国际上第一个铌酸锂有源光量子芯片 一、项目分类 重大科学前沿创新、关键核心技术突破 二、成果简介 南京大学物理学院祝世宁院士的科研团队，研制出国际上第一个铌酸锂有源光量子芯片。该芯片集成了微型化光学超晶格纠缠光源、波导量子干涉器、波分复用器及电光调制器等不同功能器件,实现了纠缠光子的高效产生、高速电光调制并完成相应的信息处理功能。该芯片由光纤耦合输入输出,能在室温稳定工作，工作电压低于3.55V，调控速率可达40GHz。芯片的多项核心指标如纠缠光子产率、调谐速率、调谐带宽等创下当时国际最高水平，为光量子集成光学和信息处理开辟了一条和硅基芯片不同的技术路线。 成果以编辑推荐形式发表在物理学顶级期刊《物理评论快讯》(Phys. Rev. Lett. ,2014)上，被国际Physics、IEEE Spectrum等科技媒体重点评述。成果也成功入选中国光学十大进展(2014)，以此为主要成果之一的“光学超晶格中纠缠光子的产生、调控和应用”获2020年高等学校自然科学奖一等奖。以此成果为基础，团队成功获批和完成基金委重大科研仪器研制项目，研制出多种高性能量子光源。

本发明公开了一种基于电控液晶双模微透镜的控光芯片。该芯片包括面阵电控液晶双模微透镜；其包括液晶材料层，依次设置在液晶材料层上表面的第一液晶初始取向层、第一电极层、电绝缘层、第二电极层、第一基片和第一增透膜，以及依次设置在液晶材料层下表面的第二液晶初始取向层、公共电极层、第二基片和第二增透膜；第一电极层由其上布有 m×n 元阵列分布的圆孔的一层匀质石墨烯膜构成，公共电极层和第二电极层分别由一层与第一电极层同质的匀质石

本发明公开了一种液晶基红外波束偏振控制芯片，包括芯片壳体(4)以及位于该芯片壳体(4)内的阵列化液晶偏振控制结构(3)；芯片壳体(4)上设置有第一驱控信号输入端口(1)，第二驱控信号输入端口(2)，第三驱控信号输入端口(5)，第四驱控信号输入端口(6)。红外光波进入芯片的阵列化液晶偏振控制结构后，按照液晶偏振控制结构的阵列规模和排布情况被离散化为子波束阵。子波束与受控电场激励下的液晶分子相互作用，被执行水平、垂直、4

本发明公开了一种芯片连晶缺陷识别方法，该发明主要用于在 芯片制造过程中识别含连晶缺陷的不合格芯片；包括三个步骤：步骤 一，对采集到的芯片图片进行模板匹配，定位出芯片的位置，根据芯 片的位置，对图片进行截取；步骤二，对截取获得的图片进行预处理， 增大芯片基体与背景的差别；步骤三、对经过预处理的图片进行分割， 获取 blob 块，对 blob 块进行特征分析：首先以面积为基准判断出是否 含连晶缺陷；对面积正常的 blob 块，获取其 blob 块最小外接矩形的中 心点以及四边中点的位置，以中心点以及四边

本发明公开了一种倒装LED芯片在线检测方法，该方法所涉及的检测装置包括盘片装载台、运输传输系统、收光测试组件、探针工作台以及探测对准系统，其中，该在线检测方法为：在工作中，运输传送系统可以运输盘片工作台到合适的工作区域，调整位姿之后，启动探测对准系统对探针工作台进行控制，使探针与待测试的芯片接触通电，使芯片发亮，从而收光测试组件可以对其进行检测。按照本发明的机械结构，能够成功地解决倒装LED芯片电机和发光面不同侧的问题，并且采用了精密图像运动控制技术，实现了倒装LED芯片的高速精密测试，加快了芯片的检测效率。

