已有样品/n64Mb ReRAM 芯片和内嵌ReRAM IP 的SOC 由紫光国芯等单位共同设计，在实现基于ReRAM 存储机理和单元特性的读写电路、芯片构架、可测试性设计、冗余设计、纠错设计和系统访问管理等关键技术方面实现了突破和创新。两款芯片均已经在相关验证系统完成了应用演示等相关测试，其中64Mb ReRAM 芯片可成功实现数据文件、图形文件及多媒体文件的读写编辑及实时播放操作，在功耗、速度和寿命等方面取得了令人满意的效果。

针对我国目前巨大的汽车燃油消耗和大量尾气排放带来的环境污染等问题，分别对高、低阻Ahmed车模的复杂绕流进行了系统研究，提出了完整的流动结构概念模型。研发了在汽车尾部基于多个定常微射流吹气的联合控制，在高阻车模上获得了高达29%的减阻效果，远远超越所有国内外其它团队所能取得的减阻量，并揭示了相关减阻机理。研究成果发表于流体力学顶级期刊 Journal of Fluid Mechanics。潜在的重要应用亦不言而喻。

本发明属于涂层材料相关技术领域，其公开了一种复合阻氚涂 层，其包括基底层，所述复合阻氚涂层还包括形成在所述基底层上的 石墨烯薄膜、形成在所述石墨烯薄膜远离所述基底层的表面上的三氧 化二铬层及形成在所述三氧化二铬远离所述石墨烯薄膜的表面上的磷 酸铝层。本发明还涉及上述复合阻氚涂层的制备方法。上述复合阻氚 涂层利用了石墨烯的比表面积大、力学性能好、热导率高、吸氢能力 强等特点，把石墨烯薄膜和 Cr2O3、AlPO4 陶瓷

铁粉作为工业的主要原材料，广泛地应用在机械、冶金、化工、航空航天材料领域。铁基金属粉末作为粉末冶金工业的基础原材料，它的产量、品质决定着粉末冶金工业的发展。但铁粉也存在着一些缺点，如易腐蚀，耐氧化稳定性差，表面容易形成氧化层。用镍磷包覆铁粉可以取代镍、铁的混合粉末，降低生产成本，改善混合粉末的流动性、均质性（没有组成偏析）、抗氧化性、耐腐蚀性和耐磨性。本项目的目的是提供一种简单、易操作、成本较低的制备镍磷包覆铁粉的化学镀方法，制得的铁粉表面镍磷镀层均匀。该项目具有操作方便，包覆均匀，成本低廉等优势，发明的这种工艺同样可以应用于其他金属粉末，如银粉、铜粉。铁粉表面化学镀镍磷合金后，耐蚀、抗氧化性能大大提高。

主要生产药用玻管、中性硼硅玻璃安瓿/小瓶、低硼硅玻璃安瓿/小瓶、低硼硅管制口服液体瓶等产品。现拥有14条国际先进的拉管生产线，70余台国际先进的制瓶机，年产各类安瓿/管制瓶32亿支，药用玻管（精品7.0）30000吨。

用于炎症性肠病患者的低脂低渗低渣型肠内营养粉剂，含有如下成分：蛋白质、脂肪、碳水化合物、复合维生素、矿物质、表没食子儿茶素没食子酸酯，且不含麸质，蛋白质由乳清蛋白质粉、L 谷氨酰胺提供；脂肪以长链脂肪酸和中链脂肪酸形式提供，ω 6/中链脂肪酸/ω 3/ω 9＝40％/40％/10％/10％；碳水化合物为麦芽糊精。本发明适合胃肠道功能较差、易发生腹泻者，或需要低脂低渣饮食的人群，如炎症性肠病患者、胰腺炎患者初经口饮食的过渡、心衰患者、禁食后初始使用肠内营养的患者、胆囊炎、胆结石、胆囊切除术、肥胖人群、肠道手术准备、胃肠手术后患者等，并提供均衡营养支持的粉剂制品，容易冲调和保存，方便剂量和渗透压的控制，提高患者生活质量。

该骨盆测量器http://www.xinman8.com/274.html是经阴道测量骨盆内径能较准确地测知骨盆大小，本款骨盆测量仪适用于骨盆外测量有狭窄者；规格20cm

本发明公开了一种低腐蚀和低甲醛释放聚甲醛组合物及其制备方法与应用。该组合物，包括共聚聚甲醛树脂、有机甲醛吸收剂、无机甲醛和甲酸吸收剂、抗氧剂、润滑剂和结晶成核剂。该组合物可以使用在对甲醛释放量和腐蚀性要求极其苛刻的应用场合，避免了传统甲醛吸收剂所带来的色变、挥发和迁出等问题，同时还具有极佳的吸收甲酸的效果，制备方法操作简便，很容易应用到聚甲醛技术领域。

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。