本发明公开了一种基于光图案的室内定位方法，包括以下步骤： (1)设置光图案发射装置；(2)对所述待定位目标的光信号进行检测；(3) 定位所述待定位目标的位置，得到该待定位目标距扇叶旋转轴的距离 ρ，以及该待定位目标相对基准线的偏转角度θ。本发明通过对光图 案发射装置的组成及设置、以及相应的基于光图案的室内定位方法的 测量参数等进行改进，与现有技术相比能够有效解决室内定位精度不 高的问题，该室内定位方法可实现厘米级定位精度，并且定位目标数 量多，定位范围广；此外，该室内定位方法对定位目标的硬件功能要 求不高，可大大扩展应用范围。 

本发明公开了一种偏振无关空间光调制方法和装置，该方法利 用偏振分束、偏振旋转、偏振相关空间光调制器件、偏振合束实现偏 振无关空间光调制。装置包括偏振分束镜，反射镜、半波片和反射式 偏振相关空间光调制器件，其中偏振分束镜、偏振相关空间光调制器 件和反射镜构成直角三角形回路或者多边形回路，半波片位于回路中。 装置还可以进行多种改进。本发明可以适用于多种空间光束，如轨道 角动量光束、多路广播的轨道角动量光束、任意空间相位调

本实用新型公开了一种分布式光感卡盘安全扳手，包括从上至下依次固定相连的手柄、上扳手体和 下扳手体，所述手柄上设有至少一个光感传感器，所述下扳手体底部设有方形轴，所述下扳手体内部设 有电源、控制器和蜂鸣器，所述方形轴内底部设有光感传感器，所述手柄上和方形轴内光感传感器的信 号均接入控制器，通过控制器接收信号判断卡盘安全扳手所处状态，来控制蜂鸣器是否报警。本实用新 型原理简单，使用、维护方便，可有效的

本发明公开了一种混合集成电控液晶光开关阵列，包括：被混合集成的电控液晶聚光微透镜阵列和电控液晶散光微透镜阵列，每单元液晶聚光微透镜与每单元液晶散光微透镜的光轴重合；在加电态下，聚光微透镜在不同均方幅度的电驱控信号作用下实施光束的可调焦聚光操作，散光微透镜在不同均方幅度的电驱控信号作用下实施光束的可控发散程度散光操作；在断电态下，液晶聚光微透镜与散光微透镜被转换为仅延迟光波相位的液晶相移板；液晶聚光微透镜与散光微透

南科大生物医学工程系助理教授郭琼玉课题组在肿瘤介入栓塞领域构建透明化离体模型方面取得最新研究进展，相关成果论文以“构建透明化肝脏离体模型评估肿瘤血管栓塞治疗（Decellularized liver as a translucent ex vivo model for vascular embolization evaluation）”为题发表在生物材料领域顶级学术期刊Biomaterials。 此项研究工作为建立透明化器官模型可视化研究及评估临床治疗手段开辟了新的途径，有望为蓬勃发展的生物技术和生物材料提供更加有效的评估策略。

460mm×190mm×200mm，圆片尺寸φ120mm。光路中的遮光片可上下、左右、前后移动，带光源。在室内一般光照环境能使用。

本发明公开了一种用于激光解吸离子化质谱的螺旋二十四面体结构基底，该基底为三维网络状结构，表面覆盖一层贵金属，能与激光发生耦合，吸收并转移激光能量到待测分析物分子，使之脱附并裂解成带电荷的分子碎片。所述的螺旋二十四面体结构(Gyroid结构)服从以下关系：其中L为螺旋二十四面体结构的周期，t调节螺旋二十四面体结构的形貌。

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。