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本發明公開了一種基于 AXI4 總線架構的 FCoE 協議加速引擎 IP 核，屬于以太網光纖通道領域，應用于 FCoE 融合網絡適配器中。本 發明包括發送模塊、接收模塊和控制模塊。本發明建立在 AXI4 總線 架構基礎之上，利用 AXI4-Lite 總線對本發明 IP 核配置寄存器，利用 AXI4 總線進行發送/接收描述符的讀寫，利用 AXI4-Stream 高速通道 傳送發送/接收的數據。本發明可以由 FCoE 融合網絡適配器

1. 痛點問題 數據是數字經濟時代的核心生產要素，但數據在自由流通或共享中才能產生更大價值。數據的隱私計算對保護數據安全，實現數據共享與協作應用，破除數據孤島，提供合法合規的監管抓手，最大化釋放數據價值有重大的現實價值。 零知識證明、安全多方計算、差分隱私、同態加密等現代密碼學算法具有堅實完善的理論基礎，可以提供最為可靠的數據保護方式。例如，零知識證明算法已經在學術界和工業界受到了廣泛關注，應用于可信計算、區塊鏈擴容、匿名貨幣等多種場景。然而，受制于算法的復雜度和硬件的計算能力，現有零知識證明等隱私計算性能仍比明文計算慢兩到三個數量級，難以有效實現產業化。 2. 解決方案 本成果提出了一種高效的流水線芯片架構，顯著提升了以零知識證明為核心的多種隱私計算和區塊鏈應用中的數據處理性能和效率。本成果以算法為核心、以數據流為參考、以芯片實現為目的，通過全流水設計，優化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計算的算力不足問題，致力于成為新基建“數據價值互聯網”的基礎設施。 本成果所提出的芯片架構包含兩個子系統。第一個子系統主要處理有限域上的高次多項式計算。通過利用傅里葉變換分解龐大的計算任務，同時對底層模塊進行定制化流水線設計，并利用數據分片、片上轉置等技術優化對數據流的控制。第二個子系統主要處理橢圓曲線上的大規模模冪運算。采用計算復雜度最優的Pippenger算法與定制化的數據流和底層流水線控制，并結合實際場景下的系數分布規律采用簡單高效的任務分配機制，用最小的控制邏輯實現負載均衡。

本發明涉及潛在指紋顯現技術領域，具體的說是一種運用核酸適配體與溶菌酶識別，形成G四鏈體扦插熒光分子進行熒光檢測潛指紋的方法。所述包括以下步驟：①按捺指紋：在樣品表面獲得汗潛指紋；②配制熒光顯色溶液：將DNA溶解于包含NaCl、MgCl2和KCl的Tris?HCl緩沖溶液中，然后加入NMM溶液充分混合；③熒光顯現潛指紋：將步驟②得到的溶液滴涂到步驟①的潛指紋樣品表面反應后，用去離子水快速清洗干燥后的

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站?；緞t對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

神經遞質作為神經元與神經元及神經元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術的發展以及人們對大腦精細結構的進一步了解，現如今已發現有幾十種重要的神經遞質。而神經系統在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經遞質的動態變化及其功能提出了極大的挑戰。本項目成功構建了一系列新型的基因編碼的神經遞質熒光探針，可實現對特定神經遞質動態變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數已知的神經遞質所對應的特異性G蛋白偶聯受體（GPCR）與循環重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經遞質的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

非線性失真是5G通信系統和其他新興多載波通信系統的主要失真來源，而數字預失真代表著線性化方法發展趨勢。目前，數字預失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調項間的定量關系，推導出了系統參數和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數字信號預失真方法實現了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站?；緞t對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

2017年7月11日，北京郵電大學溫向明教授研究團隊受邀赴日內瓦參加ITU-T SG13全會，代表北京郵電大學、OAI軟件聯盟及開源5G中法聯合實驗室，全程展示了全球首個5G網絡服務化切片管理編排原型系統，并提交了SBA 5G網絡切片標準化提案。該系統是5G網絡操作系統的核心部分，可實現靈活的網絡切片管理、業務動態編排及彈性伸縮，可有效應對5G網絡中場景多樣化、業務動態化和網絡異構化的挑戰。5G切片管理編排原型系統得到了與會設備商、運營商及研究機構的廣泛關注。溫向明教授研究團隊將加強與國內外重要運營商展開深層次的合作，提升在國際標準化組織的影響力，共同推動5G網絡切片管理編排的標準化進程，占領5G網絡切片管理編排及網絡操作系統的制高點，加速推動5G網絡切片管理編排系統在運營商網絡的商用。

