浸没循环撞击流反应器（SCISR）（中国专利申请号 Chinese Patent App No 02138720.6）能强化液相体系微观混合的特性，其适用于快速反应沉淀过程的规律，在超细粉体研究制备领域具有其独特的优势。且从反应器尺寸上来说，浸没循环撞击流反应器比一般实验室反应器要大得多，工业化的放大问题容易解决。 在浸没循环撞击流反应器中，以CuCl2作原料、KBH4作为还原剂、氨水作络合剂、聚乙烯吡咯烷酮（PVP）作分散剂，反应—沉淀法制取纳米铜粉。最优工艺条件下制得粒径5.1～10 nm左右、粒径分布比较窄的纳米铜粉。制备工艺比较温和，反应温度为常温，实验制备产品粒径重复性好，实验室制备成本为3600元／公斤。产品经武汉大学检测中心X-射线衍射和透射电镜检测，分析得到产品单质铜含量较高，产物均为球形颗粒，无针状结晶。与已有的同类方法但采用不同反应技术制得的纳米铜粉数据相比，本产品更细、粒径分布更窄，是所见报道中粒径最小的。 纳米铜粉是一种新型的纳米金属材料，广泛应用于生产生活的各个方面，具有广阔的应用前景。本产品可通过包覆银膜制备铜银双金属粉替代贵金属银、钯粉末应用在电学领域的如导电胶、导电涂料和电极材料的制造等，包覆量仅为30％就可以具有常温抗氧化性能；同时制得的纳米铜粉可以作为润滑油添加剂，直接分散在高级润滑油中可提高润滑性能达到40％－50％，它的研发成功将为我国汽车发动机高级润滑油等产品的升级换代提供一种新型抗磨添加剂产品，因而具有广阔的应用前景。

设计了一种基于非编码RNA靶向递送的多模态可视化纳米药物，初步实现了对体内肝癌细胞模型中肿瘤干细胞和侵袭转移的抑制。郭若汨博士、吴志强博士和王晶医生为该论文的并列第一作者，附属第一医院郭宇副主任医师为通讯作者。       该研究首先通过对临床标本进行分析，发现肝癌的非编码RNA治疗靶标。进而利用前期开发的肝细胞癌特异性“诊断-治疗一体化”纳米载体技术，实现对体内肝癌细胞的基因治疗和疗程中MRI实时显影。研究中发现，开发的纳米药物通过调控上皮间质转化/干性，抑制肝癌细胞的侵袭、转移和增殖。同时，负载治疗基因的纳米药物也具有磁共振成像等多模态分子显像功能。

通过大规模筛选，鉴定出PBOV1等一系列肝癌相关基因，并证实PBOV1确实是肝癌患者的不良预后因素。在进一步的体外功能实验中发现，PBOV1可通过调控β-catenin信号通路增强肝癌干细胞的功能，进而促进肝癌进展和转移，具有作为肝癌特异性基因治疗位点的可能性。但是，目前肝癌治疗基因的体内载体问题仍未得到完全解决。所以，该团队利用帅心涛教授长期研究开发的肝癌细胞靶向化纳米载体平台，将治疗基团导入肝癌模型，实现对肝癌细胞的精准体内抑制。更为巧妙的是，该纳米载体在进行肝癌体内基因治疗的同时，可以作为高灵敏度的分子影像探针，方便地进行MRI-近红外荧光多模态活体成像，实现治疗过程和治疗效果的实时显像，动态展示纳米药物的体内实时分布和病灶在治疗过程的变化，便于后期个体化治疗技术的开发。

通过“二维限制效应(two-dimensional confinement, 2DC)”能够使无催化活性的非晶态材料转变成为高性能的光催化分解水制氢材料即二维非晶光催化剂。他们采用自己发展的“金属氧化物纳米晶LAL（laser ablation in liquids, LAL）非晶化”技术，在纯水中将Ni纳米晶转化为二维非晶NiO纳米片，并且证实了其在不添加任何贵金属助催化剂的情况下可以实现高效光

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

本发明属于碳微机电技术领域，为一种碳微电极阵列结构的制备方法 。 其步骤包括 <img file="2012101868347100004dest_path_image002. GIF" wi="16" he="24" />光刻步骤，得到阵列的碳微结构部分；<img file="dest_path_image004.GIF" wi="20" he="42" />沉积金属步骤：在所得到的碳微结构表面沉积一层或多层金属层；<imgfile="dest_path_image006.GIF" wi="20" he="42" />热解步骤：在惰性气体氛围或惰性混合气体氛围环境下，在不同的温度下进行多步热解；通过上述步骤，即可生长得到表面集成碳纳米结构的碳微电极阵列结构。本发明将厚胶光刻、金属沉积和热解相结合，得到的微纳集成结构拥有较大的比表面积，本发明的方法运用于微机电系统中，具有工艺简便，成本低廉、可控性高、可大批量生长、结构优良等特点，得到的微纳集成结构具有良好的电学性能，故可作为电机，在微型电池、微型电化学传感器等微机领域中会有较广泛的应用。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。