集成电路键合线应用于集成电路芯片与框架的连线，数年来国内已有多家研究院所从事过这方面的研究，但无重大突破。主要表现为拉丝到0.10毫米以下时断线严重，线材的抗拉强度低，延伸率低，不仅严重影响生产效率，同时无法满足全自动键合机的生产要求，目前国内市场主要依靠进口。其原因关键是由于坯锭的凝固组织、合金的纯净度所致。大连理工大学在国家自然科学基金的资助下，利用电磁场的特殊作用，开发出高性能材料制备新技术，实现电路连线坯锭凝固组织的细微化，熔体的夹杂物、氧和氢等杂质的去除，大大降低夹杂物和气体

本技术利用微喷射粘结3D打印技术将钨粉和非晶合金粉末制成预压坯，将预压坯进行加热抽真空，采用热等静压进行热压成形，制备出钨颗粒体积分数高、非晶合金基体为完全非晶态结构且力学性能好的复合材料。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 非晶合金因其独特的非晶态结构，具有明显优于传统晶态合金的力学、物理和化学性能，如高强度，良好的耐磨性和耐腐蚀性等性能，但是非晶合金最大的的缺陷是缺乏宏观室温塑性，仅表现出极小的塑性变形能力。在非晶合金中添加晶体钨，既能增加材料密度，也可以在非晶基复合材料的塑性变形过程中诱发非晶基体中多剪切带的萌生和扩展，保证相应的非晶基复合材料具有高强度、剪切“自锐性”等特性，同时又增加塑性与韧性，使其应用范围更加广泛。粉末冶金可以突破尺寸和形状限制，相比传统制备方法具有众多有益效果，但是金属钨与非晶合金的密度差异显著，通过直接球磨混粉的方式很难将两种粉末混合均匀。 本技术利用微喷射粘结3D打印技术将钨粉和非晶合金粉末制成预压坯，将预压坯进行加热抽真空，采用热等静压进行热压成形，制备出钨颗粒体积分数高、非晶合金基体为完全非晶态结构且力学性能好的复合材料。项目旨在得到一种大尺寸、外加高含量且能均匀分布的小颗粒韧性相非晶基复合材料的制备方法。对于制备粉末密度差异大的其他复合材料同样具有重要的指导意义。

一种高分子复合散热材料制备方法，属于复合材料的制备方法，解决现有制备方法实现填充颗粒在高分子母体中平行排布时工艺繁琐、排布效果局限的问题。本发明包括制备复合粉体步骤、制备复合材料混合液步骤和固化步骤；首先在片状 h-BN 颗粒表面附着磁性纳米Fe3O4 颗粒，使其具有磁性；将磁性复合粉体与液态高分子材料混合得到混合液，通过机械振动和旋转磁场的共同作用，复合粉体粒沿着竖直方向平行排布；使用加热炉对其加热固化，最终得到固

二维层状过渡金属二硫属化物(TMDs)因其独特的电子、机械和化学性质而备受科研人员的关注。在第二项发表的研究中，研究团队制备出一系列二维TMDs材料（MoS 2

锆钛酸铅(PZT)是一种非常重要的无机功能材料， 由于 PZT 陶瓷或薄膜具有优异的压电、介电和光电等电学性能，在电子技术、超声技术、计算机技术等高新技术领域中广泛地用作滤波器、传感器、换能器、 存储器等电子元器件。但块、片状 PZT 压电陶瓷材料质地非常脆，不适合应用在复杂表面结构，而且其在拉张力下极不牢固，抗疲劳性较差；另外， 压电陶瓷片与结构构件材料的声阻抗匹配性差， 压电陶瓷片各向异性小，导致厚度方向与径向的机电耦合系数相差不大， 不但不能得到单纯厚度方向的振动，且损失了部分振

本发明公开了一种复合材料、其制备方法及应用。所述复合材 料具有以金属钴为内核、氮原子掺杂的碳纳米材料为外壳的核壳结构， 所述金属钴内核表面均匀包裹有氧化钴,其中氮原子的掺杂量在 2％至 9.6％之间，钴原素的质量分数在 5％至 20％之间。其制备方法，包括 以下步骤：(1)将三聚氰胺、浓酸和水按比例混合，加热至透明；(2)加 入碳纳米材料和钴盐混合均匀并冷却；(3)干燥；(4)隔绝氧气的条件下 升温至 500℃至 8

