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。

该成果主要涉及叶片、叶盘阵列加工装备设计方法，同时利用精密数控磨削工艺，在阵列机床上实现双端带冠叶片的高效率加工技术。该成果可以构成完整的航空发动机加工技术体系。其中：1）建立多主轴阵列机床的设计方法，可实现一个工序同步加工叶片零件，提高叶片、叶盘加工效率；2）形成利用圆柱坐标机床三个运动轴实现叶片榫头和型面的全面加工方法，可用于进一步降低阵列机床成本；3）利用环面砂轮实现双端带冠叶片的精密磨削方法，可在阵列机床上一次装夹完成全型面的加工，进一步提高加工效率。

该项目发现了饲草类饲料蛋白各组分中C组分是可以消化利用的,更正了国际上认为饲草类饲料中C组分不能消化利用的观点，为饲料蛋白的高效利用提供了新的理论依据。确定了奶牛常用饲料在小肠可消化吸收利用的氨基酸种类、利用效率，为我国养牛产业提供了常用饲料小肠可消化吸收（实际奶牛机体利用水平的）氨基酸数据库。 揭示了蛋氨酸（Met）和赖氨酸（Lys）缺乏时奶牛生产中乳蛋白合成的代谢机制，为氨基酸在奶牛生产中的平衡应用提供了理论依据。提出了奶牛小肠可代谢10 种必须氨基酸的适宜配比，确定了北方典型日粮泌乳早中期奶牛瘤胃保护蛋氨酸（Met）和赖氨酸（Lys）的适宜添加量分别为74g和190g。提出了以小肠可代谢氨基酸为基础的奶牛日粮应用技术1 套，日粮粗蛋白水平降低2个百分点，提高了日粮中氮的利用率，降低了饲料成本，提高了奶产量和乳蛋白，乳蛋白率平均提高0.15个百分点。减少了奶牛粪尿中氮的排放，降低了对环境的污染。

中试阶段/n该项目实现了猪产肉性状、抗病性状基因的批量挖掘与验证，开发出一批分子育种标记，建立了多标记聚合辅助育种技术体系，为湖北及我国优质健康猪的培育提供了丰富基因资源和技术支撑，取得了良好社会经济效益。

本发明公开了一种聚氨酯基黑色高分子染料、制备方法及应用，将聚合物多元醇升温至90～110°C，真空度≤0.1MPa条件下，脱水处理1～2h，通入氮气保护；降温至60～80°C，加入异氰酸酯和催化剂60～90°C下反应1～3小时；然后加入小分子黑色染料、溶剂和催化剂，60～90°C下反应3～8小时，制得带有黑色染料聚氨酯预聚体；再加入扩链剂，50～90°C下反应1～3小时；最后真空脱溶剂即可。本发明制备的聚氨酯基黑色高分子染料，是将小分子黑色染料接入聚氨酯链中，可以根据需要调节小分子黑色染料在聚氨酯链

项目概况 该化学清洗剂作为一种顶替传统化学清洗剂氟氯烃（CFC）的环保型清洗剂，可用于去 除如变压器绝缘子等电力设备内部、表面所沉积的污秽物质，避免带电设备产生绝缘性降低、 泄漏电流增大，从而造成短路、电弧、散热不良及闪污事故。 本项目处于国内先进水平。 主要特点 非 ODS 类（Ozone Depleting Substance），即对臭氧层无破坏作用，是 CFC-113 和三 氯乙烷等氟氯烃清洗剂的替代品。所制备的清洗剂溶液为流态透明状液体，无浑浊物生成， 质地均匀一致，无沉淀也无分层现象。密度大于水，低沸点、易挥发，pH 值接近中性，无 明显腐蚀影响，对铁、铜、不锈钢、铝等金属没有造成腐蚀。清洗剂电导率小，去污效果良好。 技术指标 密度大于水，沸点低（50℃～65℃），易挥发，24h 后残留量小于 10-3g。pH 值在 6.5 左右，无明显腐蚀影响，对铁、铜、不锈钢、铝等金属没有造成腐蚀。清洗剂电导率小于 10-2 uS·cm-1，去污率 95%以上。 市场前景 近年来在浙江某变电站应用，应用效果良好。并且由于它对臭氧层破坏小，随着《清洗 行业整体淘汰计划》，原有 ODS 型清洗剂将逐渐淘汰出市场。因此具有良好的市场应用空间。

一种合成苯甲醛的催化剂，该催化剂为硅胶嫁接铬席夫碱配合物。以氯丙基三甲氧基硅烷为偶联剂，环己烷为溶剂，硅胶为载体，活性组分为以salen为配体的铬席夫碱配合物，加热回流即可将铬席夫碱配合物嫁接到载体硅胶上。该催化剂制备方法简单，易操作，同时具有苯甲醇转化率高，苯甲醛的选择性好（最高可达100%），催化剂重复使用性能良好等特点。 苯甲醛，又称苦杏仁油，是最简单的、也是工业上最重要的芳香醛。它是制造染料的中间体，也是制造医药、香料、调味品、涂料等精细化学品的重要原料。苯甲醛的传统生产方法是以甲苯为原料，通过甲苯侧链氯化然后水解制得或作为甲苯氧化制备苯甲酸的副产物。在前一过程中，所生产的苯甲醛经常包含痕量的卤离子；在后一过程中，其选择性又较低。为了生产香料和药物工业上所需要的无卤的苯甲醛，选择性催化氧化苯甲醇是目前最主要的合成手段。其中，以双氧水为氧化剂，由于副产物只有水，是一条低污染，环境友好的路线。

本发明涉及一种氟改性的复合氧化物，及其制备方法和在苯酚与甲醇反应合成苯甲醚中的催化应用。该催化剂的制备方法为：先制备含氟多元水滑石，然后将含氟多元水滑石煅烧从而制备出氟改性的复合氧化物。所制备的氟改性的复合氧化物具有较高的碱量，从而在苯酚和甲醇合成苯甲醚的反应中显出很高的催化活性。 由苯酚烷基化所生成的苯甲醚是一种重要的化工中间体而广泛地应用于香料、染料等生产领域，并且可用做油品抗氧剂和聚合物稳定剂。苯甲醚传统地合成方法通常要用到有毒的烷基化试剂，并在生产过程中产生大量的废液，从而导致严重的环境污染。随着化学工艺技术的不断进步，一些绿色的烷基化试剂和非均相催化剂逐步弥补了传统方法的缺点。“绿色”的碳酸二甲酯（DMC）可以在K2CO3、[BMIm]Cl离子液体、金属碘化物和碘代叔胺上成功地将苯酚烷基化。虽然这些催化剂催化活性较高，但仍存在着催化剂回收及产物分离困难的问题。因此，当务之急是开发高效的非均相催化剂。

本发明公开了一种选择性识别铅离子的网状离子印迹聚合物、其制备方法及其应用，属于新材料领域。利用曼尼希反应合成 8-羟基喹啉接枝明胶多肽作为功能单体，具有活性基团更加丰富、收缩/溶胀性能好，成膜性高等优点。在此基础上，提出一种物理成膜-二次溶胀-化学交联三步制备离子印迹聚合物的制备技术。通过控制溶胀所用器皿的尺寸，在特定狭小空间内完成膜材料自发扭曲/折叠，获得各种形貌的印迹聚合物。最后，经过京尼平/转谷氨酰胺酶双交联后，形成网状铅离子印迹聚合物薄膜。由于功能单体富含多种活性基团、双交联体系和独特的网状