成果简介：具有对新型高硬超高强度钢、不锈钢、新型复合材料、钨合金、硅铝合金和灰铸铁的精密高效切削工艺和刀具成套技术。开发了能对FMS的刀具管理和可靠性寿命进行预报，对金刚石涂层刀具薄膜与基体结合强度、新型刀具材料切削性能进行分析的系统软件以及高速孔加工刀具CAD软件系统。切削高硬超高强钢的速度可达150m/min，切削不锈钢的速度可达200m/min，提高生产效率30%。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：以难加工材料为对象的机械加工或刀具

成果简介：单一速比的减速器无法同时满足各种工况下车辆对动力性和经济性的要求。采用多档变速箱的传统车辆需要离合器和换档机构等装置，系统复杂。上述的新型电机及其控制系统具有大转矩起动和高效工作区宽广的优点，为取消换档离合器，简化换档操作提供了前提，也为采用线控行星变速器提供了理论依据。因此，自主设计了大功率无离合器线控变速器，可实现线控自动换档，既操作简便，又满足了电动车辆爬坡和起步加速时对大转矩的需求。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：电动

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

本发明涉及一种可磁性分离回收的石墨烯复合二氧化钛光催化剂及其制备方法。通过两步水热法合成，首先将石墨烯与磁性颗粒复合制备成磁性石墨烯，再与水热法合成的二氧化钛纳米颗粒复合，制备出三元复合光催化剂，该催化剂由石墨烯、二氧化钛、纳米磁性颗粒三部分组成，磁性纳米颗粒负载于石墨烯片层上形成磁性石墨烯，具有较大的比表面积，同时具有磁性；金红石型二氧化钛具有三维有序纳米结构，负载于磁性石墨烯片层上，形成磁性分离的石墨烯复合金红石型二氧化钛光催化剂，该催化剂具有大比表面积，纳米颗粒具有磁性，可分离回收，具有高效催化性能。

本发明属于数据中心服务器液冷领域。本发明提供了一种应用喷雾冷却和分离式热管的可移动液冷服务器机柜系统，包括喷雾冷却液冷模块、分离式热管风冷冷却模块；所述喷雾冷却液冷模块将喷雾冷却与液冷循环相结合，喷雾冷却通过工质快速蒸发将热量快速从冷却液中转移至蒸发端换热器中，实现冷却液的快速冷却，满足高功率发热电子元件的散热需求；所述分离式热管风冷冷却模块可迅速将蒸发端换热器中的热量转移至冷凝端换热器，排出服务器机柜，充分利用自然冷源，降低服务器运行能耗。本发明采用高效换热方法，并将液冷系统集中于服务器机柜中，无需外接液冷系统，可实现数据中心服务器液冷系统的独立运行，方便服务器的安装和使用。

 本课题针对太空服务机器人感知系统开展研究工作，重点研究基于脑电、肌电生物电信号及语音信号的多模式、微型化、智能化的人机交互接口系统，以快速、可靠地提取并识别脑电、肌电、语音信号，将之转换为太空服务机器人的作业任务和动作指令，并通过已开发的服务机器人验证模拟航天特因环境下该系统的可行性，探索多模式人机交互接口技术的实用化方法，为我国出舱活动机器人未来可在载人航天工程中应用提供可行性技术依据。 课题组在系统的研发和测试过程中，同中国人民解放军航天员科研训练中心进行卓有成效的合作，项目所开发的多模式微型化人机交互平台在航天员科研训练中心航天特因模拟环境下进行各项测试。测试结果表明，项目开发的样机已经具备航天特因模拟环境所要求的技术特征。该系统的研发成功，将推动多模式脑机接口技术在航空航天领域的应用。

山东滨化滨阳燃化有限公司成立于2006年，是由滨化集团控股的以石油化工为主的大型股份制企业，位于中国鸭梨之乡，山东省滨州市阳信县。公司主要产品有高等级道路沥青、汽油、柴油、石脑油、燃料油、丙烯、丙烷、液化气、石油焦等，主导产品“滨化牌”沥青销售区域覆盖大半个中国，为推动我国的公路建设做出了突出贡献。       公司所有装置均采用国内先进设备及工艺，一次原料油加工能力540万吨/年。经过十年的发展，滨阳公司已发展为固定资产29亿元，总资产40亿元，13套主装置，产业链较为完备的石化企业。同时公司依托滨化集团丰富的生产管理经验以及雄厚的技术和人才优势，拥有严格的产品质量控制体系和产品质量控制措施，所有产品质量指标均处于行业领先水平。多年来，滨阳公司先后获得 “富民兴鲁劳动奖状”、“山东省诚信企业”、“山东省劳动关系和谐企业”、“山东省AAA级纳税信用单位”、“山东省企业设备管理优秀单位”、“滨州市最具爱心企业”等荣誉称号。     

高粘度流体（如原油、水煤浆、泥浆、陶瓷浆体、食品类流体等）长距离管道输送时阻力很大，因此有效地降低高粘度流体的输送阻力有着重大的理论意义和工程应用价值。本技术利用高粘度流体输送过程中的微观减阻机理开发了三种有效的减阻方法。这三种方法是：（1）管壁滑移减阻；（2）加入减阻剂减阻；（3）加气多相流减阻。对于不同的流体可以分别采用上述方法之一，也可以是几种方法的组合。 传统的流体输送理论认为，流体在管内流动时，流体在管壁上的速度无论在什么条件下都被认为等于零。因此得出流体流动阻力仅与流体性质及管道的几何尺寸和流体流速有关，而与管壁材料无关的结论。但是大量的实践证明，高粘度流体在管道中的流动阻力明显地随管壁材料的不同而相差很大，这实际上预示着传统的流体输送是不适用的。 实际上流体与壁面的接触层是与管道中心的流体主流区不同的特殊层，不能只考虑流体分子间的相互作用，还应考虑接触层内的流体分子与管壁固相分子间的作用，该厚度很薄的流体层称为界面层。界面层内流体与管壁之间的作用需用界面理论来处理。减小流体与管壁之间的分子间作用力，使流体不能粘附于管壁之上，就能减小流体输送阻力。本技术已通过小试和中试，最大减阻效果达50%以上。

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。 

本发明公开了一种纳米粒子均相掺杂的高强度智能化水凝胶的制备方法，先通过形成互穿网络凝胶得到高强度水凝胶，再将金属离子固定在凝胶网络的活性基团上，并借助化学共沉淀法引发凝胶体系中的金属离子发生原位反应生成纳米金属或金属氧化物粒子，稳定均匀分散于高强度水凝胶的网络结构中，从而制备得到纳米粒子均相掺杂的高强度智能化水凝胶。本发明方法制备的水凝胶不但机械强度好、均匀透明，而且保持了相应的纳米粒子的环境响应能力特性，是一种极具价值的新型智能材料，拓展了水凝胶的应用前景。本发明方法操作简单、条件温和、产物稳定、性能优良、应用范围广泛，且可根据需要合成不同智能化特征的高强度水凝胶。