技术成熟度：技术突破         传统CMOS工艺的图形处理器通常是由探测、存储、处理等多个分立系统构成，不可避免的增加了集成电路的复杂性、功耗和成本，忆阻器在新型信息存储器件、存算一体化技术及人工神经网络等领域有着巨大应用潜力。         研发团队发展的感存算一体化新型光电忆阻材料与器件能够解决传统人工视听觉系统在容量、集成度、速度等方面的技术瓶颈问题，是实现高效智能视听觉传感系统的基础。研发团队首次在基于氧化钨材料忆阻突触器件的视听觉系统中模拟了速度检测的多普勒频移信息处理，进而实现高通滤波和处理具有相对时序和频移的尖峰数据。这些结果为视听觉运动感知的模拟提供了新机会，促进了其在未来神经形态传感领域的应用。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

北京维意真空技术应用有限责任公司，原名北京科立方真空技术应用有限公司，创立于2013年6月，主体经营分为真空配件销售、真空设备定制、浅蓝纳米科技三个部分，是北京从事真空产品设计、制造、销售、维修、保养于一体的性的公司，公司拥有一支、产品技术工程师和维修技术工程师，具有丰富的行业经验。        公司于2016年初至2017年末，陆续投入大量研发资金，针对等离子增强化学气象沉积设备、原子层沉积设备和高低温真空探针台设备，以及附属配件进行了系统、深入的研发、改进工作。竭尽所能满足高校、研究所的教学、科研使用，同时减少相关进口设备的市场占有率，并力争创造外汇，打出中国创造的名牌!        我们的客户遍布国内各高校和研究院所、部分军工单位和电力试验所、各级的材料、物理、化学、纳米等研究领域的实验室，期待您就是我们的下一位客户、朋友!        您的满意微笑是我们一直努力追求的经营目标!        维意真空，为您服务，唯你成就是我们的宣传口号!        技术创新、服务诚信是我们一直遵循的经营理念!        我们热诚欢迎国内外先进的仪器制造商及科学工作者与我们联系开展各层面的合作,打造成的真空系统产品、等离子体增强化学气相沉积设备、原子层沉积设备和高低温真空探针台设备供应商。

北京大学物理学院颜学庆教授/马文君研究员团队近期在激光加速重离子领域获得重要进展。他们利用人工设计的双层纳米靶材，获得了能量高达580兆电子伏特（MeV）的碳离子，将飞秒激光加速重离子能量记录提高了两倍。相关结果以” Laser Acceleration of Highly Energetic Carbon Ions Using a Double-Layer Target Composed of Slightly Underdense Plasma and Ultrathin Foil”为题发表在物理评论快报上（Physical Review Letters 122，014803 （2019））。 高能重离子在肿瘤治疗、生物辐照、核物理与核能等领域有着广泛的用途。利用超强飞秒脉冲激光加速重离子一直是激光加速领域的难点。之前的大量实验研究中，通常只能获得最高能量为几兆电子伏特每核子（MeV/u）的重离子。而在相同条件下，质子可被加速至近百兆电子伏特，远高于重离子。这是因为，要有效加速重离子，需要将其在加速初始阶段就电离到高电荷态注入到加速场中，并且保持足够长的加速时间。一般情况下，这两点很难同时实现。马文君研究员团队在前期工作的基础上（PRL 115, 064801 (2015)，PRL 113, 235002 (2014), Adv Mater 21(5),603 (2009), Nano Lett 7(8), 2307(2007)），设计并制备出了一种由超薄超低密度碳纳米管泡沫与类金刚石纳米薄膜组成的双层复合靶材，成功地同时实现了这两个条件。复合靶材在超强飞秒脉冲激光作用下，位于类金刚石纳米薄膜中的碳离子，先后经历了光压电离注入与长达数百飞秒的鞘场加速两个过程，最终速度达到了光速的30%。这是首次利用超短脉冲在实验中实现了重离子的级联加速。图：本研究结果（）与已有重离子加速实验结果汇总。 他们的理论与数值模拟工作表明，这种高效的加速方案也适用于金、钍、铀等重离子。在现有激光条件下，可产生能量为数十兆电子伏特每核子、密度为传统束流10^9倍的高能高密度重离子束流。这种高能高密度重离子束团将为超重元素合成、短寿命核素加速、温稠密物质等温加热等重要物理难题的解决提供新的方案。，将为科学前沿领域及新兴交叉学科的迅猛发展带来新的机遇。 马文君研究员为论文第一作者与通讯作者。颜学庆教授与韩国基础科学研究所的Nam，Chang Hee教授为共同通讯作者。论文主要作者还包括陈佳洱院士、贺贤土院士、M. Zepf教授, J. Schreiber教授, Kim, I Jong教授、林晨研究员、卢海洋研究员和余金清博士等。该项目得到国家重大科技基础设施培育项目（2017ZF22）、科技部重大仪器专项、自然科学基金重点项目、核物理与核技术国家重点实验室和北京市卓越青年科学家等项目的支持。 相关文章链接如下：Phys. Rev. Lett. 122, 014803 （2019）https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.014803Phys. Rev. Lett. 115, 064801 (2015)https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.115.064801

