期间，激发企业创新活力，促进企业创新成果转化，推动制造业转型升级和创新成果应用为深入实施创新驱动发展战略的重要举措。本技术与孵化产品在政府与企业端均有有益的应用前景。 政府层面：科技与工信各级（部委与地市级）主管单位； 企业层面：高技术制造业企业：涵盖航空、航天器及设备制造、电子及通信设备制造、医疗仪器设备制造、仪器仪表制造等领域的大型制造业企业，以实现经济高质量发展，新旧动能转换时代背景下的服务型制造转型。 2.城市更新建设合作 政府层面：住建委、发改委、规划资源局、房屋管理局等。从要素保障与统筹设计层面考虑，城市更新是复杂的系统工程，涉及到规划、土地、住房、基础设施、服务、信息科技、机构等多元要素的综合配置。本技术与孵化产品可以通过设计赋能，助力政府服务精细化建设。 3.智慧政务合作 政府层面：二线及以下城市的政务信息化主管部门，以支撑政务服务提升为目标，协同推进地方政府的数字政府建设。

本发明公开了一种定位隔振平台，它包括定位隔振装置和主动控制器，两者之间通过电气连接，主动控制器对定位隔振装置进行位置控制和振动控制。定位隔振装置包括分布在正三角形顶点的三支撑腿及其共同支撑的一块负载平板。每一个支撑腿中有一个螺旋弹簧作为主要支撑部件。一个位移传感器布置在连接板下方检测连接板位移，负载平台对应支撑腿的位置安装有垂向速度传感器。主动控制器为主从开放式结构形式，由上位控制计算机和下位执行控制器组成，保证负载平台保持在设定位置，并有效的隔离地基振动对平台精度的影响。本发明可广泛应用于精密加工

强智AI一卡通综合管理平台，针对传统校园一卡通运营弊端，以移动互联网、大数据、人工智能、人脸识别等为核心，搭建“一卡一码一账号”无感支付的新型一卡通平台，对学校食堂消费、水电缴费、门禁管理、图书馆管理、校车服务、校内医疗、自助文印等进行一体化运营和管理，完善学校管控，为广大师生提供便利的校园生活，实现更便捷、更开放、更安全、更协同的现代化校园生活。

1. 痛点问题 随着电力系统的发展，电网运行方式时变性和复杂性日益增强，运行专家难以把握电网安全运行的特征和规律，极大的增加了电网运行风险和控制难度。在传统的调度机制中，一方面，运方人员人工选择典型的运行方式，通过离线电力系统分析程序，计算电网潮流，分析电网稳定性，制定电网安全运行边界，进而人工归纳形成“年度运行方式手册”，来长期指导电网运行；另一方面，调度员将上述运行规则作为安全边界（安全约束），输入能量管理系统（Energy Management System，EMS），进而对电网进行调度和控制，以求在安全边界内达到最优运行点。 然而传统的调度机制存在问题，近年来国内外频繁发生的大停电事故也说明了这一点。主要问题归纳如下： 第一，极端运行方式下不安全：电网运行方式多变，离线规则可能不满足极端运行方式的安全要求。 第二，常规运行方式下经济性差：受能力和时间所限，运方人员离线制定运行规则时，仅分析典型运行方式，规则形成后长期使用，相对粗放，缺乏精益化管控，导致电力网络资源利用率低。 第三，随着新能源的大规模并网、需求响应的逐步实现，运行边界频繁变化，不确定性增强。 第四，电力系统运行受到其他系统影响，电力系统安全已经演变成为一个多系统、多因素综合分析问题。以微气象系统为例，对于发电侧，微气象直接影响风电、光伏等新能源的出力；对于需求侧，微气象直接影响工业负荷、智能楼宇、电动汽车等的负荷功率。因此，微气象系统通过影响发电负荷水平，进而影响电力系统安全。因此，随着电力系统与其他系统的关系日益紧密，电力系统安全评估时需要考虑其他系统（例如微气象系统）的影响。 综上所述，传统的调度机制已经无法适应新的形势。因此，亟需研究支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件的关键技术，通过人工智能、深度学习等信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员的基础理论瓶颈，从实际电力系统出发（物理维），立足现有调度机制，基于在线运行方式，采用模型驱动的安全评估方法（模型驱动），形成海量电力系统安全评估仿真样本（数据维）；再以这些样本为基础，通过机器学习训练数据驱动的电力系统在线安全评估模型（数据驱动），形成电力系统安全运行知识图谱（知识维），以代替运方的“年度运行方式手册”。 2. 解决方案 本成果提出了一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员技术，包括可再生电源的数据驱动电压频率响应特性建模方法、用于暂态稳定预测的失稳样本主动生成方法、电力系统暂态稳定评估方法、结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法、考虑运行约束的调整潮流生成方法等关键技术，开发了支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件。该软件用“人工智能”代替“专家智能”，以电力系统安全评估产生的海量仿真数据为基础，以人工智能和机器学习为手段，构建电力系统安全运行知识图谱，从而将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式，变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式，逐步代替运方的“年度运行方式手册”，保证复杂电网安全、稳定、经济运行。 3. 合作需求 寻求应用场景和资源对接，应用场景和业务能覆盖断面规模众多的大省如浙江、广东等，并且有与输电网断面发现的大中型企业有合作经验，同时具有一定的技术开发能力、市场推广资源和现场工程实施经验，能与现有团队形成合力，通过信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软硬件难题。为保障项目实施质量和进度要求，拟合作团队需通过ISO9001质量管理体系认证，且是国家高新技术企业。期望通过合作，全面开展产品和服务的推广销售。

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。