本发明公开了一种基于模板匹配的芯片定位方法，具体包括以下步骤：步骤一，制作模板；步骤二，对待定位图片进行预处理，增大背景与芯片基体的对比度；步骤三，对预处理后的图片进行图像分割，得到blob块，利用blob块的面积和blob块对应的最小外接矩形的边长信息排除存在连晶、缺损缺陷的芯片；获取剩下的blob块的最小外接矩形的中心位置坐标，以及短边与水平方向的夹角；步骤四，根据步骤三得出的中心位置坐标和夹角，在待定位图片上采用模板匹配芯片，定位出芯片的位置和角度。本方法主要适用于芯片制造过程中对芯片的定位，采用先筛选再匹配的方法能快速准确定位出合格芯片的位置，排除掉带有连晶、缺损缺陷的芯片。

本实用新型公开了一种倒装LED芯片在线检测装置，包括底座，所述底座的上端转动连接有支撑块，所述底座的正上方设有支撑台，所述支撑块的上端与支撑台的下端转动连接，所述支撑台的上端分别固定连接有第一安装块和第二安装块，所述第一安装块和第二安装块之间设有LED芯片本体，所述LED芯片本体的一侧设有支撑杆，所述支撑杆远离LED芯片本体的一端贯穿第一安装块，所述支撑杆与第一安装块之间为转动连接，所述第一安装块的上端插设有第二螺杆，所述第二螺杆的下端贯穿第一安装块并与支撑杆相抵，所述第二螺杆与第一安装块之间为螺纹连接。本实用新型通过调节机构的设置，实现对LED芯片翻转、旋转，提高使用时的便捷性与检测时的多样化。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 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。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

浮游植物在表层获取光能固定CO2，形成颗粒有机碳（POC）往下沉降，在深海再矿化后生成铵（NH4+），从而为深海化能自养细菌/古菌提供了能量来源。因此，氨氧化古菌和亚硝氧化细菌所介导的两步硝化过程是实现光能传递到深海被利用的重要途径，是深海重要的供能过程，支撑了海洋“黑暗固碳”——不依赖于光合作用的化能自养固碳，为深海生物圈提供了“新”的有机质，同时积累硝氮。由于亚硝氧化菌群研究的长期滞后，氨氧化和亚硝氧化功能群在深海的协作关系始终不明了，因此国际上对深海硝化菌群支撑的碳（C）−氮（N）耦合机理（定性）的理解仍极为有限，对C−N计量学关系（定量）的准确估算仍是空白。 该研究工作结合多组学分析、生理学实验、现场原位速率及动力学观测和模拟，以及生态系统模型，阐释了氨氧化古菌和亚硝氧化细菌显著差异的代谢策略，及两步氧化过程耦合、硝化与黑暗固碳耦合的生理生态学机制，建立了硝化菌群支撑的C−N、物质与能量转换的计量学关系，量化了深海硝化过程对深海生物圈及全球海洋碳循环的贡献和影响。该工作为深海物质与能量循环研究提供了新的参数，对深入认识深海生物地球化学过程具有重要意义。

项目成果/简介:浮游植物在表层获取光能固定CO2，形成颗粒有机碳（POC）往下沉降，在深海再矿化后生成铵（NH4+），从而为深海化能自养细菌/古菌提供了能量来源。因此，氨氧化古菌和亚硝氧化细菌所介导的两步硝化过程是实现光能传递到深海被利用的重要途径，是深海重要的供能过程，支撑了海洋“黑暗固碳”——不依赖于光合作用的化能自养固碳，为深海生物圈提供了“新”的有机质，同时积累硝氮。由于亚硝氧化菌群研究的长期滞后，氨氧化和亚硝氧化功能群在深海的协作关系始终不明了，因此国际上对深海硝化菌群支撑的碳（C）−氮（N）耦合机理（定性）的理解仍极为有限，对C−N计量学关系（定量）的准确估算仍是空白。 该研究工作结合多组学分析、生理学实验、现场原位速率及动力学观测和模拟，以及生态系统模型，阐释了氨氧化古菌和亚硝氧化细菌显著差异的代谢策略，及两步氧化过程耦合、硝化与黑暗固碳耦合的生理生态学机制，建立了硝化菌群支撑的C−N、物质与能量转换的计量学关系，量化了深海硝化过程对深海生物圈及全球海洋碳循环的贡献和影响。该工作为深海物质与能量循环研究提供了新的参数，对深入认识深海生物地球化学过程具有重要意义。