无碳复写纸主要由水杨酸锌显色剂涂料和无色染料微胶囊组成。目前采用双层涂布工艺，在上页纸背面涂微胶囊，下页纸正面涂显色剂，多联复写时需多次涂布。因此对纸张要求高，且抗压耐磨性差。将水杨酸锌显色剂乳化分散，以蜜胺树脂为壁材，制备显色剂微胶囊，控制粒径是无色染料微胶囊的2～5倍。显色剂经微胶囊化后成水溶性，对纸张、无色染料微胶囊涂料的相容性好，有利于一步法涂布，降低生产成本，减少纸张污染。由于设计显色剂微胶囊的粒径大，当涂布层受到意外压力时，显色剂微胶囊先破裂，起缓冲作用，有助于防止压敏纸蓝点的出现。此外，显色剂被包覆在微胶囊内，可提高抗氧化性和耐黄变性。

项目成果/简介:完成人简介：申烨华教授一直从事资源化学、化学生物学与分析化学的教学和科研工作。主要研究方向为资源化学与蛋白质化学，研究课题包括以沙生木本油料植物长柄扁桃为核心从事沙生植物产业化开发研究、以自主开发的新型生物柴油固体催化剂为技术核心开发生物柴油新技术、以重组蛋白的表达纯化复性及结构解析为技术核心从事基质金属蛋白酶抑制剂与抗癌机理研究。获陕西省科技进步一等奖

成果与项目的背景及主要用途： 基于EDI的全膜法超纯水技术属于最新一代的纯水技术。传统离子交换树脂化学制水工艺需反复使用大量酸碱药剂再生树脂，产生大量废酸废碱，易导致严重环境污染污染，制水效率低，且不能连续运行。EDI作为最先进的深度除盐纯水制备技术，可节省树脂用量95%以上，且所用少量树脂无须化学再生，相当于连续获得再生的离子交换混床，可在酸碱零消耗、废酸废碱零排放的条件下连续、大规模地生产超纯水，且有节省占地和高自动化的优势。以EDI为核心的集成膜

我匡禽蛋特别是鸡蛋、鸭蛋产量十分丰富。利用鸭蛋制备咸蛋黄后 ， 剩余的咸蛋清因含盐量

苦养是集淀粉、蛋白质、纤维素、维生素、脂肪、矿物质、微量元素和黄酮类化合物于一身的谷类植物，除含有较

团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。

人参作为传统中药材，早在《神农本草经》中就被列为上品，具有“补中益气，养血安神，强壮体魄”的功效，长期以来在中医药中占据着重要地位，尤其在提升体力、增强免疫力等方面有显著作用。 随着现代技术的发展，冻干技术的应用为人参加工带来了革命性变化。通过低温和真空环境下的升华原理，冻干技术能够去除新鲜人参中的水分，最大限度保留其活性成分、营养物质和药效。这不仅延长了产品的保质期，还改善了产品的便捷性，便于储存和运输，适应了现代消费者的需求。 本项目专注于人参冻干技术的研发，旨在提高人参产品的质量与市场竞争力。冻干后的产品不仅保留了原有的药效和营养成分，还具有更长的保质期，能够广泛应用于人参粉、营养补充品、保健食品等多个领域。同时，项目优化了冻干工艺，提升了有效成分的提取率，确保最终产品在营养和药效上的最大保留。 通过技术创新与产业化应用，本项目将推动人参产业的现代化发展，提升人参附加值，满足国内外市场对高品质人参产品日益增长的需求，为行业带来更多发展机遇。 1. 目标市场与市场规模： 本项目主要面向国内外高端健康食品、保健品和营养补充品市场，重点关注中老年人、亚健康人群及健身爱好者。随着生活水平提高，年轻消费者也逐渐关注天然、绿色健康产品，冻干人参成为理想选择。全球人参市场年增长率约为5%-7%，冻干人参的潜力尤为巨大，特别是在高端健康领域。 2. 市场竞争预测： 目前，国内外已有企业涉足人参冻干技术，但大多数仍处于初步阶段，技术尚不成熟，且现有产品集中于中低端市场，冻干工艺不够精细，导致有效成分损失较大。竞争者包括传统人参生产商和新兴健康品牌。随着消费者对品质要求提升，市场将向高品质、高效能产品倾斜。本项目的冻干技术创新和产品高端化，使其具备强大竞争力，有望迅速占领高端市场份额。 3. 本项目核心竞争优势： 本项目的核心竞争优势在于冻干技术创新。相比传统工艺，项目技术能更好保留人参中的有效成分，提高营养价值和药效。产品形态多样（如粉末、颗粒、薄片等），满足不同消费者需求，提供便捷使用体验。项目在原材料采购、生产环节和质量控制上的优势，确保产品的高品质和稳定性。随着市场对高品质健康产品需求增长，本项目具备较强的技术壁垒和市场竞争力。

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。