已有样品/n3D NAND 是革新性的半导体存储技术，通过增加存储叠层而非缩小器件二维尺寸实现存储密度增长，从而拓宽了存储技术的发展空间，但其结构的高度复杂性给工艺制造带来全新的挑战。经过不懈努力，工艺团队攻克了高深宽比刻蚀、高选择比刻蚀、叠层薄膜沉积、存储层形成、金属栅形成以及双曝光金属线等关键技术难点，为实现多层堆叠结构的3D NAND 阵列打下坚实基础。

净气型危化品智能存储柜专为有害化学品存储而设计，适用于各种领域，各种化学品类型。产品具有通风、净化、防盗、防潮、智能管理等功能，可存储大多数在实验室使用的化学品，净化柜内有害气体，高效环保。 系统特点： ●实现危化品取用的权限访问控制，双人脸识别开门，使用授权管理，支持工牌、指纹密码开门，提高人员管理透明度。 ●利用物联网、互联网技术对危化品进行智能化管理，柜内环境实时监测（VOC、温度、湿度），保证使用安全。 ●危化品智能称重，错放漏放报警，未关门报警，缺货自动提醒，存储异常自动报警，减轻工作人员管理负担。 ●自动化、智能化管理，全景摄像头，远程实时数据同步，现场环境实时掌控。 ●危化品管理实现一物一码，全程可视化及全程追溯管理，实现精准库存及使用管理，避免使用差错。 ●实现危化品存取的自动感知和库存的自动盘点，自动台账，本地与远程云平台数据同步。

当前，高校内部学院、部门网站更新不及时，僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍，造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”，很好的解决了上述出现的问题。同时，还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能，支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据，使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型，让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点： 1.监控敏感信息泄露，展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势，同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势，分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。

【师生办事可信应用服务平台】赋能可信电子凭证应用(“1+X”凭证)、可信电子证照应用(涵盖:“录取-毕业”整个学业历程)、在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议)、电子签章集成应用(OA、网办、财务报销)、可信身份验证(新生入学复查、学籍注册)等应用场景。 利用数字化、集成化、可信化的手段，依托PKI身份认证体系，以数字证书为基础，以数字签名、数字水印为核心技术，建立标准师生办事服务体系，实现统一标准的电子签章制作、发放、管理、审计、查询、验证等服务，解决师生办事自助服务过程中所遇到的关键问题，包括电子文件安全、电子公文交换的权威性、电子签章、电子签名合法性等问题。 ■ 应用场景一:可信电子凭证应用 可信电子凭证平台依托PKI身份认证体系，以标准电子签章服务体系为核心，将数字证书与学生校内基础数据整合，为师生提供可信电子凭证的申请、生成、派发、验证等全在线自助服务，解决全流程线上业务办理“最后一公里”问题，三步申请、一秒送达、一次搞定。 “1+X”赋能:1个核心凭证生成输出能力“赋能”X个业务部门多种凭证需求 ■ 应用场景二:可信电子证照应用 围绕可信电子证照全生命周期赋能，为师生提供在线申请、缴费、生成、预览、派发、授权、吊销及使用核验等可信电子证照应用功能。贯彻学生整个学习历程(从新生录取到毕业审核后发放可信电子毕业证书),支撑可信电子录取通知书、电子学生证、电子准考证、荣誉证书、获奖证书等各类可信电子证照的全面应用。 颁发的电子证照文件支持上架省政务平台实现“亮证”，融入省级可信互认体系。师生/校友用户可通过社会身份体系登录省政务平台查询并使用个人电子证照，有效打通校内外证照互认壁垒，显著提升电子证照的权威性与含金量。 ■ 应用场景三:在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议) 在线签署应用将身份认证、数字签名与电子签章技术深度融入校园管理全流程，实现申请审批、项目课题、合同协议三大场景全流程数字化管控: 申请审批:满足学籍异动、毕业离校办理、停调课等日常申请审批事项的发起、流转、审批、签名、盖章全流程线上办理，实现“师生跑签”到“线上秒签”，大幅缩短业务处理周期。 项目课题:大学生创新创业项目、横向课题协议、社科规划项目申请书等项目课题的立项申请、审批与评审环节，实现项目材料全流程无纸化管理，确保数据存证、防丢失防篡改。 合同协议:支持校内外人员自由签署三方就业协议、货物采购合同、技术服务合同等合同协议(数字签名、单位盖章)，签署过程合法合规、防抵赖、可追溯，签署文档实现数字化归档管理。

一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。

翟继先课题组此次发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个组织和176个发育时期，同时也对突变体和处理条件分别同对应的对照组进行差异表达分析。

基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。

采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统（RoboMiner），主要用于对数据库中的进行数据分析，从中提取隐含的深层信息，为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具，其应用场合极为广泛，前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能：数据予处理，挖掘、结果表达与管理。