本发明公开了一种基于微流控芯片粒子捕获式单粒子散射测量 方法，包括微流控芯片的设计制作、测量环境配置、对准、单粒子的 捕获和单粒子环境的构建以及单粒子大角度的散射分布的测定等相关 方法。与现有技术相比，由于结合了微流控芯片粒子捕获技术，克服 了单粒子的大角度散射、大动态范围内的光散射特性测量方法的不足， 实现了单粒子大角度散射分布的测量

1. 痛点问题 化学工业是我国国民经济的支柱产业，集中于生产基础和大宗化工原料，而面向高端制造业和战略性新兴产业的产品，其比重不足10%。化工产业正受到国外技术壁垒和国内消费结构升级及生态环境保护要求提高的多重压力，需要加快转型升级，迈向高端化和绿色化。 针对传统医药中间体、精细化工生产设备技术革新的研究方向，微反应器和微流控技术的研究和应用成为国内外研究机构的研究热点。微反应器和微流控技术自上世纪九十年代提出，就受到学术界和产业界的广泛关注。微反应连续化生产技术是一项在新世纪中具有革命性的技术，是生物、化学、化工等交叉前沿的方向；2009年，25家国际著名跨国公司和研究机构将微化工技术列入化工产业发展新方向，联合启动了构建所谓灵活、快速、未来化工厂的“F3计划”。医药中间体、精细化工产品由于产量小，目前普遍采用传统的反应釜等设备，单批次生产，存在原料利用率低、污染排放量大,生产过程安全性较差，难以适应可持续发展的需要。解决医药中间体、精细化工生产的环保、安全、效率等问题，是目前广大中小型生产企业实现跨越式发展的关键。 2. 解决方案 微反应器/微流控技术：以微结构元件为核心，在微米或亚毫米受限空间内进行的流动、传递和反应过程，它通过减小体系的分散尺度强化混合、分散与传递，提高过程可控性和效率，以“数量放大”为基本准则，将实验室成果可靠地运用于工业过程，实现大规模生产。 目前，微反应器/微流控技术已经从研究阶段向工业化生产阶段发展，相关技术及产品的应用正处于快速增长的阶段，在生物医药、化妆品、环保等领域，都有着广泛的应用需求。采用微反应器成套技术，在实现化学品生产的连续化同时，具有低能耗，高效率，低排放，高安全性等一系列优势。 1) 本项成果基于微化工技术，结合先进的生产装备自动化技术，提供面向生物医药制造领域的绿色高效的微流控技术生产方案。 2) 同时，结合先进智能制造技术，可以构建全自动的集成化工艺平台，实现智能化、绿色化的生产工艺及装备的整体应用。

该项目是在国家自然科学基金委的大力支持下，由西安交通大学吴裕远教授主持的课题组经过15年的艰苦努力，突破传统机理，锐意科技创新，所取得的最新成果，荣获2001年国家技术发明奖二等奖。该项目是西安交通大学，拥有完全的自主知识产权,非常适宜在制氧、石油、化工、乙烯等换热器领域推广应用。 

本发明属于有机化学合成领域，涉及一种基于微流场技术实现硫代磺酸酯烷基化的方法。将硫代苯磺酸酯类化合物1与化合物2、铁催化剂、配体、第一溶剂混合，得到混合液；将混合液泵入至微流场反应装置的微流场反应器中进行光反应，即得硫代产物3。本发明以廉价易得的铁催化剂在紫光照射下激发产生自由基的方式激活反应活性较低的烷烃，与硫代磺酸酯交叉偶联实现室温下硫代烷基化修饰反应。该方法条件温和，无需添加外源性的氧化剂及昂贵的过渡金属络合物，同时通过微流场技术强化了反应过程，提高了反应效率，大大缩短了反应时间，为相关产物的规模化放大制备奠定了强力的基础。

本发明属于化学合成领域，涉及一种间位油基于微流场反应技术氨解制备硝基苯胺的方法。将间位油与氨水、催化剂混合，得到混合液；将混合液泵入微流场反应装置的微流场反应器中进行氨解反应，即得硝基苯胺。本发明采用微流场反应装置单项进料合成硝基苯胺，硝基苯胺的选择性高，总产率达到99.2％，产品的总纯度不低于99.0％。本发明采用微流场反应装置合成硝基苯胺，可以极大的降低反应的时间，最快可达12s，并提高反应产率，节能环保。本发明提供的合成方法通过微流场反应技术可以连续不间断地进行生产，生产能力大，产品质量优良，且成本降低。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括：1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用，参见下图。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题

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。