1. 成果简介预制缸套然后铸造或装配是采用铝合金制造汽车发动机缸体的一种主要成形工艺。传统的缸套都是用铸铁制造，铸铁耐磨性好，但热导率较低，铝合金导热率是铸铁的 4 倍，采用铝合金制造缸套的优势是迅速将发动机燃烧产生的热量传递出去，避免机油焦化，从而显著提高发动机的升功率（功率密度）。过共晶 Al-Si 合金具有热膨胀系数小、耐磨性好、热导率高、高温性能好等特点，是制造发动机缸套的理想材料。图 1 挤压铸造件              图 2 机加工后零件                 图 3 初生硅和共晶硅分布 采用常规铸造方法成形过共晶铝硅合金，疏松倾向大，强度和韧性低，而且显微组织中初生硅的尺寸难以控制。挤压铸造是液态金属在较高外加压力（百兆帕）作用下凝固成形的一种先进铸造工艺，铸件在低速下充型，高压下凝固，内部致密，组织细小，并能通过热处理强化。 清华大学成功开发了过共晶铝硅合金缸套挤压铸造成形技术，具有非常好的发展潜力和产业化应用前景。2 应用说明采用铝合金制造发动机缸套甚至全铝发动机缸体是国外主要汽车企业开发高性能发动机的重要技术之一。采用喷射沉积加挤压或锻造工艺已有相关产品，但由于工序多、流程长造成生产率低、成本高。清华大学开发的过共晶铝硅合金缸套挤压铸造成形技术具有短流程、近净成形、优质、高效、节能等优点，目前正在与汽车发动机制造企业合作，进行技术评价与应用。 申请国家发明专利 1 项。3 效益分析缸套作为汽车发动机生产中的一个重要配件，其用量大，产品和技术相对独立，原材料充足，设备投资小，适于中小企业给发动机厂配套，特别是适合于已经在给发动机厂配套铝合金活塞等部件的企业发展这一技术和产品，易于在现有客户渠道基础上丰富产品种类，同时较高的技术含量可以避免被简单模仿和恶性竞争。

1. 成果简介预制缸套然后铸造或装配是采用铝合金制造汽车发动机缸体的一种主要成形工艺。传统的缸套都是用铸铁制造，铸铁耐磨性好，但热导率较低，铝合金导热率是铸铁的 4 倍，采用铝合金制造缸套的优势是迅速将发动机燃烧产生的热量传递出去，避免机油焦化，从而显著提高发动机的升功率（功率密度）。过共晶 Al-Si 合金具有热膨胀系数小、耐磨性好、热导率高、高温性能好等特点，是制造发动机缸套的理想材料。2 应用说明采用铝合金制造发动机缸套甚至全铝发动机缸体是国外主要汽车企业开发高性能发动机的重要技术之一。采用喷射沉积加挤压或锻造工艺已有相关产品，但由于工序多、流程长造成生产率低、成本高。清华大学开发的过共晶铝硅合金缸套挤压铸造成形技术具有短流程、近净成形、优质、高效、节能等优点，目前正在与汽车发动机制造企业合作，进行技术评价与应用。 申请国家发明专利 1 项。3 效益分析缸套作为汽车发动机生产中的一个重要配件，其用量大，产品和技术相对独立，原材料充足，设备投资小，适于中小企业给发动机厂配套，特别是适合于已经在给发动机厂配套铝合金活塞等部件的企业发展这一技术和产品，易于在现有客户渠道基础上丰富产品种类，同时较高的技术含量可以避免被简单模仿和恶性竞争。4 合作方式技术转让或合作开发。5 所属行业领域先进制造。