最近以来，LED照明以其节能环保等优点，获得了大规模的应用。以氮化物结构陶瓷相关材料（如AlN，Si3N4）为寄出的氧氮化物荧光粉在保持了高温、化学和力学稳定性的基础上，还具有较为优异的光转换性能，赢得了越来越广泛的关注。其中， 有潜力应用在紫外激发的白光LED上的Eu2+掺杂AlN蓝色荧光粉不仅具有较高的光量子效率，而且与常用的热淬灭严重的BaMgAl10O17:Eu2+ (BAM)相比，具有很高的热稳定性。但是，目前报道的Eu2+掺杂AlN蓝色荧光粉的制备方法（如Dierre B, Yuan X L, Inoue K等， J. Am. Ceram Soc, 2009, 92 (6):1272-1275；Hirosaki N, Xie R J, Inoue K等，Appl. Phys. Lett. , 2007, 91(6): 061101）都是采用高纯度氮化物粉体在高温下通过固相反应合成，要求2050℃的高温下，10个大气压的氮气压力，保温4个小时以上获得，粉体还要在保护环境中球磨粉碎由于高温产生的团聚，成本及其高昂，且颗粒尺寸控制困难。探索能够得到高纯度、粒径均匀可控、发光性能好的荧光粉且成本低的合成方法，对于这类新型材料的研究、应用都具有重要意义。 目前， AlN的合成方法主要有以下几种: 铝粉直接氮化法、碳热还原法、气相还原氮化法、裂解法、等离子体法、电弧熔炼法、自蔓延高温合成法、微波合成法，其中前两种方法已经应用于工业化大规模生产。比较而言，铝粉直接氮化法为强放热反应,反应不易控制，反应过程中放出的大量热易使铝形成融块，造成反应不完全，难以制备高纯度、细粒度的产品；碳热还原法制备的氮化铝粉末纯度高、性能稳定、粉末粒度细小均匀、成形和烧结性能良好，但是因为反应物中必须加入稍过量的碳以保证反应完全，这种方法难以避免碳的残留；而气相还原氮化法制得的AlN纯度高、粉末粒度细小均匀并且大大减少了碳的残留。而在制备氮化铝前驱体时溶胶-凝胶法又以成分易分布均匀、颗粒细小胜过固相混合法。我们首次利用柠檬酸做络合剂，通过溶胶凝胶法制备Eu2O3和Al2O3均匀混合的反应前驱体，结合气相还原氮化法的方法来合成AlN：Eu2+荧光粉，如下图。这种制备方法成本低，且具有很强的普适性，可应用于合成其他高纯氮化物应该材料。 该方法解决了生产氮化物荧光材料中需要高纯氮化物作为起始粉料成本高等劣势，利用价格低廉，原料易得的氧化物作为原料，合成出所需的氮化物荧光材料。而且此方法反应活性高，低温下得到颗粒大小均匀，发光稳定可控的发光材料，节约后处理成本。

白光LED用远程荧光，就是将荧光粉与高分子基材均匀混合，通过合理地设计和预制透镜，并制备成远程荧光预制薄膜和集成封装光源模块，产品具有以下特点：提高出光效率、减少眩光；减少光衰和色漂移；提高产品的颜色一致性和良品率；降低封装成本、光引擎模组制作成本和二次配光成本；提高光源的显色性。 其成果的主要研究内容有： （1） 针对不

（专利号：ZL 201310429320.4） 简介：本发明公开了一种同时控制电渣锭氢-氧含量的新渣系及其制备方法，属于电渣重熔渣系技术领域。该渣系成分及重量百分比为：CaF2：43～47%，CaO：18～22%，Al2O3：4～6%，MgO：8～12%，Ce2O3：14～16%，La2O3：4～6%。其制备步骤为：根据制备渣系组分及重量百分比要求按比例配置渣料，渣料为石灰石、白云石、萤石、铝矾土、氧化铈粉末和氧化镧粉末；将混合渣料在16

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断