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。

本发明公开了一种阻性传感器阵列测量装置，所述阻性传感器阵列为共用行线和列线的阻性传感器阵列；该测量装置包括：标准电阻行，其包括一行N个标准电阻，被增设于阻性传感器阵列中，从而得到一个新的共用行线和列线的（M+1）×N电阻阵列；（M+1）个运算放大器，与电阻阵列的（M+1）条行线一一对应，各运算放大器的反相输入端、输出端分别通过一根连接线与其所对应行线连接；控制器，其具有至少(M+1)个IO端口以及至少N个ADC采样端口，其中的(M+1)个IO端口与（M+1）个运算放大器的同相输入端一一对应连接，其中

随着科学技术的发展和人们健康意识的提高，生物材料在临床医学上的应用也越来越广泛。各种人工生物材料如，人工导尿管、人工体腔引流管、人工静脉导管、人工血液透析或腹膜透析管、人工气管插管、人工心脏瓣膜、人工骨、人工声带等广泛使用。统计显示，全球每年有上百万的生物材料制成的医疗装置植于体内，仅在北美每年的尿路导管（urethral cathers and urinary stents）的使用量就高达1亿支。但是，生物材料在给临床治疗带来便捷的同时，仍存在某

随着国家环保要求日趋严格，国内许多钢铁厂从人口密集的内地迁往沿海城市。由于沿海地区空气湿度和盐分浓度比内地高，造成钢铁厂冷却水中氯离子等电解质浓度也比内地高，结果造成沿海钢厂生产出的各种钢铁产品锈蚀程度普遍比内地严重得多。钢材高温初轧过程中往往要用到高压水，以除去高温轧制时产生的厚厚氧化铁皮。另外，钢材轧制控冷时要用到大量的冷却水。如果高压水和冷却水中含有较多的氯离子，就会使得轧制后的钢材表面出现较厚的红色铁锈。比如在淬火钢生产过程中，水冷淬火后的钢板在内地城市一般是不生锈的，但在同样生产条件下沿海城市生产的淬火钢板锈蚀严重，甚至造成相当一部分钢板报废。还有，沿海城市钢厂生产的合格钢铁产品放在码头等待外运时在很短时间内就发生了锈蚀，这样的情况在内地并没有发生。因此，沿海城市钢铁厂生产所用水质和空气缺陷问题造成了生产过程和储运过程中钢铁锈蚀现象。如何避免这些过程钢板锈蚀一直困扰着许多沿海钢铁厂。

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。

现有的有机氮测定方法主要基于差减法，存在多方面测定的累加误差，结果难免不够精确和可靠。本发明技术是一种体积排阻色谱联用型氮检测器及应用，其对有机氮的检测原理在于通过体积排阻色谱柱实现有机氮和无机氮的分离，然后通过石英螺旋管结合紫外氧化的方式将有机氮转变为硝态氮，通过紫外检测器检查硝态氮在220nm的紫外吸收，实现定量分析。

本发明公开了一种井间并行电阻率 CT 测试方法，是对钻孔间地质条件及构造特征进行探查的一种物探技术。通过在两两钻井之间布置测试系统，形成 64 个电极的井间测线，采用并行电法数据采集技术进行单极或偶极供电与测试，获得井间电性采集数据，形成井间不同电极间层析数据体。通过井间电阻率层析成像技术实现对测试区域电阻率及激电参数成像，进一步评价其岩层及构造特征状况，获得地质解释成果及认识。该套测试系统可完成 1200m 深井的数据采集。

纳米金刚石的金刚石晶粒尺寸在100nm以下, 表面极其光滑平整, 摩擦系数极低(可小于0.05), 因此是十分理想的工具(模具)涂层和光学涂层材料, 同时在MEMs (微机电系统)和高性能大屏幕(场发射)显示技术等领域也有非常好的应用前景。 本项目组采用微波等离子体CVD和 DC Arc Plasma Jet CVD两种工艺方法, 在玻璃, 硅, 钼和硬质合金等衬底材料上成功制备了纳米金刚石膜。 在玻璃衬底上制备的纳米金刚石膜晶粒平均尺寸小于100 nm, 表面粗糙度小于Ra 5nm, 采用纳米力学探针测量的显微硬度高达8000kg/mm2, 在可见及近红外区域具有非常好的透过特性, 紫外喇曼光谱(在新加坡国立南洋理工大学测试)显示薄膜几乎为纯净的金刚石纳米晶粒组成。在其它衬底上的纳米金刚石膜的组织结构和性能测试正在进行之中。 纳米金刚石膜涂层硬质合金工具: 其中最有前景的是纳米金刚石膜涂层硬质合金微型钻头; 纳米金刚石膜涂层光学应用: 包括诸如”永不磨损钻石涂层玻璃表壳”和”永不磨损钻石涂层玻璃眼镜片”, 及ZnS, Ge, Si等重要红外军事光学材料的抗(雨滴、沙粒)冲刷涂层; 微机电系统(MEMs)的微机械构件: 如微型齿轮, 轴, 轴承等; 高性能大屏幕显示器件