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。

蚬类是一种双壳类软体动物，其肉味鲜美，营养价值高。又因其有通乳、明 目、去湿毒等功效，可为中药药材。目前，除鲜食外，我国对蚬类产品的开发利用主要以鲜冻产品和干货产品为主，深加工领域并不很成熟，存在较大发展空间。该技术是以蚬类水产品为资源，开发天然调味核心基料。基于生物酶解与热 反应等系列技术，制备富含风味增强肽的高档湖鲜调味产品，在去腥的同时保留 鲜味，有效提升食品的湖鲜特征香气和醇厚感。 该产品具有十分广阔的应用前景，可应用于方便食品调料包、汤包、火腿肠、 罐头等多种产品。目前，湖鲜味调味食品主要以鱼、虾、蟹等为原料，蚬类风味较为少见。江苏戚伍水产发展股份有限公司，建有 10 万亩高邮湖野生水产品基 地，具有丰富的蚬类资源；拥有功能齐全、配套完善的万吨级冷链物流中心，为 实现天然湖鲜调味食品的产业化提供了有力保障。 本技术项目的实施是提升调味食品安全和品质的重大突破，可提高水产副产 品的附加值，大大缩短我国调味品产业与发达国家的差距，提升我国食品企业的市场竞争力和出口创汇能力。

项目概况 军事工业中的弹药部件、微波通讯器材中的壳体、汽车中的安全气囊、压缩机中的涡旋壳体等都属于铝合金壳体类零件。这些铝合金壳体都是具有异型型腔的盲孔类零件，其尺寸精度要求高、内孔型腔复杂和光洁度要求相当高，而且内孔侧壁与底面相交部分的圆角半径极小，内孔侧壁相交部分的圆角较小。 对于形状复杂、型腔深度较浅的盘状类铝合金壳体以及型腔深度较深的筒形类铝合金壳体，采用精密锻造成形工艺及模具等成套加工技术在硬铝合金如2A12、锻铝合金如6063和6061、超硬铝合金如7A04等铝合金壳体的大批量工业生产上获得了应用，达到了高效、经济、精密制造加工的目的。主要特点 采用精密锻造成形加工技术为军事工业、通信器材和汽车等装备上使用的量大、面广的铝合金壳体类零件的精密制造提供坯件，是提高生产效率、降低制造成本的关键技术。它解决了我国国内在汽车、通用机械、微波通信、军事工业等生产企业中普遍采用的数控加工方法加工这类铝合金壳体中存在的材料消耗大、生产效率低、能源消耗大、生产周期长和制造成本高等一系列问题，为铝合金壳体零件的生产提供一种实用、可靠、高效、经济的制造工艺。技术指标 对于铝合金壳体类零件，目前国内普遍采用数控车床、数控加工中心来加工这类壳体，这种加工方法可以得到合格的铝合金壳体；但该加工方法的材料利用率极低、生产效率低（只能采用小直径的铣刀，因此每次机加工量较小，需要很长的加工时间）、能源消耗大、生产周期长以及制造成本很高，因此国内企业的生产规模不大、产量不高，难于同国际相关行业竟争。 国内有些企业曾采用精密压铸技术来生产这类铝合金壳体，但由于压铸的铝合金壳体的内孔型腔光洁度差、壳体内始终存在着气孔和夹杂等铸造缺陷，使铝合金壳体的机械性能大大降低；难以达到铝合金壳体类零件的使用性能要求。 采用精密锻造成形工艺进行铝合金壳体类零件的生产，具有如下技术优势：（1） 壳体组织致密、表面光洁；（2） 材料利用率高，可达到70%～90%；（3） 生产效率高，可班产1000件～1500件。（4） 尺寸一致性好；（5） 设备投资少。市场前景 该项目的推广应用，既可节约贵重的铝合金材料，又能大大提高生产效率、减少加工工序，能显著降低制造成本；因此，具有显著的社会效益和经济效益。

我省沿海地区生物质资源丰富，开发利用各类生物质资源用于制备PBS类生物可降解材料，将有力地推动我省生物基聚酯技术的进步，不仅符合科技创新的精神与节能减排的要求，而且将引领生物经济的潮流，而且将力争为我省循环经济的发展和绿色GDP增长作出贡献。本项目旨在开发利用可再生生物质资源厌氧发酵固定二氧化碳生产丁二酸的新型生产工艺与方法，制备满足聚合工艺和技术要求的丁二酸单体，在此基础之上，进一步开展丁二酸/丁二元醇的直接聚合、再以反应挤出工艺制备PBS类聚酯。南京工业大学科研人员经过不懈的努力，在生物基丁二酸及PBS类聚酯的生物制造研究方面取得了重大突破，技术水平居于国内领先、国际先进水平。课题组筛选获得一株具有自主知识产权的丁二酸生产菌株，可以利用玉米粉以及玉米秸秆、玉米芯等生物质水解液作为碳源，目前已建立一条年产500吨丁二酸的生产线。以上述生物基丁二酸为原料合成了重均分子量为100，000的PBS，以及重均分子量为120,000的PBTS材料。PBS与PBTS的制备已成功完成了50 L釜的中试研究。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

