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类脑神经网络处理器芯片设计与应用研究
一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出,近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升,而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想,这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题,我们基于吉布斯分布采样优化计算,提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法,引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案,并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片,以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的,主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作,并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问,从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究,先后主持国家自然科学基金项目五项,其中与神经网络研究内容相关的有两项,分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号:69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号:60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下,我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外,厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴,并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议,可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样,在学校211 和985 经费的支持下,本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科,有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后,已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴,也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下,厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年,本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来,基于该平台,每年合作项目经费近百万,同时还完成了多项横向合作项目:面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等,培养了大批优秀的硕士毕业生;厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之,不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看,本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验,以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定,课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。
厦门大学 2021-04-11
高浓度氨氮废水处理与资源化技术及示范
1. 背景随着工农业生产的不断发展和人民生活水平的提高,氨氮的排放量急剧增加,已成为环境的主要污染源并引起了社会各界的关注。氨氮是引起水体富营养化的主要因素之一,对饮用水的安全构成一定的威胁。如何进一步削减工业废水氨氮/总氮的排放总量,是改善水质富营养化状况的根本措施。2. 关键技术:高效吹脱与氨资源化技术及装置3. 技术原理本项目针对传统氨氮吹脱技术目前存在的缺点,通过对氨吹脱塔填料及塔内件结构等的改进,强化气液传质过程,在提高氨去除效率的同时,降低气液比,缩短吹脱时间,从而显著降低能耗;同时开发新型氨吸收-解吸溶剂,采用高效吸收-解吸技术获得一定浓度的氨水,从而实现吹脱气中氨的高效回收与资源化,同时吸收-解吸溶剂能循环使用,从而消除二次污染,变废为宝,进一步降低氨氮吹脱技术的运行成本;进而运用集成化技术,对氨氮吹脱技术和氨高效回收资源化技术进行优化集成,形成高效、节能、低成本的高浓度氨氮废水处理与资源化预处理集成技术,满足工业企业对高浓度氨氮废水处理的技术需求。
南京工业大学 2021-04-13
一种肿瘤单细胞转录组数据处理方法与软件
1.痛点问题 癌症是目前严重威胁人类生命健康的疾病之一,基于单细胞测序技术研究肿瘤的微环境和异质性,对于理解肿瘤的机制、优化肿瘤的用药方案具有重要意义,而如何对肿瘤单细胞数据进行全面深入的分析,还面临很多挑战。 肿瘤样本具有其独有的特点,在样本制备和单细胞分离过程中,其细胞应激反应大、坏死细胞多,为肿瘤单细胞数据的质量控制带来了挑战; 肿瘤单细胞数据分析有其独有的核心问题,比如复杂的微环境和高度的异质性,而如何充分考虑这些难点,并从信息学的视角进行深入研究,有待建立全面、自动的分析框架; 肿瘤单细胞数据的分析,对科研人员的编程能力和分析经验要求很高,亟需自动化、智能化的软件平台来降低数据分析的门槛,提高研究的效率。 2.解决方案 本项目围绕肿瘤单细胞转录组数据成果的技术核心点包括: 1)针对肿瘤单细胞实验过程中应激反应大、坏死细胞多的问题,提出了全面、精细的数据质量控制方案; 2)涵盖了常规的单细胞数据分析流程(数据标准化、降维、聚类、差异表达分析); 3)创新了肿瘤微环境细胞类型辨识和细胞恶性估计等方面的研究方法; 4)从重要表型(细胞周期、干性)、基因集(已知的和潜在的)两方面深度解析了肿瘤内部的异质性; 5)提出了考虑肿瘤间异质性的批次效应校正方法; 6)构建了自动化、智能化分析的软件平台,能够自动生成全面、直观的分析报告。 基于本项成果产生的产品、服务或解决方案: 1)自动化、集成式的肿瘤单细胞转录组数据分析软件scCancer; 2)针对软件使用和分析结果解读的服务; 3)针对更个性化数据分析需求的咨询与服务。 3、合作需求 团队要求:合作方和团队需要对肿瘤单细胞测序方面有较多的实践经验,能为本项目的应用与落地提供条件; 资金需求:合作方可为团队提供资金支持项目的维护与更新。
