成熟度：技术突破         一种安全、可靠、光强稳定的数字化超高压汞灯曝光光源控制器，驱动功率高达3kW，功率调整步长小于5W，光强稳定性误差不高于0.3%@30min，汞灯触发成功率高于90%。         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

针对脑卒中与关节损伤高发趋势，本产品基于康复医学理论研发多关节智能康复产品，覆盖肘、膝、踝、腕等上下肢关键关节，通过对关节的反复训练，增强关节本体感觉，打开活动度，推动神经系统重组代偿，助力关节功能恢复。 本产品实现多项突破，运用高精度传感器，精准捕捉关节运动微小变化，实现人机互动与实时康复数据反馈；结合自适应算法实现动态重力补偿，精准调控角度/速度/力矩三维参数，通过循迹坐标点样线拟合生理运动轨迹；创新集成多训练模式切换系统，满足全康复周期需求；产品兼具硬/软件双重安全防护，提高产品安全性。 腕关节康复器 前臂康复器 肘关节康复器 膝关节康复器 踝关节康复器

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。 传统的黄色荧光粉YAG：Ce3+在蓝光LED芯片激发下发出黄色的光，通过蓝光和黄光复合产生白光，但这种粉体不能应用于高能量的紫外LED芯片产生白光，因为YAG：Ce3+的光谱中缺乏蓝光波段。本项目通过特有的表面包覆和处理技术，使得YAG：Ce3+的外观和普通YAG：Ce3+没有区别，但在紫外光365nm激发下，不仅呈现出黄光发射，而且具有蓝光发射，通过调控膜层的组成和厚度，匹配与紫外LED芯片时，器件发射出CIE坐标（0.32,0.33）的白光。 利用此方法，可使得YAG:Ce3+粉发出蓝光和黄光两种波段，进而复合产生白光，工艺简单，技术领先。

本实用新型提供了一种黄曲霉毒素的连续式等离子体—紫外耦合降解装置，所述装置设计有等离子体发射器、等离子体发生器、紫外光源、传送带、总控制面板。该装置主要用于粮食中黄曲霉毒素的降解。该装置利用紫外光源和等离子体协同降解黄曲霉毒素，可用于工业化连续生产。该装置结构简单，操作方便，可以快速连续化地降解每粒表面的黄曲霉毒素，降解过程低温、无溶剂残留，无环境污染，且处理后的物料保持原有的色香味及营养品质。

成果简介： 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。 传统的黄色荧光粉YAG：Ce3+在蓝光LED芯片激发下发出黄色的光，通过蓝光和黄光复合产生白光，但这种粉体不能应用于高能量的紫外LED芯片产生白光，因为YAG：Ce3+的光谱中缺乏蓝光波段。本项目通过特有的表面包覆和处理技术，使得YAG：Ce3+的外观和普通YAG：Ce3+没有区别，但在紫外光365nm激发下，不仅呈现出黄光发射，而且具有蓝光发射，通过调控膜层的组成和厚度，匹配与紫外LED芯片时，器件发射出CIE坐标（0.32,0.33）的白光。 利用此方法，可使得YAG:Ce3+粉发出蓝光和黄光两种波段，进而复合产生白光，工艺简单，技术领先。

本项目整体技术通过产学研用相结合，已得到充分的推广应用。本成果申请专利85项，其中授权34项，发表SCI/EI论文69篇；本项目攻克了片上自适应补偿与校正、输出数字化、智能图像增强等关键技术；研制出了目前国际上最先进的智能灵巧型焦平面探测系统芯片；解决了系统芯片低噪声、低温漂、高均匀性、智能灵巧化的瓶颈问题；实现了焦平面向单片集成片上系统的跨越式发展。经权威检测和鉴定：该成果的综合技术指标达到国际先进水平，其中RMS噪声电压（325.3 µV）、固定图像噪声电压（12.1mV）居国际领先”。

本实用新型涉及电子通信技术，具体涉及一种 VHF 电离层不均匀体探测系统收发开关，包括发射 端、接收端、天线端和电源；包括与所述电源连接的驱动电路、低通滤波器以及拓扑结构；所述驱动电 路利用二极管 PIN 为核心器件，采用 MOS 管驱动二极管 PIN；所述低通滤波器采用二阶 LC 低通滤波 器；所述拓扑结构是在发射端至天线端与天线端至接收端采用串并拓扑结构形成单刀双掷开关。该收发 开关满足单根天线实现收发切换的要求，插入损耗小且隔离度较高，结

