重庆工程职业技术学院积极贯彻落实党中央、国务院关于深化产教融合的部署和要求，以服务“5G新基建”和“一带一路”等国家战略为主要宗旨，以立德树人为根本任务，探索并实施了一个独具特色的校企合作典型案例，取得了显著效果，具有良好推广价值。

综合利用GNSS、UWB、INS、LiDAR、相机等传感器，通过对顾及GNSS系统偏差的GNSS RTK/INS紧组合定位方法、GNSS/UWB/INS高精度室内外一体化定位方法、GNSS/INS/LiDAR同步定位与构图方法、基于单目视觉SLAM/INS组合定位方法等一系列核心算法的研究，搭建完成基于多传感器数据融合的室内外一体化高精度定位平台。该平台由硬件平台和数据处理软件两部分组成，硬件平台实现各类传感器的固定、时空基准统一以及原始观测数据采集与解析等功能，数据处理软件实现多传感器数据融合、组合定位定姿、三维构图等功能。大量的实验结果表明，该平台在室外复杂环境、室内外交互区域以及室内环境下的定位精度可达20cm以内。

一条具有靶向卵巢癌特性的多肽，利用噬菌体展示肽库技术于卵巢癌肿瘤模型体内筛选得到，其氨基酸序列为WSGPGVWGASVK。经鉴定此多肽不仅可区分卵巢癌细胞和正常细胞及卵巢癌细胞和其他癌症细胞进而与卵巢癌细胞特异性结合，并且可有效地被卵巢癌细胞内化，作为药物载体可提高药物的吸收率。此多肽在静脉注射入肿瘤模型体内后可有效地特异地富集于卵巢癌肿瘤区域，是一条全新的已证实其体内靶向能力的多肽，可作为一种构建靶向载体以传递抗癌药物的理想配体。

我国是钢铁生产和使用大国，目前钢铁材料的生产能力已经连续几年超过１亿吨，但钢铁材料的品种，尤其是高性能钢铁材料以及人均钢铁材料的占有率与世界发达国家相比还十分落后。碳素钢和低合金钢的性能仍停留在低强度水平范围。根据目前的经济发展情况预测，到2010年我国的钢铁材料的需求量将达到2亿吨，面对如此巨大的市场需求，单靠增加产量必然需要大量投入建厂资金。从资金、能源、资源、环保等方面的考虑出发，将现有产品升级换代，用高性能钢材代替传统产品，可大幅度节约钢材使用量，从而从根本上解决问题。   孙祖庆教授及其研究小组在国家科技部“攀登B”及“973”项目的支持下，开展了对新一代钢铁材料的基础性研究。在低碳钢过冷奥氏体形变过程中发生的相变特征、组织演变规律及基本力学行为等方面开展了系统研究，明确提出并证实了利用 “形变强化相变”及铁素体动态再结晶细化铁素体晶粒的创新学术思想，在国内外一流杂志发表相关论文近二十篇。已有的工业性生产试验表明，在不添加任何合金元素的前堤下，通过合理的控制工艺，可以使低碳钢长型材与热连轧薄板在保持原有塑性水平的基础上，强度提高一倍。

环苯替尼是全新结构新实体化合物，为第三代酪氨酸激酶抑制剂，按新药注册分类属于化学药品1.1。是格列卫 Gleevec（甲磺酸伊马替尼）的me better药物，用于治疗慢性粒细胞白血病（CML）和胃肠道间质瘤(GIST)。环苯替尼是通过骨架跃迁策略发现新结构化合物，机制研究表明为信号网络机制产生药效的新化学实体药物。 环苯替尼的显著特点是对人癌（CML）免疫缺陷性小鼠异体移植体内药效达到治愈的效果，肿瘤细胞完全被杀死，有效率达到100%，无严重毒性发生。 环苯替尼经8步化学合成，获得的全新结构的化合物，经一级检索未见相关报导（上海图书馆上海科学技术情报研究所查新）。目前已获得 2 项中国发明专利申请和1项PCT国际专利申请，该课题的临床前主要试验工作已经完成，包括：环苯替尼合成工艺、结构确证、原料及制剂质量研究和稳定性研究、主要药效学研究和部分安全性研究，已经具备成药性。

技术分析（创新性、先进性、独占性） 呼吸道合胞病毒（Respiratory Syncytial Virus,RSV）主要引起呼吸系统疾病，该病毒传染性强，秋冬季流行，易感婴幼儿，占呼吸系统感染患儿中70%以上，严重威胁婴幼儿健康和发育。也是老年性肺炎、哮喘、肺纤维化的元凶。目前临床缺乏有效治疗药物，也无成功疫苗。寻找一种安全有效抗RSV药物成为全世界亟待解决的问题。 菊苣酸气雾剂中试产品 该科技成果源自国家重大新药创制专项“菊苣酸抗呼吸道合胞病毒气雾剂新药创制研究（2017ZX09301058）”： （1）研发了一种抗RSV呼吸道感染疾病的有效治疗药物（按照新的中药注册分类，属于一类中药创新药）。 （2）首次发现抗RSV单体化合物-菊苣酸。 （3）抗RSV疗效显著，优于化药。 （4）该创新药物安全性较高，市场前景可观，具有独占性。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

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。