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

本发明公开了一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法，包括步骤 1）将文本数据流分割成固 定大小的文本片段并通过向量空间模型表示成矩阵；2）使用压缩感知理论对文本数据流进行空间降维 抽样；3）计算降维后每个文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通过对数倾斜时间（LTT）模型得到抽 样文本。本发明面向互联网海量的、不断增加的文本流，通过更少的存储消耗来实现更快的文本流抽样 和存储，在大大降低抽样文本流规模的情况下，能够以全局视角获得整个文本流中最有价

本发明公开了一种应用于数据去重系统中的碎片消除方法，该 方法利用历史信息准确地识别碎片，系统内存开销少且恢复吞吐率高。 该方法首先对数据流中的文件进行分块、求指纹，查询索引找到重复 数据块；然后在上次备份记录的稀疏容器集合中查找重复数据块的容 器 ID，判断哪些重复数据块属于稀疏容器。对于属于稀疏容器的重复 数据块，将其重写到新的容器中。该方法在备份过程中，只需记录下 相关容器的利用率，内存开销极小。本发明还提供了相

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证