本发明提出一种用于处理地表水和饮用水中亚硝胺类消毒副产物的光催化—吸附—膜分离组合工艺。在采用氯胺对自来水进行消毒过程中，氯胺会和水中微量有机物反应生成亚硝胺类物质。亚硝胺类污染物是一类潜在的强致癌物，严重威胁到饮用水安全。本发明的目的是提供一种能有效去除饮用水中亚硝胺类污染物的组合处理工艺，该工艺操作简单，容易实现工程应用。本发明是通过以下技术方案来实现的。 一种高效去除饮用水中亚硝胺类污染物的组合工艺，包括光催化、吸附和膜分离过程。采用光催化反应降解亚硝胺类有机物，然后通过吸附-膜分离耦合过程，在吸附去除光催化产生的小分子胺的同时得到含剩余部分亚硝胺的膜滤出水，该出水返回光催化反应器继续反应，持续运行直至亚硝胺浓度低于一定值后出水。

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。

我省沿海地区生物质资源丰富，开发利用各类生物质资源用于制备PBS类生物可降解材料，将有力地推动我省生物基聚酯技术的进步，不仅符合科技创新的精神与节能减排的要求，而且将引领生物经济的潮流，而且将力争为我省循环经济的发展和绿色GDP增长作出贡献。本项目旨在开发利用可再生生物质资源厌氧发酵固定二氧化碳生产丁二酸的新型生产工艺与方法，制备满足聚合工艺和技术要求的丁二酸单体，在此基础之上，进一步开展丁二酸/丁二元醇的直接聚合、再以反应挤出工艺制备PBS类聚酯。南京工业大学科研人员经过不懈的努力，在生物基丁二酸及PBS类聚酯的生物制造研究方面取得了重大突破，技术水平居于国内领先、国际先进水平。课题组筛选获得一株具有自主知识产权的丁二酸生产菌株，可以利用玉米粉以及玉米秸秆、玉米芯等生物质水解液作为碳源，目前已建立一条年产500吨丁二酸的生产线。以上述生物基丁二酸为原料合成了重均分子量为100，000的PBS，以及重均分子量为120,000的PBTS材料。PBS与PBTS的制备已成功完成了50 L釜的中试研究。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本，并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量，在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时，提升了特征生成的效率。其后在分类过程中，利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 （1）相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了约 2-4%。 （2）该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量，改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 （3）同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较

氧化石蒜碱(Lycobetaine, LBT)又名恩其明，是由石蒜科植物Umgernia minor的叶子或Crinum asiaticum的果实中提取出的四级啡啶类生物碱。在相应的细胞学研究中，氧化石蒜碱对于Lewis肺癌，艾氏腹水癌等多种肿瘤细胞株的抑瘤作用都十分明显。但此药物的水溶液制剂生物利用度极低，体内半衰期只有30秒，影响了氧化石蒜碱本身的药效，需要大剂量多次给药。而且由于药物脂溶性太差，不适用于大部分现有载体，限制了其在临床中的使用。 本项目将纳米乳作为氧化石蒜碱的载体，设计了一种能应用于工业化大生产，生产成本低，辅料符合要求，制备工艺简单，可以提高药物在体内的循环时间以提高药物疗效的氧化石蒜碱纳米乳给药系统，并对该纳米乳的理化性质、体内药动学、组织分布、药效学和毒副作用进行了相应的研究。

本发明提出了多态聚类的概念，并公开了一种时序网络与时序 数据的多态聚类分析方法。多态聚类是一种针对时序网络或时序数据， 以多种标准作为相似性度量指标的聚类分析方法，包括以下步骤：首 先，如果处理对象为时序数据，则只对时序数据加工成特定的形式， 而如果处理对象为时序网络，则通过谱映射的方法把时序网络映射为 特定形式的时序数据。其次建立此时序数据的多态向量，最后，对多 态向量采用改进的同步化聚类方法聚类得到多态聚类结果。

细胞周期蛋白依赖性激酶(CDKs)是一类丝氨酸(Ser)/苏氨酸(Thr) 激酶，其分子量约为 35-40kD，最早发现于裂殖酵母菌和栗酒酵母菌， 其中基因序列的同源性超过 40％并被命名为 Cdc28 和 Cdc2。在哺乳 动物中，已发现 10 个成员，Cdc2(CDK1)，CDK2-10。CDKs 在细胞 周期调控网络中处于中心地位。普遍认为 CDKs 中的 CDK2、CDK4 和 CDK6 与肿瘤发生密切相关，在肿瘤细胞中常