近年来对消化道疾病的研究表明，某些消化道疾病与消化道内消化液返流现象有密切关系，故在临床诊断与病理研究工作中急需对返流现象进行动态监测。我们研制的PH值24小时动态监测采用国际标准，通过动态监测消化道内PH值来确定返流发生次数及持续时间，并提供各项具有临床诊断和科研意义的相关数据。随着国民经济发展，人民生活水平不断提高，消化系统疾病的防治愈来愈被重视，八十

输电线路以及电力光缆除了要承载自身重量的机械力作用外，运行条件恶劣，不仅需要穿越高海拔、多积雪、重覆冰的地区，还会受到恶劣天气如大风、雷击等环境因素的影响，因覆冰、舞动以及雷击等因素引起的输电架空线路跳闸或停运故障频频发生，影响了电力系统的安全稳定运行。因此，对电力传输线进行安全健康在线监测、及时发现故障并发出预警尤为重要。

主要研究内容和创新点 传感监测器件在电力应用中需要抗强电磁干扰、电绝缘，在石化应用中需要本身不带电。光纤传感技术从本质上满足上述要求，但还需解决交叉敏感、长期工作稳定性等难点问题。本项目在在结构上由不同参数的光纤光栅，或者光纤光栅和光纤法珀组成混合式传感器，集成不同解调方法，适应不同应用环境和工程需求，形成了混合式光纤传感技术。主要成果和技术水平： 本项目共获得授权发明专利14项、实用新型专

本发明公开了一种寒区化冻期土壤内源污染释放汇流过程监测方法:(1)利用流域 30m 精度的数字 高程地图，进行均衡区划分，根据土地利用情况，进行下垫面类型识别;(2)分析化冻期区域尺度上的 水文特性和污染物析出规律，确定区域尺度的土壤污染物释放源强;(3)根据质量平衡法分析各均衡区 化冻期水量及污染物的均衡过程;(4)根据数字高程地图获取、调整均衡区，并回转执行步骤(1)，直 至所需均衡区的水量和污染物质量均衡分析均执行完毕;(5)寒区化冻期水资源污染物释放源强数据的 计算、显示、数据输出及预警。本发明采用 30m 精度的数字高程地图，提高了计算精度，解决一般数据 模型计算结果不直观、治理难的问题，信息明确直观。

本成果源于为江苏省科技厅资助的产学研重点项目，主要的成果内容：（1）地铁区间隧道及车站基坑开挖对文物等重要构筑物的影响预测评估技术；（2）地铁施工爆破对构筑物振动影响评估预测技术；（3）文物检测的新技术研究；（4）文物加固消险新技术。（5）地铁施工时文物监测新技术及远程监控系统开发。（6）地铁运营期间轨道振动对文物鼓楼影响的研究。目前针对地铁施工及运营对文物的影响分析及控制保护技术在国内外尚较少见，本项目组已经针对上述研究内容取得4项软著和多项相关专利，并且参与了南京地铁4、5、6、7及宁句城际等多条线路沿线的文物评估及加固项目取得了不错的成果。

(1) 课题组应用研发的便携式空气甲醛现场检测仪、VOCs快速自动检测仪 等在内的样机及相应实验室标准检测技术方法开展了典型功能房间的建筑室内 环境质量监测系统及现场检测校准技术研究，以及工程现场建筑室内空气质量 监测检测关键技术的实验室测试比对研究；结合完成的现场仪器测试实验平台, 进行了成果样机的基础技术参数的测试； (2) 建设了公共建筑室内环境质量公众平台，平台覆盖全国气候带、经济 带的十个典型城市的测试数据及统计分析，获得了公共建筑室内环境最新现状 及室内环境影响因素。同时公众平台面向普通大众用户，具有开放性、包容性, 为以后室内环境质量数据的丰富及相应调控策略提供了技术支持和数据支撑； (3) 采用数值分析的方法，结合在环境测试舱开展的建筑材料TVOC实验拟 合，得到TVOC释放衰减曲线，分析了办公建筑室内的TVOC浓度累积情况及预 通风后其浓度的衰减情况，得到不同工况下办公建筑最佳预通风时间，构建了室 内空气质量调控策略，开发软件一套； (4) 针对公共建筑能源监管的需求，研发完成了公共建筑能耗监测系统和 可再生能源监测系统，并进行了应用，建设完成了两个市级监测平台的研发建 设一一重庆市公共建筑能源监管平台和可再生能源建筑应用监管，出版专著一 部； (5) 集成能源监管平台的内容和特点，在室内空气质量评价数据库和监测 系统主要设备性能选择原则的基础上，研发空气质量监测系统，建立了室内空 气质量与运行能耗综合在线监测运行管理平台，研发产品一项，编写应用手册 —套； (6) 基于系统运营和空气质量监测平台的研发与建立，开展了关于公共建 筑室内空气质量运行控制管理关键技术的研究，包括新风预警调控技术、建筑 预通风调控策略、污染物扩散与防控策略、通风与节能舒适相关性调控等，形 成了针对降低污染物浓度、降低能耗和满足人体舒适度的集中空调系统的运行 管理策略，申请专利2项，立项编写技术规程一部； (7) 开展了公共建筑室内环境质量监测与运营管理系统构建研究，包括单 一典型功能房间的室内多参数和建筑能耗综合监测和控制体系，构建建筑室内 空气质量和建筑能耗在线监测数据网络化、智能化、自动化的管理和共享系统, 并进行片区示范工程与技术应用，示范工程总面积达11.05万平方米。.

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。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

本发明公开了一种考虑节点业务流量的水下声信道网络媒体接入控制方法，本发明通过载波侦听及 按时隙发送来防止数据包碰撞；在每轮数据发送过程中，通过 RTS/CTS 包的交互选出发送队列最长的 节点；最后，发送队列最长的发送节点获得发送数据的机会，其所有邻居发送节点将延迟发送数据直至 该发送节点数据发送完毕。从长期过程来看，业务流量需求更大的节点将能够获得更大的传输带宽。因 此，本发明能实现更加优化的网络带宽分配，从而有效提高水下网络的实际吞吐量，减

重点围绕实施大型机电设备预测性的状态检修需要，建立设备状态劣化监测模型，在线评价设备健康状态。采用自动逻辑推理的自主故障诊断方法，结合专家人机交互方式进行观察、推理的人工诊断方式，形成更准确全面的故障原因分析和故障定位。根据状态评价和故障定位结果，自动给出设备维修建议的方法。利用长期积累的设备试验、运行、故障前后的各种状态数据，进行设备状态劣化模型、故障诊断模型的更新和修正方法。基于Internet的远程协作诊断机制，遇到疑难问题时邀请多领域专家进行在线会商。可以用于机电设备、水电机组、风力发电机组