本发明公开的一种流化催化分解石膏的方法，将石膏与金属氧化物分子筛催化剂混合均匀加入到流化反应器中，硫磺气从流化反应器底部进入与固体物料接触，反应分解石膏。反应得到的固相用蒸汽洗涤，洗涤后固相为金属氧化物分子筛催化剂，干燥后循环使用。洗涤后的气相冷凝得到Ca(OH)2悬浊液用于制备钙盐。未冷凝的气相可单独或与石膏分解反应后的气相产物中的SO2按克劳斯反应制备硫磺，作为还原剂循环使用。石膏分解反应得到的气相经过除尘，降温，经分离制备不溶性硫磺，可溶性硫磺作为还原剂循环使用。剩余的气相可与H2S制备硫磺再作为还原剂循环使用，或生产硫酸。本发明石膏分解能耗低，分解速率快，产品附加值高，工艺环保先进。

本发明涉及一种催化分解磷石膏的方法。其技术方案是：按磷石膏和炭化稻壳的质量比为(20——1)︰1，将磷石膏和炭化稻壳混合均匀，制得混合料。再将所述的混合料放入管式炉中，在600——900℃条件下进行催化分解反应，反应时间为60——180min，反应得到的二氧化硫气体直接制硫酸，反应得到的固体产物为活性石灰、或为硅酸钙、或为活性石灰和硅酸钙。其中：所述磷石膏的粒度为0.175——0.043mm，磷石膏的CaSO4为70——95wt%；所述炭化稻壳的粒度为0.175——0.043mm，炭化稻壳中：C为10——80wt%，SiO2为19——89wt%。本发明不仅能有效降低反应温度、加快反应速度、减少能耗和降低生产成本，且能实现对固体产物成分的精确控制。 （注：本项目发布于2014年）

本发明涉及光致发光材料技术领域，具体公开了一种配位聚合物闪烁体、柔性闪烁体薄膜及其应用，本发明所制备得到的配位聚合物闪烁体在360nm的激发光源下和X射线光源辐照下均发射绿光，并且对X射线展现处优异的线性响应性，并且表现出明显的热活化增强发光，当信噪比为3时，该闪烁体的最低检测限达到29.6nGy/s，这一数值较典型医学成像系统所需的检测限(5500nGy/s)低约186倍，同时，本发明所制备的闪烁体薄膜可对不同物体实现X射线成像效果，本发明所制备得到的闪烁体薄膜完全可以替代目前商用的闪烁体。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

本发明公开了一种烧结金属纤维束催化剂的制备方法，包括：(1)通过阳极氧化法对烧结金属纤维束进行表面处理，通过控制电解条件得到的表面带有附载孔隙的烧结金属纤维束，将制备得到的表面带有附载孔隙的烧结金属纤维束浸渍到含有金属催化剂的水溶液中至少30分钟，负载完成后，经煅烧得到烧结金属纤维束催化剂。本发明还提高了由该方法制备得到的催化剂以及利用该催化剂用于治理废气的等离子体催化的装置。本发明采用烧结金属纤维束(SMF)催化剂与介质阻挡放电技术相结合，在降低能耗的同时，提高了降解废气中VOCs的去除率。

本发明公开了一种含催化剂分离再生的生物质挤压催化热解装置与方法，包括生物质与催化剂料斗、螺旋进料器、螺旋式挤压反应器、产物室、过滤冷凝装置、两级分离网与两级振动装置等。生物质与热催化剂在螺旋式挤压反应器内互相挤压、充分接触混合并进行生物质催化热解反应；热解气相产物经过过滤和冷凝得到芳香烃等液态化学品和富含烯烃的不冷凝气体；热解固体产物通过两级分离网分离成粗炭和催化剂，催化剂在流化床再生反应器中燃烧再生后进入催化剂料斗循环使用，燃烧再生产生的热烟气用于干燥生物质原料。本发明热解过程实现催化剂与生物质紧

本发明涉及硝基苯催化加氢合成对氨基苯酚的一种新型催化剂及其制备方法。该催化剂以活性炭为载体，Pt 为主催化剂，MoS2 为助催化剂。催化剂的制备步骤如下：(1)Pt/C催化剂的制备，即通过浸渍法将 Pt 负载在活性炭上；(2)将助催化剂 MoS2 通过浸渍、焙烧、并在适量 H2 下还原，负载于 Pt/C 上，最终得到用于制备对氨基苯酚的催化剂。使用该催化剂合成对氨基苯酚具有产率高，选择性高的优点，且该催化剂的稳定性较好。经 23 次循环后，催化剂的活性保持良好，对氨基苯酚的收率仍在 83％以上，具有很好的工业应用前景。

热电材料是能够实现热能与电能直接相互转换的新能源材料，在热电制冷和废热发电等方面有着广泛的应用前景，对于提高现有能源利用率和缓解能源危机有重要作用。然而热电材料大规模商业应用面对着成本高效率低的瓶颈，因此，开发利用原料丰富、廉价、低毒的热电材料越来越受到研究者的关注。SnSe作为近年来热电材料中的研究热点，保持着目前热电材料中最高品质因子 (ZT)的世界记录。其优异的热电性能主要来源于其超高的功率因子和超低的晶格热导率。它的低导热性已经成功解释（何佳清等课题组有报道），然而高的功率因子等电性能都间接地进行解释，没有直接和强有力的实验证据。角分辨光电子能谱仪(ARPES)是研究其电属性最好的实验方法，它是一种可以直接测量单晶样品能带结构的高端仪器。 在本论文中，陆强声等利用我校测试中心的ARPES仪器对无掺杂和空穴掺杂的SnSe单晶在不同温度 (80 – 600 K)下的能带结构作了系统性的测量。根据测量和数据分析的结果，他们认为该体系价带顶的空穴有效质量比理论值要大，并且温度越低，有效质量越大。由这一结论出发，结合简单的单带输运模型，他们发现这种有效质量的异常增加可以定量解释该体系在测量温度下的电属性。因此，论文为解释硒化锡热电材料的电学行为提供了一种新的思路。

本发明公开了一种磁光电混合存储系统，该系统包括内存、固 态盘存储区、磁盘存储区和光盘存储区。上述三个存储区区域在逻辑 上构成统一的存储空间，维护一个全局文件地址映射表，使得用户或 者外部程序能够以统一一致性的方式进行数据寻址和存取。当存储数 据时，该系统存储管理区根据数据的存取行为，自动在上述三个存储 区选择合适的物理存储位置和数据组织方式。当存取模式发生变化时， 存储管理区动态地选择合适的物理存储位置和数据组织方式

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。