该成果通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息与车辆信息，现实了交通检测探头，通过交通控制中心与交通诱导显示屏的通信，在没有人员干预的情况下，交通控制中心通过对信息的采集与分析，对路段的车辆通行情况进行实时处理，最终将处理结果通过显示屏显示出来，为驾驶人员顺利通行提供了引导。

根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。利用了物联网的技术优势，通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息

根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。 通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。 利用了物联网的技术优势，通过无源高频率

01、项目背景 应用于卫星星间远距离组网通信，同时可以用于隐蔽通信场景。星间组网通信终端物理层软件是星间组网通信终端的重要组成部分，用于建立卫星之间双向低速率星间数据通信链路，完成相互间情报数据和其他信息传输任务。 02、项目简介 星间组网通信终端物理层软件包括来自上层的数据进行信道编码和调制，对接收到的基带数据进行同步、解调和译码。发射功率4W，通信距离>1000km，解调信噪比<-23dB。 03、关键技术 面向突发通信的超低信噪比同步技术：同步信噪比<-26dB，即噪声功率比信号功率大400倍情况下实现精确同步。 抗干扰技术：抗干扰容限最高可达23dB。

成果与项目的背景及主要用途 我国城市交通基础设施的交通供给能力不能满足现实和潜在的交通需求，基础设施短缺与其利用的低效率并存，交通管理智能化可以提高路网通行效率、提高道路利用率；智能化、全天候的交通信息采集处理系统是实现智能化管理的前提和基础。 本成果发明了一种具有安全、无障碍、全天候、在多车道及各种速度下准确测量车速、流量、车型和道路利用率等多种信息的交通信息采集、信息处理系统，包含激光测量装置和交通信息智能处理软件两个组成模块。

通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。

电子材料及器件噪声-可靠性测试平台，该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术，将子波分析用于噪声-可靠性表征，可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数，同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点，良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。

本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发，从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间，第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通，第一 PMOS 开通之后，给 Nwell 施加一触发电流，第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通，晶闸管电流（ SCR current ）导通大部分 ESD  电流，从而实现了 ESD 保护。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义