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实验与计算分析
新型压力设备开发 松软地基上压力管道沉降与热变形安全评估 材料微结构分析与动态力学性能测试 材料表面镀层粘着力与耐磨强度的划痕测试应用实例：针对海底天然气水合物的实际生成条件，在国内首次设计和制造了具有自主知识产权的低温高压天然气水合物模拟合成与分解设备。该成套设备由高压可视化釜体、制冷及浴槽温控系统、磁力搅拌系统、参数控制台及计算机数据采集系统、模拟天然气配气系统、天然气高压增压系统共 6个子系统组成。应用结果表明 , 该设备安全可靠 , 能成功地应用于天然气水合物模拟合成、分解和有关测试分析，其部分结构和功能有所创新 , 达到国外相关部分类似产品的水平。
南京工业大学
2021-04-13
几何量子计算研究
提出了一种可优化的非绝热和乐量子计算新方案, NHQC+，打破了以往和乐量子计算（基于非对易几何相位的量子计算）对不同能级的耦合脉冲必须同步、脉冲面积必须固定的严格限制,使得几何量子计算可与优化控制理论相结合，并且大大提高了几何量子门对系统噪声鲁棒性，为进一步拓展到可结合脉冲整形技术的几何量子计算提供了可能。论文第一作者、2018级哈工大-南科大联培博士生刘宝杰称，新方案NHQC+只需要用一个三能级量子体系就可以实现，相比之前需要应用复杂脉冲序列同
南方科技大学
2021-04-14
超导量子计算研究
翁文康和他的博士生刘宝杰提出的新方案使用了一个三能级量子体系，其中基态和第二激发态被用作为量子比特的0和1态，第一激发态作为一个辅助能级。通过施加和体系两个量子跃迁接近共振的微波信号，并控制信号随时间的变化，可以实现对系统演化产生的几何量子相位的精确调控，进而实现任意指定的几何量子门。相对其他已有的几何量子门方案，新方案中量子门速度得到了数倍的提升，并且对控制信号误差具有更好的容错性。此外，这一方案还具有实验复杂度相对较低和易于在不同量子体系上实现等优势。陈远珍和他的博士后严通行合作，在超导量子体系中成功实现了这一方案。实验中获得的单比特量子门保真度达到了97%，引起误差的主要原因包括量子比特和环境相互作用导致的退相干，以及微波控制信号的精度误差等。 这项工作对于进一步发展基于几何相位的量子计算具有启发意义，其后续相关研究目前也在开展之中，包括基于相同思想的两比特几何量子门和更为简化的几何量子计算方案等。
南方科技大学
2021-04-13
高性能计算系统
为教学科研服务，面向科研院所和高校用户提供科学与工程等高性能计算服务。
赛尔网络有限公司
2023-04-25
科学计算器
产品详细介绍
深圳凌峰电子有限公司
2021-08-23
科学计算器
产品详细介绍公司主要产品有防水科学计算器（国家专利产品）SC-118B、SC-118C、SC-82MSSC-118D和小学生计算器SC-127L。防水科学计算器SC-118B、SC-118C、SC-82MS、分别适用于任教、北师大、华师大、等版本教材，全国中学生适用，具有功能强大、外观精美、操作灵活、质量可靠等特点，并能防止潮湿、粉尘、油污、高低温、等对计算器的损伤，提高可靠性与使用时间，保证在考试中不出现功能错误。
深圳市汇科电子有限公司
2021-08-23
科学计算器
产品详细介绍
重庆市江津教学设备公司
2021-08-23
科学计算软件集成
QFDesk是一个集成前处理、求解器、 后处理的基础软件平台。QFDesk已经实现了专业软件必备的功能模块以及扩展所需的全部基础模块，为客户实现专有计算软件提供灵活、丰富的接口。我们将与客户一起开发属于客户转悠的功能模块。由于所有的基础模块已经在QFDesk中实现，这使得扩展客户专属功能模块的工作非常简单和高效。用户可以自由扩展内容包括：功能菜单的自定义、参数配置界面的初始化、求解器调用集成、配置文件读写、结果文件的可视化等。
青岛数智船海科技有限公司
2021-09-09
SaaS云计算平台
SaaS在线CAE计算仿真平台，改变了CAE应用模式，为用户提供了更加便捷、高效的计算服务。平台基于标准的Web浏览器开发，利用云计算、高性能计算和先进的仿真技术，为用户提供模型的轻量化展示、行业SaaS服务以及公有SaaS服务。平台支持CAD模型创建、模型前处理、数据分析配置与运行和结果后处理过程，用户可通过网络在不同的终端上进行操作。核心求解程序部署在私有云或超算中心，让客户可以随手调用计算资源，客户只需要支付传统模式十分之一的价格就可以进行仿真计算工作。
青岛数智船海科技有限公司
2021-09-09
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10