现阶段所设计的存算一体器件单元结构如图 1 所示： 器件的基本结构由波导和功能层（由下到上分为加热层、电极层、保护层、相变材料（硫系化合物）层）所构成。拟通过在当前流行的绝缘层上硅(SOI)光子平台上集成四氮化三硅光波导的方式实现器件的光学读取功能，即在非常厚的硅衬底层上生长一层绝缘层二氧化硅和波导层，然后在基片上通过光刻、显影、刻蚀等工艺制备四氮化三硅波导。功能层主要用于实现器件的电学写入功能。加热器层的主要用途是与相变材料层形成电接触，通过较小的接触面积使接触处的热量集中，从而可以在较小的电压或电流下使相变材料发生相变。因此需要加热器层具备较好的导热和导电性能，同时在近 C 波段具有较低的光损耗，可采用石墨烯。电极层可用于提供相变材料器件单元所需要的编程电脉冲。当前拟采用硒掺杂的相变材料合金（如 GSST）作为器件的核心功能层的相变材料。该材料在通信/非通信波段显示了极低的光损耗和更高的品质因数，且相变前后在通信 C 波段具有足够大的光学常数反差，可在更恶劣的高温环境下进行操作，适用于硅基光子器件应用。 采用的主要技术手段包括： ① 依托于相变材料的电致和光致相变特性，通过电学编程、光学读取的方法实现器件的存储、算术运算和逻辑运算功能：  存储功能的实现：拟利用相变材料晶态低透过率和非晶态高透过率分别代表二进制中的‘1’和‘0’，实现数据存储（编程）功能。例如在电极两端施加合适的电脉冲，所产生电流流经加热层时，生成的热量主要集中在加热层和相变材料层接触处，使得接触处的相变材料发生相变，实现存储功能。在完成上述编程操作后，从器件波导输入端输入读取连续光。由于相变材料功能层对光强的吸收能力在编程和非编程区域间存在着显著的差异，因此当输入光经过波导后，其能量会因为相变材料编程区域的吸收而发生改变，进而显著改变输出光强能量。所以通过测量输入输出光强的能量之比（即透过率），可实现对先前编程区域的读取。  算术和逻辑功能的实现：通过调整编程电脉冲的幅度和宽度可以动态调控相变材料的相变程度，使得器件的中间透过率值可用于代表不同的数值，实现多级存储功能。所以拟采用输入脉冲数量对应加数的方法实现标量加法计算。同时由于所设计器件的读取连续光输出功率可视为读取连续光输入功率和器件透过率的乘积，因此可采用将输入功率和透过率作为被乘数和乘数的方法实现基本乘法运算。除此之外还可以将器件功能层的初始状态设置为非晶相，把晶化脉冲幅值和不足以产生晶化的脉冲幅值分别作为输入逻辑‘1’和‘0’；同时设定一个判定阈值并与编程后器件透过率的变化率进行对比，把高于和低于阈值的透过率变化率分别作为输出逻辑 ‘1’和‘0’；通过合理选择编程脉冲有望实现各种逻辑功能输出。 ② 基于器件透射率可调特性验证其实现神经突触的可行性。并依托所设计人工突触构建人工神经网络芯片，实现图像、语音和文本识别功能：  突触可塑性是大脑记忆和学习的神经生物学基础，也是人工类脑器件需要实现的首要功能。为实现突触可塑性，拟把相变材料和波导之间的耦合区域视为仿生神经突触，左右两端电极分别代表突触前和突触后，分别施加在两端电极上的电脉冲则作为突触前和突触后刺激。通过调节从左右两端电极输入耦合区域的电脉冲时间差对耦合区域的光透过率进行连续调控，进而依托于上述存算理论模型和实物器件仿真和实验实现仿生神经突触的脉冲时序依赖可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  将不同波长的光脉冲序列输入所设计的突触单元, 经过相变材料的作用，脉冲强度发生变化，对应于乘法器。进而借助于微环结构，将不同波长的脉冲导入进同一波导中，该功能类似加法器。相加后的脉冲光强较小时，读取光与微环发生共振，在输出端口没有光强输出。当光强达到一定的阈值后，读取信号不再和微环发生共振，而是传播到输出端口。这一过程类似神经元脉冲信号的激发，实现了非线性激活函数的功能。利用上述的单个神经元结构，验证其监督式机器学习和非监督式机器学习。对于监督式机器学习，权重的数值通过外部管理器设置；对于非监督式机器学习，不再需要外部管理器来设置权重值，而是通过输出光脉冲进行反馈控制，调整权重值。在单个神经元结构的基础上，更复杂的光学脉冲神经网络结构，证明该结构的可扩展性。拟设计的神经网络中的每一层结构包括三个功能单元，即收集器、分发器和神经突触结构。收集器将上一层不同波长的光脉冲信号收集到同一根波导中，分发器将光脉冲分发给多个神经元，神经突触结构则产生光脉冲信号，输入给下一层结构。基于上述结构实现图片、语音和文本的识别。 创新性分析：①首次研究了一款基于“电学编程、光学读取”模式的光电混合存算一体化器件。与传统电学存算一体化器件相比,拟研发的器件可以进行长距离的信息传输，具有传输带宽高、信号间延迟低、损耗低、抗干扰、集成密度高等优点。②采用硒(Se)掺杂的相变材料作为存算一体化器件的核心功能材料。与采用其他相变材料的存算一体器件相比，以硒参杂的相变材料作为功能材料的存算一体器件有望展现出极低的光损耗。③提出了一种基于“电学脉冲刺激、光学权重调节”的人工神经突触。该突触器件有望成为未来通用型人工神经突触，填补了光电混合型人工突触的技术空白。 先进性分析：①所提出的光电混合工作模式使得该存算一体化器件不但具有传统集成电路的高密度特性，且兼具光通信技术的宽频带、低延迟、抗干扰的优越性能。②所采用硒参杂的相变材料不但继承了传统材料具有的快速相变转化速度、低功耗和稳定性强等特性，且本身在通信波段非晶态透明的同时还保持了相变前后足够大的光学性能差异的特点。③所设计的突触继承了人工电子突触和全光突触的优点，具有高集成度、低功耗、超快响应时间、稳定性强等优点。 独占性分析：根据已取得成果正在撰写专利，以获得该关键技术的独有权。