复合升降机器人将移动底盘、竖直导轨、机械臂、视觉传感器、末端工具通过主控模块集成于一体。与传统形式的复合机器人相比，增加了升降系统，进一步扩展了机器人的工作空间。同时在机械臂末端不仅配备了执行工具，还集成了一款开源的3D视觉传感器，保证机器人在充足的工作空间下，具有更高的任务准确性和灵活性。

针对某些条件允许的餐厅或食堂，使用云宝自动送餐机器人，实现零接触就餐模式，保证就餐安全和卫生。把繁琐、重复的事情交给机器人去做，送物、送外卖、送客需品。更多的使用机器人运送，避免人与人接触，让客人在居住期间更安心。云澎自动送餐机器人，减少接触频率，有效预防接触传播。

Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

RNA病毒一直给人类健康带来巨大威胁。分节段负链RNA病毒（sNSV）通过自身携带的RNA聚合酶抢夺宿主细胞mRNA的5’端帽子结构，转录为病毒mRNA，合成的病毒mRNA是由宿主基因和病毒基因组成的嵌合mRNA。此过程被称为“Cap-snatching”，是sNSV复制周期中的关键环节。 一直以来，人们认为：病毒mRNA翻译的蛋白只包含病毒基因的开放阅读框（ORF），宿主来源的mRNA序列的作用是其5’端帽子结构可供宿主细胞翻译体系识别，其他宿主源遗传信息没有合成病毒蛋白的功能。 该研究揭示了病毒编码蛋白的新机制。 研究发现，病毒抢夺过来的宿主源mRNA片段，不仅起到5’端帽子结构的作用，而且这些宿主源mRNA片段包括起始密码子（AUG），宿主细胞可以从宿主的AUG开始翻译，编码两类宿主与病毒的嵌合蛋白。若宿主源AUG与原有病毒蛋白ORF在同一读码框中（in-frame），产生的蛋白为 N 端延长的宿主与病毒嵌合蛋白； 若宿主源AUG与原有病毒蛋白ORF不在同一读码框中（off-frame），产生的蛋白为新型的嵌合蛋白（Novel host-virus encoded proteins）。 进一步研究结果发现：流感病毒感染细胞后可以产生上述两类嵌合蛋白，这些嵌合蛋白可以诱导T细胞反应，并且与病毒的毒力相关。该研究提示，这种新的病毒蛋白编码机制可能不仅仅局限于流感病毒，在其他人类病毒、动物病毒和植物病毒中也广泛存在这种宿主与病毒嵌合蛋白的编码机制。 本研究是由美国纽约西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）牵头，多国科研工作者共同合作完成。

本发明多源约束类复杂曲面零件精密加工预处理方法属于复杂曲面零件精密加工领域，特别涉及多源约束类复杂曲面零件精密加工预处理方法。本发明对复杂曲面零件进行约束源分析，先确定零件类型，根据目标曲面最终面形的约束源类型，分析约束间的耦合作用机理，建立约束源之间的耦合关联模型，以满足性能指标为目标，找出对目标曲面的面形起决定作用的以性能指标为驱动的性能相伴曲面，确定通过调整几何约束以满足性能要求的修磨补偿方法，求得目标曲面各点区域的加工余量分布，最终确定满足性能指标的目标曲面精确面形。本发明提高了该类复杂曲面零件精密加工的效率和精度，使零件同时满足几何要求和性能要求。

本发明提出一种用于处理地表水和饮用水中亚硝胺类消毒副产物的光催化—吸附—膜分离组合工艺。在采用氯胺对自来水进行消毒过程中，氯胺会和水中微量有机物反应生成亚硝胺类物质。亚硝胺类污染物是一类潜在的强致癌物，严重威胁到饮用水安全。本发明的目的是提供一种能有效去除饮用水中亚硝胺类污染物的组合处理工艺，该工艺操作简单，容易实现工程应用。本发明是通过以下技术方案来实现的。 一种高效去除饮用水中亚硝胺类污染物的组合工艺，包括光催化、吸附和膜分离过程。采用光催化反应降解亚硝胺类有机物，然后通过吸附-膜分离耦合过程，在吸附去除光催化产生的小分子胺的同时得到含剩余部分亚硝胺的膜滤出水，该出水返回光催化反应器继续反应，持续运行直至亚硝胺浓度低于一定值后出水。

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。