本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。

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。

本技术成果根据当前各种难降解有机废水的处理技术的优缺点，提出将传统的内电解技术与作为当前 研究热点的高级氧化技术进行耦合，开发和研究出一种对难降解污染物具有高效降解效率的层级式催化电 解耦合反应器。在设计上解决了以下几个问题：1.通过超声震荡辐射作用解决了传统的铁内电解床在实际 运行中存在反应柱堵塞、铁屑结块、填料更换困难等问题；2.将铁内电解产生大量Fe2+作为超声氧化和三 维电极氧化的催化剂，使Fe2+得到最大限度的利用；3.进水区上部的布水管即可使铁内电解去的活性炭处 于流化状态，同时又能为三位电极层供氧；4.超声的震荡辐射还能对三维电极的微电极进行活化，提高三 维电极的电流效率。5.微电极采用一种新型方法制备，其主要成分是复合的高岭土，加入多种催化离子。 能反复使用，不易流失。

燃煤电厂SCR 脱硝催化剂在运行过程中会伴随有副反应的发生，硫酸铵盐是其中的产物之一。生成的硫酸铵盐的粘性较大，会引起催化剂失活；易造成飞灰在空预器中低温段空预器受热面沉积，引起下游的设备和管道的堵塞和腐蚀。结合现场实际工况，通过大量的试验筛选及表征，确定在试验条件下能够满足性能要求的防污堵控制剂，减缓因硫酸铵盐引起的脱硝系统运行障碍，使用剂量为（30～60 ）g/万m3。

研发阶段/n拟突破传统的控制流模式，开展新型高能效处理器体系结构的研究，主要研究 内容包括：（1）新型的并行计算模型，拟研究支持控数协同的新型并行计算模型， 为高能效处理器体系结构提供理论指导；（2）新型的高能效处理器体系结构，拟 研究新型计算模型指导下的控数协同处理器体系结构，兼顾通用性和高能效；（3） 基于新器件的高能效体系结构，拟研究基于超导器件的高能效体系结构设计，以进 一步提升处理器能效比；（4）高能效体系结构和应用的协同优化，拟研究后E级计 算典型应用和控数协同体系结构的协同优化，验证新

南京大学电子智慧型服务机器人创新研究院融合AI+5G技术，研发出智慧服务机器人“小融”代替银行大堂经理，实现客户业务办理流程自动化，与中国工商银行合力开展智慧银行建设，在避免人人接触同时实现业务快速办理，提高了服务效率。智慧服务机器人“小艾”代替医院导医人员完成导诊、分诊等工作，有效避免了原有医护人员与患者直接接触而发生交叉感染的可能，降低病毒传播的风险。2020年2月18日，智慧服务机器人“小艾”首先进入南京市鼓楼医院门诊大厅，它不怕病毒，不需穿戴防护服及口罩，是新冠肺炎疫情防治期间鼓楼医院的智慧导医，也是医护人员的最佳助手。在鼓楼医院导医台，患者进入病区时，南大电子机器人首先会通过人脸识别对未佩戴口罩人员进行搜索，并向前温馨提示；通过机器人视觉及语音交互，她还可以对病区内发热、咳嗽等症状患者进行识别梳理，主动向前询问及排查筛选，并引导至发热门诊；在判断患者情况后，机器人可通过脸部大屏推送医院科室导视图，以语音加图片的形式引导患者去相关科室就诊，有效进行分流，减少人流聚集；对于医院概况、在班医生、楼层分布及基础设施等问题查询，机器人也可以通过语音交互帮助患者答疑解难，并精准引导推送；除完成导诊、分诊等日常工作外，机器人更可以对当天就诊情况及患者情况进行大数据分析统计。除智慧导医场景外，在防控期间，机器人还可以协助医护人员进行病情诊断、隔离区查房、远程会诊，更可以陪患者聊天进行心理疏导，服务场景及功能可进一步延伸。南大电子智慧型服务机器人创新研究院已迅速参与到科技抗疫的大军中，除驰援医疗行业外，南大电子智慧服务机器人还在政府单位、银行网点、街道社区等窗口单位上岗服务，用智慧力量共筑AI安全防线；同时，南大电子也将更好发挥人工智能赋能效应，用最好的产品及最优的技术支援抗疫，携手各行各业打赢这场疫情防控的攻坚战。

“这台医疗服务机器人主要用于医院物资的智能配送，承担递送化验单、送药、送餐进隔离区以及回收被服和医疗垃圾等工作。”该项目技术总工、国家973项目首席科学家张良培教授介绍，医疗服务机器人可以针对疫情和医院的复杂环境，依靠多传感器融合的同时定位与地图构建，算法实现场景建模与定位；还能自主规划最优路径前往指定的位置，遇到障碍物时，回结合激光、视觉及声呐等多传感器融合实现动态探测与跟踪，从而自动绕开障碍物。“医疗服务机器人可以24小时连续工作，进行自主充电。”主要技术负责人罗斌教授介绍，由该团队自主设计的基于WEB的远程部署交互接口可以实现远程快速部署，向机器人下达指令。小珈外形平滑，没有凹槽等容易滋生病毒的设计，外壳材质设计为抗腐蚀的医疗材料，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭即可快速完成消毒。“因为来自珞珈山，所以我们叫它小珈，明天一早小珈就要去危重病房工作了。”国家多媒体软件工程技术研究中心副主任涂卫平介绍，小珈运送物资的过程无需人员操作，不怕病毒、不知疲倦，极大减少了医护人员进入隔离区的频次，对医护人员起到良好的隔离保护作用，减轻了前线工作人员的负担。面对疫情，武汉大学张良培、罗斌、杜博，涂卫平、赵青、张晋东等科技工作者从遥感、室内定位、计算机视觉、音视频和工程技术等多个方面日夜攻关，克服疫情带来的种种困难，争分夺秒地进行调试，顺利完成预定任务。这台机器人的小伙伴后期还将陆续抵达，为疫情一线的医护人员和患者服务。

产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口，综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息，这些接口可供其他应用服务调用，实现个性化设置、智能推荐等服务，使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业，政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务，收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作，提供新一代车内安全保障系统，收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作，通过开发安全监管平台等措施，实现对网约车车辆的全面监控，发现潜在风险，防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。