清华大学 2022-08-30
生态村污水和垃圾处理实用技术与示范工程
国家环境保护部颁布的《国家级生态村创建标准》(试行)中规定了十五项考核指标,15个指标中8个指标都直接或间接与污水和垃圾处理有关。 南开大学可根据不同地区文明生态村建设的实际情况制定污水处理技术规范和垃圾处理技术规范,推广与当地经济技术水平相适应、现实可行的文明生态村最佳污染防治技术和生态保护技术。 生态城镇建设的重点和难点是农村生态环境建设中的垃圾处理问题。农村生态环境建设的基础是自然村生态环境建设。随着城乡一体化建设的深入开展,作为生态城镇建设的重要组成部分―污水及
南开大学 2021-04-14
生态村污水和垃圾处理实用技术与示范工程
研究方向:再生水处理、废水处理及回用、给水处理,污泥处理与处置,恶臭及废气处理。 项目简介: 国家环境保护部颁布的《国家级生态村创建标准》(试行)中规定了十五项考核指标,15 个指标中 8 个指标都直接或间接与污水和垃圾处理有关。 南开大学可根据不同地区文明生态村建设的实际情况制定污水处理技术规范和垃圾处理技术规范,推广与当地经济技术水平相适应、现实可行的文明生态村最佳污染防治技术和生态保护技术。 生态城镇建设的重点和难点是农村生态环境建设中的垃圾处理问题。农村生态环境建设的基础是自然村生态环境建设。随着城乡一体化建设的深入开展,作为生态城镇建设的重要组成部分―污水及垃圾处理工程建设,是能否建设成为生态城镇的重要内容。 目前,农村采用的小型污水处理工艺主要有:活性污泥法、化粪池、污水的土地处理、分离膜法和生物膜法等,但在推广应用方面仍然存在许多要解决的技术问题。 农村垃圾主要来源于居民生活、家庭畜禽养殖垃圾、规模化养殖业固体废物、乡镇工业废弃物及少量危险废弃物。这些都为目前农村垃圾的集中整治处理提出了新的挑战。 本项目工作目标: (一) 符合国家产业政策、技术政策; (二) 工艺成熟、技术先进、经济合理; (三) 已有两个以上应用实例; (四) 技术适应性强,覆盖面广,可广泛推广应用; (五) 对防治环境污染、改善环境质量和保护生态环境具有重要作用; (六) 专有技术权属明确。
南开大学 2021-04-13
高浓度工业废水处理关键技术研发与应用
项目针对工业废水浓度高、难降解的特点,从高级氧化前处理、厌氧处理及资源化方面集成研发废水处理技术,建立高浓度、难降解废水处理的技术体系,形成如下主要成果: (1)开发了高浓度工业废水的前处理技术,采用非均相催化臭氧氧化,光电协同催化氧化等高级氧化术,降解高分子、难生物降解的污染物,提高废水的可生化性、降低废水浓度,使废水 COD 浓度降低 40%以上,B/C 提高至 0.35 以 上; (2)开发和设计了针对高浓度有机废水的厌氧生物处理反应器系统,利用高效厌氧反应器技术提高反应器内微生物浓度、提高微生物对污染物的利用效率,使废水的 COD 去除率达到 90%以上,实现了在污染物削减的基础上对于资源的高效回收,沼气转化率达到 0.1-0.2 m3/kg,沼气成分达到 67%。成果在废水的高级氧化前处理、厌氧处理及资源化等方面实现了科技创新和技术进步,在国内外期刊上发表研究论文 50 余篇,SCI 收录 15 篇;申请发明专利 19 项,其中授权发明专利 14 项;另获授权实用新型专利 7 项。技术成果已在苏圣科技(无锡)有限公司、无锡市惠联科轮环保技术发展有限公司、无锡市碧天源环境工程有限公司和无锡江大技术转移工程公司等企业开展了推广应用。
江南大学 2021-04-13
一种降低 OFDMA 系统信号峰均功率比的方法
本发明公开了一种降低 OFDMA 系统信号峰均功率比的方法, 具体为:在发射端,将用户输入的数据经过 LDPC 编码器进行编码, 生成拥有多个可反转子集的编码码字,再进行调制;将调制后的数据 映射至用户分配到的子载波上,构造多个可反转频域符号集合;通过 对构造的可反转频域符号集合进行独立的反转以降低 OFDMA 系统信 号的峰均功率比;在接收端,将接收到的信号经傅里叶变换后再进行 子载波解映射和解调制,得到每个用户对应的接收信息,并采用 LDPC 译码器进行译码,从得到的译码码字中提取出相位反转信息以恢复原 始信息;本发明能有效地降低 OFDMA 系统信号的峰均功率比,且不 需要发送边带信息,提高系统的频谱利用率,降低系统的复杂度,同 时具有良好的纠错性能。 
华中科技大学 2021-04-11
基于 QPSK 信号调制的射频水印嵌入和提取方法及系统
本发明公开了一种基于 QPSK 信号调制的射频水印嵌入和提取 方法,方法包括以下步骤:射频水印信号嵌入步骤:将水印信号转化 为水印码元序列并和分段后的载体码元序列根据各自的信号幅度进行 叠加,叠加后进行 QPSK 调制发射;射频信号的解调步骤:将收到的 QPSK 信号进过降频、归一化处理得到的信号对比标准星座图,得到 载体码元;射频水印信号提取步骤:将归一化采样信号与载体码元的 差值作为水印提取的原始数据,从此数据中解调出水印实部和虚部的 两路水印,在通过符号函数判决水印结果。本发明还提供了实现上述 方法的系统。本发明通过在底层的物理信号中添加射频水印信号,丰 富了数字水印隐藏方法。
华中科技大学 2021-04-11
低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统
