本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。

本技术是一种构件级别的建筑地震经济损失精细化评估方法，具体包括 3 个模块：构件震害评估模块、损失评估模块和可视化模块，构件震害评估模块用于根据建筑信息模型（building information model，BIM）和易损性数据库评估每个构件的震害；损失评估模块用于根据 BIM、易损性数据库和修复标准库计算每个构件及建筑整体的地震经济损失；可视化模块用于建筑震害和损失的三维可视化展示。本技术可以将损失评估精确到构件，而且提供具体的构件损失分布，为建筑投保、地震修复策略、防灾设计等提供重要参考。

痴呆前期异常改变的代谢通路（左）与痴呆预测模型的ROC（右）复旦大学人类表型组研究院陈兴栋青年研究员团队、复旦大学附属华山医院神经内科丁玎研

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。

南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），

以肉类食品为主要基质，构建了单增李斯特菌、肠炎沙门氏菌、副溶血性弧菌、金黄色葡萄球菌、气单胞菌、生孢梭菌等主要致病菌或条件致病菌或研究替代菌的生长、残存、失活、损伤、修复等状态以及低温、酸化、渗透压、气调包装等环境条件下的动力学和概率模型，特别是通过生长模型探讨了在货架期预测方面的应用可能性，设计了电子 TTI 结构模式，并对冷冻损伤型的气单胞菌建立了适用的失活模型，初步探讨其冷冻损伤和修复机制，另外完善了两菌竞争拮抗建模理论（单增李斯特菌与植物乳杆菌、肠炎沙门氏菌与铜绿假单胞菌），构建了新型防腐剂

