项目成果/简介:项目简介：针对设备如何正确理解人类的逻辑和时序知识，并将获得的知识便捷的转换为当前计算机体系的执行代码的问题，设计了用于智能应用的SOC芯片。此芯片由当前通用微处理器和相应的固件构成，固件由操作系统、类似人脑树突学习和推理的新型思维模型和通用通信模块构成，SOC系列芯片可以解决认知人类逻辑、时序思维的问题，具备了一定的认知智能。系列芯片可分无带代码编程的控制芯片，无代码编程的总线与网络通信芯片，低代码编程的运动控制芯片，制造业核心控制设备本质安全芯片等几个系列的芯片。技术的创造性与先进性、创新要点：01）、提出了类人思维计算理论方法02）、有别于冯诺曼和哈弗结构的计算机运行架构 a、传统的计算机程序由程序员完成，新的框架和机制要求计算机程序由使用者经过简单培训便可完成，改变了目前程开发模式。 b、应用开发过程可直接认知和理解以人类思维描述的开发目标几乎无需编写代码，与现有单片机、PLC等开发模式完全不同，具备了认知人类知识和经验的高等级人工智能功。c、与现有的开发模式和开发工具相比，对开发人员专业技能要求大大降低，应用开发效率极大提高。03）、以人类思维的视角而非二进制运算的模式进行计算机数据的处理。获奖情况：获2016年山东省科技进步一等奖应用范围:2019年工信部的报告中提到，2019年工业互联网产值达4800亿，并拉动2万亿的增长，而我们的芯片可以直接应用于工业互联网物联网，我们的SOC芯片是支撑物联网的基础。此芯片不仅能够为智能制造、高端装备提供不同功能的智能SOC，又可以以此为核心生产智能设备，还可以提供工业互联网物联网领域的整体解决方案；方案已经应用于智能楼宇综合管理系统，智慧建造智能管控系统，办公楼宇智能节能管理系统，智慧气象综合管理系统等，不仅能解决客户的智慧应用问题，还能完全替代国外控制领域的核心产品，从而不被卡脖子。技术成熟度:可以量产

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

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。

基于分布式芯片驱动的 LED 集成化照明模组，将驱动与光源集成为一体化标准模组，克服了开关电源的电解电容寿命瓶颈、可靠性差、成本高等缺点，具有可靠性高、 寿命长、结构简单、模块化设计、安装方便、免维护、智能化、成本低等优点。结合窄带物联网(NB-IoT)、Zigbee、 LoRa 等无线通讯技术，实现了大数据物联网平台的智慧城市照明系统，通过精细化运营管理，可达到 70%的节能减排效果。实现驱动芯片化、模组集成化、通讯无线化、软件智慧化、系统物联化。 

虹膜识别技术的应用 1.将先进的虹膜识别算法芯片化，在成本，功耗，速度上都较目前的虹膜识别产品有很大的优势。 2. 依托中科大微电子学院和合作的芯片研发公司，创建一个虹膜识别技术的芯片级产业创新平台，将智能虹膜识别芯片广泛应用于各行各业。 

本发明公开了一种智能瓶类分类回收机，包括：第一活动挡板；第二活动挡板，与所述第一活动挡板组成上宽下窄的金属检测腔以使进入金属检测腔的瓶子集中在底部；金属传感器，安装在金属检测腔的底部；金属瓶收集腔，位于所述第一活动挡板的下方；磁性传感器，安装在金属瓶收集腔的底部；非金属瓶收集腔，位于所述第二活动挡板的下方；光电传感器，安装在金属瓶收集腔的底部用于检测瓶子是否为玻璃材质；储瓶容器，设有四个位于非金属瓶收集腔和金属瓶收集腔下方，顶部设有瓶子进口；导向输送模块；本发明的回收机通过两级检测可以分辨四种瓶子并且分类存储，合理的结构布局结合传感器技术，分辨材质高效准确，整体结构紧凑，占用空间小。

XM-602A脑模型   XM-602A脑模型由脑矢状切面、大脑半球、小脑和脑干等8个部件组成，显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经等结构。 尺寸：自然大，13.5×12.5×16cm 材质：PVC材料

推进节能减排，发展低碳经济和包括半导体照明在内的绿色节能产业，不断扩大绿色消费已成为实现我国经济可持续健康发展的重要内容。半导体照明的发展，在进一步降低成本和提升光品质的基础上，将会朝着更高的可靠性以及智能化等方向发展，从而提升产品的附加值。可靠性方面，最重要的是控制LED的结温。当芯片设计不良、或者封装的散热设计不良、或者灯具的散热设计不良、或者灯具的使用环境温度过高时，都可能导致LED的结温升高，从而影响LED的性能和寿命。智能照明方面，目前面

XM-604A脑及脑动脉模型   XM-604A脑及脑动脉模型由脑矢状切面、大脑半球、小脑、脑干和脑血管等9部件组成，显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经和脑血管等结构，共有41个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大，20×18×18cm 材质：PVC材料