随着微电子技术的发展，电子器件的热流密度越来越高，散热已成为其技术发展的主要障碍之一。本项目采用直接液体浸没的沸腾换热方式，开发了高效沸腾换热微结构面，可极大幅度提高散热性能，在电子器件温度低于其正常操作上限温度85oC的条件下，散热热流密度可达150W/cm2以上。沸腾强化换热技术往往在微重力条件下由于气泡难以脱离导致性能恶化而无法应用。近期在微重力条件的实验表明该技术即使在微重力条件下，依然能充分利用热毛细现象进行强化换热，显著提高换热性能。因此，该技术可应用于地面和空间的电子器件高效散热。

滴灌是节水效率最高并能实现水肥自动灌溉的精准农业灌溉技术，在蔬菜、花卉、棉花、果树等种植中广泛应用。滴灌系统的灌水器在使用时容易发生堵塞一直是国际上的难题。本技术针对这一难题，提出了灌水器基于迷宫流道流动特性的抗堵设计和一体化开发方法，开发了具有自主版权的专用设计软件。应用该软件与快速成形技术开发出系列化的新型灌水器，使开发周期显著缩短，单循环开发时间由原来的3～5个月缩短到3～5天，而开发成本由5万元左右降低到2千元以下。相关研究成果获得国家技术发明二等奖。

已有样品/n面向存储器领域国际发展前沿和国家重大需求，长期紧密合作，系统深入研究了新型存储器机理、器件材料与结构体系、性能调控规律、可靠性表征和集成技术。取得了局域氧化还原主导的阻变模型、阻变存储器三维集成、电荷俘获存储器材料和结构体系优化及可靠性表征等系列原创性科技成果，获得了国内外同行的广泛引用和高度评价。获得了具有自主产权的新型存储器件及集成解决方案，主要发明专利和技术研究成果转移到国内知名集成电路制造企业。

已有样品/nCMOS 研究团队创新性地在high-k/InGaAs 界面插入极薄外延InP 层， 将high-k/InGaAs 的界面缺陷有效推移至high-k/InP 之间。通过采用多硫化氨[(NH4)2Sx]对InP 进行表面钝化处理并结合低温原子层高k 介质沉积技术，有效抑制了在介质沉积以及金属化后退火过程中的表面氧化和磷原子脱附效应，成功将high-k/InP 界面的最低缺陷密度降低至2 × 1011 cm-2eV-1 ， 有效克服了

可以量产/n该项目带宽宽，可以覆盖Ku以下所有频段，并向Ka频段发展；线性度高，模拟通信不失真；动态范围大，激光输出功率高，相对强度噪声低。可靠性高，全金属化耦合焊接，提高了可靠性和寿命。市场预期：该项目产品主要应用领域是通信，目前国内市场需求大于300亿人民币。随着国家宽带战略的实施和物联网的发展，未来5-10年将以大于30%/年的速度递增。到2020年将大于1000亿元人民币。

内容介绍： 本项目围绕探测器用CdZnTe晶体的制备与开发应用，釆用改进的垂直 布里奇曼技术，通过合理设计成分以及选择合适的掺杂元素和掺杂量，探 索了优化的晶体生长和退火改性工艺，生长出满足探测器要求的高性能 CdZnTe晶体。围绕对X射线和y射线等不同能量射线检测及应用的要求， 解决了探测器用CdZnTe晶体的磨抛加工、表面处理以及接触电极的制备难 题，建立了探测器用CdZnTe晶片的筛选机制和生产线

本发明公开了一种微环波导器件，包括微环谐振腔、直波导、第一支架、第二支架和衬底；其中，第一支架用于支撑直波导，第二支架用于支撑微环谐振腔，以使微环谐振腔与直波导悬空；微环谐振腔与直波导相互耦合；外部注入的光场通过直波导耦合进入微环谐振腔中，满足微环谐振条件的光场在微环谐振腔中激发出声场，通过悬空的微环谐振腔将产生的声场限制在微环谐振腔中进行传输，进而产生前向布里渊效应；本发明提供的这种悬空的微环波导器件具有布里

微纳米光纤，具有一系列独特的优点：大的消逝场；高的非线性，极低的损耗；容易弯曲成环等不同的几何形状。我校在本应用领域主要研究选择合适的光纤材料和介质棒材料，探讨微纳光纤在生物、通信、传感和激光等领域的应用：优化微纳光纤探针的设计，制备低成本的超短的极低损耗的微纳光纤探针用于低功率粒子捕获；制备基于单环谐振器的传感器；制备基于多环谐振器的应用型器件如高灵敏度微传感器或者可调谐器件等，探讨其它新型的应用。理论上主要研究微纳光纤谐振器的线性和非线性特性，对

1：电子式压力控制器 内容：专用于按压力信号对制冷系统实施的各种控制。（1）电子式数字显示，数字设定（2）微电脑控制器（3）可以对压缩机进行运行，保护及调节方面的控制，如：压缩机正常启、停控制，高低压力保护，油路控制，压缩机制冷能力的程度控制（4）适用于各种制冷剂，如R22，R134A，R404A，R407C，R507，R717，…，等（5）针对

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。