：本发明公开了一种二维阵列光耦合模块，包括陶瓷基底、光收 发芯片阵列、微透镜阵列，驱动单元阵列、光纤阵列和光纤连接器。 本发明中，光纤阵列耦合端采用 45 度反射面，通过微透镜与光收发芯 片阵列实现了有效耦合，耦合效率高，体积小，便于封装；提出的对 准与定位方法较易实现，有利于工业制造；采用异形陶瓷基底，能够 减小光程差对于数据传输速率的影响，对于光耦合效率也有一定提升； 而且，制作成本相对于聚合物波导来说较低。本发

该成果为一款工作于蓝牙频段的分米级高精度坚固型的室内定位天线，在设计中结合了低功耗、低成本的电路设计与制造技术，方便大规模应用；借助稀疏贝叶斯学习(P-FCSBL) 算法，大范围、高精度的系统定位得以实现。目前已完成原理样机的验证，满足智慧工业、智慧医疗 / 智慧商业等不同的行业应用。主要应用于室内环境精准定位。 主要技术指标 （1）工作频率：2.45GHz （2）工作带宽：250MHz （3）定位精度：≤ 10cm （4）识别距离：≥ 5m

本发明公开了一种 MTJ 纳米柱阵列的制备方法，包括 S1 在基 底上表面制备电子束光刻对准所需要的定标符；S2 根据定标符在基底 上表面制备底电极层，底电极层包括多条平行的底电极线；S3 在附着 有底电极层的基底上表面涂覆一层 HSQ，通过电子束曝光对 HSQ 层 进行图形化，在每一条底电极线上形成多个绝缘单元；每一个绝缘单 元的中间具有一个孔；S4 依次通过光刻、溅射和剥离工艺在绝缘单元 的孔内形成磁性多层膜层；

本项目的创新点主要是采用环形镜解调和GSM数字移动网传输信号的技术。具有响应速度快、调谐范围宽、可实时检测、使用寿命长、抗电磁干扰能力强等优点，有重要实用意义。 光纤光栅传感器阵列的每一个光栅反射率大于90%，线宽小于0.4nm，各光栅中心波长间隔大于1nm。 研制出宽带光源等实验装置，宽带光源输出功率大于1mw，带宽30nm；已成功应用于光纤光栅传感器阵列检测实验。 研制出宽带光源、高双折射光纤环镜滤波边缘滤波解调系统的实验样机。 研制出快

本发明公开了一种阻性传感器阵列测量装置，所述阻性传感器阵列为共用行线和列线的阻性传感器阵列；该测量装置包括：标准电阻行，其包括一行N个标准电阻，被增设于阻性传感器阵列中，从而得到一个新的共用行线和列线的（M+1）×N电阻阵列；（M+1）个运算放大器，与电阻阵列的（M+1）条行线一一对应，各运算放大器的反相输入端、输出端分别通过一根连接线与其所对应行线连接；控制器，其具有至少(M+1)个IO端口以及至少N个ADC采样端口，其中的(M+1)个IO端口与（M+1）个运算放大器的同相输入端一一对应连接，其中

STRATOS 5000采用三分频扬声器系统设计，系统由由1只3* 5"钕磁中音+9* 1""球顶高音的无源线阵列全频音箱+1只内嵌4路输入带双通道功率放大器的箱式调音台的12"有源超低频音箱+1只可调节高度的伸缩支架组成；音色清晰、细腻，低频坚实有力，重量轻，携带方便。

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

本发明属于碳微机电技术领域，为一种碳微电极阵列结构的制备方法 。 其步骤包括 <img file="2012101868347100004dest_path_image002. GIF" wi="16" he="24" />光刻步骤，得到阵列的碳微结构部分；<img file="dest_path_image004.GIF" wi="20" he="42" />沉积金属步骤：在所得到的碳微结构表面沉积一层或多层金属层；<imgfile="dest_path_image006.GIF" wi="20" he="42" />热解步骤：在惰性气体氛围或惰性混合气体氛围环境下，在不同的温度下进行多步热解；通过上述步骤，即可生长得到表面集成碳纳米结构的碳微电极阵列结构。本发明将厚胶光刻、金属沉积和热解相结合，得到的微纳集成结构拥有较大的比表面积，本发明的方法运用于微机电系统中，具有工艺简便，成本低廉、可控性高、可大批量生长、结构优良等特点，得到的微纳集成结构具有良好的电学性能，故可作为电机，在微型电池、微型电化学传感器等微机领域中会有较广泛的应用。

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。