本项目立足自主研发，通过产学研合作，突破绒类面料高效绿色生产关键技 术，实现了再回收纤维原料与色丝毛绒生产技术创新、数字化提花生产技术创新、 零排放染色技术创新、碱减量聚酯回收技术创新与定型热量回收利用创新等多种 集成创新技术，并将科研成果快速实施产业化。 项目针对绒类面料生产程序繁琐、提花花型变换困难、生产污染严重等多个 核心问题进行攻关，形成了再回收化纤原料与色丝生产绒类面料技术、绒类面料 数字化提花生产技术、零排放染色技术、碱减量聚酯回收技术与定型热量再利用 技术等五大主要关键技术。通过再回收化纤原料应用生产更加环保的绒类面料、 通过色丝的应用免除染色工序，减小环境污染；通过绒类提花与 CAD 设计技术实 现绒类面料的数字化提花生产，在丰富绒类面料提花图案同时，极大缩短提花变 化与实现周期；通过轧染技术，实现绒类面料的连续化染色与零排放染色生产； 通过超细纤维绒类面料在碱减量生产中溶解的聚酯回收再利用，在降低环境污染 的同时，实现聚酯的循环再利用；通过定型过程热量传到办公区的空调供热，实 现能量的循环再利用。基于以上技术，在国内首次研发出绒类面料高效绿色生产333 系统集成关键技术。 项目申请国家发明专利 16 项，其中获授权 10 项；发表重要学术论文 20 篇。 项目总体技术达到国际先进水平。 项目成果已形成成熟绒类面料高效提花生产与绿色生产的关键工艺及装备， 均已实现了产业化。成果应用五年来，企业新增产值 9.4 亿元，新增利税达 1.8 亿元。生产工艺与装备在相关绒类面料生产企业推广、其产品迅速在服装、家纺 等生产企业推广使用，用户反映良好，有较高的社会效益和经济效益，具有广泛 的市场前景。项目的实施在提高绒类面料品质同时，还可减少传统绒类产品生产 时的能源损耗和对环境的污染，达到节能减排的目的。项目推动了绒类产业升级 与技术进步，促进了纺织行业的快速、协调和可持续发展。 

该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本，并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量，在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时，提升了特征生成的效率。其后在分类过程中，利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 （1）相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了约 2-4%。 （2）该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量，改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 （3）同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较

氧化石蒜碱(Lycobetaine, LBT)又名恩其明，是由石蒜科植物Umgernia minor的叶子或Crinum asiaticum的果实中提取出的四级啡啶类生物碱。在相应的细胞学研究中，氧化石蒜碱对于Lewis肺癌，艾氏腹水癌等多种肿瘤细胞株的抑瘤作用都十分明显。但此药物的水溶液制剂生物利用度极低，体内半衰期只有30秒，影响了氧化石蒜碱本身的药效，需要大剂量多次给药。而且由于药物脂溶性太差，不适用于大部分现有载体，限制了其在临床中的使用。 本项目将纳米乳作为氧化石蒜碱的载体，设计了一种能应用于工业化大生产，生产成本低，辅料符合要求，制备工艺简单，可以提高药物在体内的循环时间以提高药物疗效的氧化石蒜碱纳米乳给药系统，并对该纳米乳的理化性质、体内药动学、组织分布、药效学和毒副作用进行了相应的研究。

本发明提出了多态聚类的概念，并公开了一种时序网络与时序 数据的多态聚类分析方法。多态聚类是一种针对时序网络或时序数据， 以多种标准作为相似性度量指标的聚类分析方法，包括以下步骤：首 先，如果处理对象为时序数据，则只对时序数据加工成特定的形式， 而如果处理对象为时序网络，则通过谱映射的方法把时序网络映射为 特定形式的时序数据。其次建立此时序数据的多态向量，最后，对多 态向量采用改进的同步化聚类方法聚类得到多态聚类结果。

细胞周期蛋白依赖性激酶(CDKs)是一类丝氨酸(Ser)/苏氨酸(Thr) 激酶，其分子量约为 35-40kD，最早发现于裂殖酵母菌和栗酒酵母菌， 其中基因序列的同源性超过 40％并被命名为 Cdc28 和 Cdc2。在哺乳 动物中，已发现 10 个成员，Cdc2(CDK1)，CDK2-10。CDKs 在细胞 周期调控网络中处于中心地位。普遍认为 CDKs 中的 CDK2、CDK4 和 CDK6 与肿瘤发生密切相关，在肿瘤细胞中常