研究背景 芯片是人类最伟大的发明之一，也是现代电子信息产业的基础和核心。小到手机、电脑、数码相机，大到6G、物联网、云计算均基于芯片技术的不断突破。半导体光刻工艺水平的发展是以芯片为核心的电子信息产业的基石，目前半导体光刻的制造工艺几乎是摩尔定律的物理极限。随着制造工艺的越来越小，芯片内晶体管单元已经接近分子尺度，半导体制作工艺的“瓶颈效应”越来越明显。随着全球化以及科技的高速发展，急剧增长的庞大数据量要求数据处理模型和算法结构不断优化升级，带来的结果就是对计算能力和系统功耗的要求不断提高。而目前智能电子设备大多存在传输瓶颈、功耗增加以及计算力瓶颈等现象，已越来越难以满足大数据时代对计算力与功耗的需求，因此提高运算速度同时降低运算功耗是目前信息工业界面临的紧要问题。 如当年集成电路开创信息时代一样，当下已经普及的光通信正在成为新革命力量的开路先锋。与此同时，光子芯片正在从分立式器件向集成光路演进，光子芯片向小型化、集成化的发展趋势已是必然。相对于电子驱动的集成电路，光子芯片有超高速率，超低功耗等特点，利用光信号进行数据获取、传输、计算、存储和显示的光子芯片，具有非常广阔的发展空间和巨大的潜能。 项目功能 本项目瞄准光通信关键技术及核心芯片，基于量子阱二极管发光探测共存现象，探索关键微纳制造技术，研制出可以同时实现通信、感知功能的一体化光电子芯片。 技术路线 一、技术原理及可行性 本项目主要负责人王永进教授发现如图1所示的量子阱二极管发光探测共存现象，首次研制出同质集成发射、传输、调制和接收器件的光电子芯片，这些原创工作引起了业界相关科研小组地广泛关注，化合物半导体同质集成光电子芯片成为研究热点。香港大学的蔡凯威小组和申请人合作提出湿法刻蚀和激光选择性剥离技术，在蓝宝石氮化物晶圆上实现LED基同质集成光电子芯片(Optica 5, 564-569 (2018))。沙特阿卜杜拉国王科技大学Ooi教授和美国加州大学圣巴巴拉分校Nakamura教授小组在蓝宝石氮化物晶圆上，研制出基于氮化物激光器的同质集成光电子芯片(Opt. Express 26, A219(2018))。中科院苏州纳米所孙钱小组在硅衬底氮化物晶圆上，研制出基于氮化物激光器的同质集成光电子芯片(IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron. 24, 8200305 (2018))。在NRZ-OOK调制方式下，InGaN/GaN量子阱二极管可实现Gbps的光发射、调制和探测速率(Appl. Phys. Express 13, 014001 (2020))。这些工作表明研发基于光子传输的化合物半导体同质集成光电子芯片以实现片上光子通信是可行的。   二、总体结构设计及工艺流程 本项目提出的同时通信/感知一体化光电子芯片基于常规的蓝宝石衬底氮化镓基多量子阱LED外延片进行设计，无需特殊定制的外延结构。以典型的2寸氮化镓基蓝光LED外延片为例，其外延片结构如图2所示，从下至上依次为蓝宝石衬底、AlGaN缓冲层、未掺杂GaN层、N型GaN层、InGaN/GaN多量子阱层和P型GaN层，通过调节InGaN/GaN多量子阱层的参数（层厚度与In的比例等等）可制备具有不同中心波长的光源器件。   图3为本项目所提出的同时通信/感知一体化光电子芯片结构。在蓝宝石衬底的氮化物晶圆上通过刻蚀和沉积等一系列晶圆级微纳加工技术，制备出单片集成的InGaN/GaN多量子阱LED和PD。光子芯片的P、N电极可以采用倒装技术直接与基板相连，光线从透明的蓝宝石衬底发出，这样不仅使得器件具有优良的电性能和热特性而且简化了其后期的封装工艺。 三、技术创新优势 1、同一块晶圆上集成LED和PD使得两者间距离大大缩短，不仅有助于增强PD对蓝宝石表面反射光线的耦合，提升感知系统性能，而且缩小了器件整体外形，符合集成电子器件小型化、便携化的发展趋势； 2、单片集成的LED和PD器件相比于传统异质的、分立的LED和PD简化了封装形式和工艺，不再需要对LED和PD进行单独的封装，而且同质集成器件的基板也较异质结构的简单统一，极大地缩短了集成系统的制作周期； 3、同时通信/感知一体化光电子芯片采用相同的工艺就可以制作出LED和PD，简化了生长异质材料的复杂性，缩短了器件流片的周期，使用同一工艺就可将LED和PD进行批量生产，有效地降低了生产成本。 四、实验验证 本项目团队所在的Peter Grünberg研究中心拥有完整的LED器件制备、光电性能测试与电学性能测试平台，并且项目成员积累了丰富的测试技术与经验，能够满足本项目的同时通信/感知一体化光电子芯片测试同时表征光电参数与电学参数的需求。下图4所示为器件形貌表征图，从左边依次是扫描电镜图、光镜图、原子力显微镜图。   基于通信感知一体化芯片，本项目利用单个多功能集成器件成功实现了对人体脉搏的监测功能，如图5所示。   另外基于通信感知一体化氮化镓光电子芯片，我们还实现了照明、成像和探测功能为一体的LED阵列系统，如图6所示。该系统可以在点亮照明的同时，实现对外界光信号的探测与感知，通过后端系统处理后，再将信息通过阵列显示出来，实现多种功能的集成。 项目负责人王永进教授是国家自然基金委优秀青年项目、国家973项目获得者，他以第一或通讯作者身份在Light-Sci Appl.等主流学术期刊发表一系列高质量研究论文，获授权中国发明专利23项，美国发明专利2项，被National Science Review、Semiconductor Today等做9次专题报道，荣获2019年中国电子学会科学技术奖（自然科学）、2019年南京市十大重大原创成果奖等。

本发明公开了一种模拟驾驶人主观感知与反应的交通流微观仿真方法，该方法包括以下步骤：(1)确定元胞的总数和仿真车辆的个数，初始化仿真系统；(2)仿真系统按照如下步骤进行演化：根据驾驶人的最大期望速度，对车辆进行加速操作；根据交通状况对车辆进行速度调整操作；根据交通状况，对车辆进行随机慢化操作；更新车辆在下一仿真时刻的位置；(3)计算交通流的密度、速度和流量关键交通参数。本发明在速度调整操作和随机慢化操作等关键技术环节更加真实地考量了驾驶人的主观感知与反应特征，使得模型能够更好地分析驾驶人的主观因素对交通流运行的影响，为道路交通系统的规划、设计与管理提供支持。

本发明公开了一种固态盘内部闪存芯片阈值电压感知优化方法， 主要用于多层单元闪存芯片使用低密度奇偶校验码纠错时的一种优化 方法。该系统结构主要由 LDPC 编码模块、闪存芯片存储模块、非均 匀阈值电压感知模块、对数似然比计算模块和 LDPC 译码模块组成。 LDPC 编码模块主要对原始数据利用 LDPC 生成矩阵编码生成码字； 闪存芯片存储模块主要存储数据；非均匀阈值电压感知模块主要对闪 存芯片进行非均匀阈值电压感知；

面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人