本发明公开了一种基于 AXI4 总线架构的 FCoE 协议加速引擎 IP 核，属于以太网光纤通道领域，应用于 FCoE 融合网络适配器中。本 发明包括发送模块、接收模块和控制模块。本发明建立在 AXI4 总线 架构基础之上，利用 AXI4-Lite 总线对本发明 IP 核配置寄存器，利用 AXI4 总线进行发送/接收描述符的读写，利用 AXI4-Stream 高速通道 传送发送/接收的数据。本发明可以由 FCoE 融合网络适配器

1. 痛点问题 数据是数字经济时代的核心生产要素，但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。数据的隐私计算对保护数据安全，实现数据共享与协作应用，破除数据孤岛，提供合法合规的监管抓手，最大化释放数据价值有重大的现实价值。 零知识证明、安全多方计算、差分隐私、同态加密等现代密码学算法具有坚实完善的理论基础，可以提供最为可靠的数据保护方式。例如，零知识证明算法已经在学术界和工业界受到了广泛关注，应用于可信计算、区块链扩容、匿名货币等多种场景。然而，受制于算法的复杂度和硬件的计算能力，现有零知识证明等隐私计算性能仍比明文计算慢两到三个数量级，难以有效实现产业化。 2. 解决方案 本成果提出了一种高效的流水线芯片架构，显著提升了以零知识证明为核心的多种隐私计算和区块链应用中的数据处理性能和效率。本成果以算法为核心、以数据流为参考、以芯片实现为目的，通过全流水设计，优化芯片性能、面积和功耗，多维度解决隐私计算的算力不足问题，致力于成为新基建“数据价值互联网”的基础设施。 本成果所提出的芯片架构包含两个子系统。第一个子系统主要处理有限域上的高次多项式计算。通过利用傅里叶变换分解庞大的计算任务，同时对底层模块进行定制化流水线设计，并利用数据分片、片上转置等技术优化对数据流的控制。第二个子系统主要处理椭圆曲线上的大规模模幂运算。采用计算复杂度最优的Pippenger算法与定制化的数据流和底层流水线控制，并结合实际场景下的系数分布规律采用简单高效的任务分配机制，用最小的控制逻辑实现负载均衡。

本发明涉及绝热加速量热仪技术领域，具体涉及一种绝热加速量热仪的石墨炉体用电磁感应加热方法以及智能算法控制系统。包括电磁线圈、电磁加热控制器、炉体上盖、炉体外壳、合金支撑底座、石墨炉体、底部镂空支撑、热电偶、工控一体机和计算机。石墨炉体置于缠绕好的电磁线圈的内部，所述炉体外壳依次包裹电磁线圈和石墨炉体，石墨炉体的底部具有镂空支撑。底部镂空支撑装置为石墨炉体提供稳定支承；所述电磁线圈通过其线圈端部与电磁加热控制器内部电源接口电性连接；所述合金支撑底座位于炉体外壳底部。在石墨炉体上的相应部位安装有热电偶，热电偶与工控一体机信号连接，工控一体机再通过TP‑LINK工业交换机与计算机信号连接。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

应用：远程精确监控、可穿戴设备；老年健康监控、运动员体能 检测、军队个人保障系统等。 特点：符合世界公认的最新体域网协议；极低功耗、极低辐射、 极高的传输效率。