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技术需求：国内没有具备降解材料检测的权威机构
国内没有具备降解材料检测的权威机构
山东森工新材料科技有限公司
2021-09-02
《高校和科研机构存量专利盘活工作方案》印发
力争2024年底前，实现全国高校和科研机构未转化有效专利盘点全覆盖。
国家知识产权局官网
2024-02-04
GJ-SB-I型四连杆步进送料机构
采用两套相同尺寸的曲柄摇杆机构，将连杆上的相应点与输出推杆钣接，曲柄的回转可带动推杆近似平动，以此推动固定导杆上的工件向前移动。
特点：用于机械原理教学。
主要技术参数如下：
①行程：150mm；
②减速电机：功率P=185W，电压220V，输出转速24rpm；
③间歇送料：24次/min；
④外形尺寸：长x 宽x 高=1250㎜x 500㎜x 450㎜；
⑤实验台重量：90kg;
哈尔滨工江机电科技有限公司
2023-01-16
GJ-ZJ-I型转动与径向移动解耦机构
齿数相同的两齿轮相互啮合，分别驱动两压力辊转动，压力辊径向施加作用力，以使板材在两压力辊之间输出，压力辊既要能够转动，又要能径向浮动，这两个运动相互独立（即解耦），在齿轮与压力辊之间连接双向万向节，利用双万向节的工作特性实现压力辊的转动与径向浮动的运动解耦。
特点：用于机械原理教学。
主要技术参数如下：
①输送辊子：直径80mm，长度180mm；
②减速电机：功率80W，电压220V，输出转速23.5rpm；
③外形尺寸：长x 宽x 高=1000㎜x 750㎜x 320㎜；
④重量：80kg；
哈尔滨工江机电科技有限公司
2023-01-16
GJ-ZZ-I型转动与轴向移动解耦机构
两齿轮相互啮合，驱动凸轮转动，凸轮驱动平底推杆上下往复运动，通过花键使推杆转动，即推杆在凸轮的作用下可沿轴向移动，又可以在齿轮的作用下转动，这两个运动互不干扰，相互独立（解耦）。
特点：用于机械原理教学。
主要技术参数如下：
①中心距：180mm；
②顶升盘直径：160mm；
③减速电机：功率80W，电压220V，输出转速23.5rpm；
④外形尺寸：长x 宽x 高=650㎜x 450㎜x 550㎜；；
⑤实验台重量：50kg;
哈尔滨工江机电科技有限公司
2023-01-16
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算，所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置，可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器，最多可支持三类（CPU/DSP/GPU/）、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线，示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU；8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群，也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器，或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展，最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境： 平台中的CPU主要起控制作用，计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源，通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库，封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发，实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标： ？ 单台计算能力：插8张DSP卡，做快速傅里叶变换（FFT），相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力；插4张GPU卡，做场强计算，相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ？ 尺寸：6U标准高度，（420±0.6）mm×（256±1）mm×（≤500）mm（宽×高×深）；重量：<35公斤；功耗：<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架
电子科技大学
2021-04-10
基于云计算的虚拟实验室系统
随着信息技术的发展,传统的实验教学环境由于自身环境的静态性、实验资源的有限性， 使得它无法满足计算机实验教学的要求。 一方面，单纯的客户机升级也不能完全满足不断增长的需求，另一方面，各个教育系统 (学校) 中的服务器资源未充分利用。云计算能够通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的计 算资源，为资源整合、按需付费、虚拟化和服务提供了很好的解决方案。本项目将各教育子系 统中的服务器资源构建为一个教育云平台，从而满足师生员工的计算机实验教学等工作。 本系统针对不同类型 (校外用户的单个计算机资源需求和校内用户基于实验室的批量计 算机需求) 的用户需求，以先进性、实用性、前瞻性、可扩展性为设计思路，采用资源按需分 配、动态调整的管理方式将数据中心的存储资源和计算资源合理的分配给不同类型的用户。 特别地，本系统所构建的云计算虚拟实验室系统，能够按需动态配置教学实验环境，为每 个学生的每门实验课程定制一个个性化的实验环境，并便于教师动态设计不同的实验内容，从 而能够促进现有计算机教学实验资源的共享，实现师生之间的实时互动，建立一个有效的网上 学习通道，进而提升实验教学质量。
华东理工大学
2021-04-11
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。
电子科技大学
2021-04-10
基于云存储的个人移动计算环境(CloudKey)
清华大学研发的基于云存储的个人移动计算环境原型系统将操作系统与计算机硬件分割开来，把操作系统与应用软件打包成用户可随身携带的“计算环境”，将用户的“计算环境” 保存到最便携的存储设备中随身携带，成为一把开启“云”端服务的钥匙，在任意地点、时间，用任意电脑都可访问自己的专属环境，随时随地按需获得或购买计算和存储资源，方便 快捷地访问、存储和共享信息。系统提供基于硬件、更加安全可靠的身份认证机制，提供载 有操作系统和各种应用软件的安全计算平台，消除了使用第三方操作系统或软件的安全顾虑， 确保数据得到可靠的存储和保护，使用户不必担心私密数据被窃取或泄露。客户能够从“云” 端获得无限的计算能力和存储空间，摆脱了移动计算设备在计算能力和电池功耗等方面的局 限。
清华大学
2021-04-11
机器类人思维计算的实现与应用
1.理论层面。提出了传统架构与人类思维指令有机融合的新型混合计算架构；构建了逻辑和时序的类人思维指令集，以及指令集扩展方式的规则；便捷开发流程架构和层次分工。2、成果层面。该成果研发了支持组合与时序逻辑关系的固件，并与2个系列CPU结合成为具备一定认知智能的人工智能芯片；研发了包括人机交互、组态监控、仿真调试、人类思维解释器等核心软件，为产业智能提升提供基础性开发平台；提出了一种新的不同于当前人工智能实现技术路线的低资源需求的认知智能实现方法，并经过实践验证。3、应用领域。新型的人工智能芯片（上游），芯片应用形成的产业链；新的开发工具，传统行业升级形成的产业链；工业互联网、医养、智慧建造等，新应用形成的产业链。
山东大学
2021-04-10