小试阶段/n在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛,常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言,直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的,同时,传统的相关运算采用的参考信号为方波波形,这仅仅适合固定频率的微弱信号检测,且由于方波信号存在丰富的谐波成分,对低频微弱信号的检测存在干扰;同时由于参考频率误差、参考信号相移误差,难以获取准确的被检信号参数,以及被检信号的重建输出。。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数,无法进行被检信号的重建输出的缺陷,提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统,其中系统包括:低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块,通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率,利用微处理器测量该锁相环的输出频率,并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号,该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测,通过步进调整参考信号的相位,使互相关值最大,获得与被测信号同频同相的再生信号,从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下,具有较好的线性测量特性和较高的准确度,可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。支持额度:。50。万元。承接单位:。湖北省。项目进展:。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛,常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言,直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的,同时,传统的相关运算采用的参考信号为方波波形,这仅仅适合固定频率的微弱信号检测,且由于方波信号存在丰富的谐波成分,对低频微弱信号的检测存在干扰;同时由于参考频率误差、参考信号相移误差,难以获取准确的被检信号参数,以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数,无法进行被检信号的重建输出的缺陷,提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统,其中系统包括:低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块,通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率,利用微处理器测量该锁相环的输出频率,并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号,该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测,通过步进调整参考信号的相位,使互相关值最大,获得与被测信号同频同相的再生信号,从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下,具有较好的线性测量特性和较高的准确度,可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。项目基本内容:。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛,常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言,直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的,同时,传统的相关运算采用的参考信号为方波波形,这仅仅适合固定频率的微弱信号检测,且由于方波信号存在丰富的谐波成分,对低频微弱信号的检测存在干扰;同时由于参考频率误差、参考信号相移误差,难以获取准确的被检信号参数,以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数,无法进行被检信号的重建输出的缺陷,提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统,其中系统包括:低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块,通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率,利用微处理器测量该锁相环的输出频率,并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号,该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测,通过步进调整参考信号的相位,使互相关值最大,获得与被测信号同频同相的再生信号,从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下,具有较好的线性测量特性和较高的准确度,可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。
武汉工程大学 2021-04-11
基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法
本发明提出一种基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法,首先利用Xampling采样板获得压缩采样值y[n],将y[n]乘以一个高斯随机矩阵R,得到传统的压缩感知模型V=y[n]R=CU,这种方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作,可以有效的减少MWC系统中CTF模块的运行时间,此外,控制高斯随机R的列数在一个较低水平,可以进一步减少矩阵V的列数,这样在用M-OMP算法恢复支撑集的过程中又能进一步的减少运行时间。经过验证,该算法可以大幅度提高CTF模块的运算速度。
四川大学 2016-10-09
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