（一）項目背景 當前以硅、砷化鎵為代表的第一和二代半導體接近其物理極限，以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體是當前國際競爭熱點，也是我國發展自主核心半導體產業、實現換道超車的難得機遇。氮化鎵（GaN）特別適合制作高頻、高效、高溫、高壓的大功率微波器件，是下一代通信、雷達、制導等電子裝備向更大功率、更高頻率、更小體積和抗惡劣環境（高溫抗輻照）方向發展的關鍵技術。 目前氮化鎵基射頻器件已接近于商用，需解決從走出實驗室到小量中試的最后“1 公里”，重點攻克其在可靠性工藝和量產穩定性的瓶頸。 以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體是當前國際競爭熱點，也是我國發展自主核心半導體產業、實現換道超車的難得機遇。 半導體作為信息時代的“糧食”，將成為 5G 基建、特高壓、城際高鐵和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網等“新基建”七大領域發展的支柱性產業。而氮化鎵為代表的寬禁帶半導體先進電子器件，憑借其高效、高壓、高溫等優勢，將在“新基建”中大放異彩，可以彌補傳統半導體器件的技術瓶頸，滿足更高性能器件要求。 （二）項目簡介 5G 要求更高的數據傳輸速率，發射機的效率會出現指數級的下降。這種下降可以使用包絡跟蹤技術來修復，該技術已經在較新的 4G/LTE 基站以及蜂窩電話中采用。基站中的包絡跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用 GaN 技術才能實現。諸如 GaN 助力運營商和基站 OEM 等實現了 5Gsub-6-GHz 和 mmWave 大規模 MIMO 的目標。 GaN 可以說為 5Gsub-6-GHz 大規模 MIMO 基站應用提供了眾多優勢：1、在 3.5GHz 及以上頻率下表現良好，對比其他產品優勢明顯。2、GaN 的特性能轉化為高輸出功率，寬帶寬和高效率。采用 DohertyPA 配置的 GaN 在 100W 輸出功率下的平均效率達到 50%至 60%，明顯降低了發射功耗。3、在高頻和寬帶寬下的效率意味著大規模 MIMO 系統可以更緊湊。4、可在較高的工作溫度下可靠運行，這意味著它可以使用更小的散熱器。 根據 Strategy Analytics 的數據，預計 5G 移動連接將從 2019 年的 500 萬增長到 2023 年的近 6 億。所以需求還將不斷上漲。 根據Strategy Analytics的數據，預計5G移動連接將從2019年的500萬增長到2023年的近6億。所以需求還將不斷上漲。 Efficient Power Conversion 的首席執行官兼聯合創始人Alex Lidow 討論5G時也說道：“基站中的包絡跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用GaN技術才能實現。根據Yole Development公司發布的2018年度報告數據顯示，隨著全球整體數據流量的激增，我國5G產業將迎來大規模的需求增長。預計到2022年，我國5G基站規模將達到千億市場，5G基站數量將達百萬個。所以未來氮化鎵基射頻器件是5G通信基站收發端的核心。 氮化鎵基射頻器件是華為和中興發展 5G 通信產業的核心器件，西安電子科技大學氮化鎵射頻器件研究團隊自 2016 年起就與華為西安研究所、中興西安研究所等國內主流5G通信公司協同攻關開展氮化鎵基射頻器件的研究，目前承擔的流片服務項目合計約 500 萬元。 2017 年，西安電子科技大學與西安市高新區、西電電氣集團等聯合成立“陜西半導體先導技術中心”，中心致力于推動陜西第三代半導體產業發展，促進以氮化鎵為代表的射頻器件、功率器件等加速產業化，2019 年團隊向陜西半導體先導技術中心轉讓專利 35 項，作價 2000 萬元，雙方正在聯合推進搭建第三代半導體中試平臺，平臺將會立足西安，服務全國，提升氮化鎵基射頻器件量產工藝可靠性，實現相關技術成果轉化。 （三）關鍵技術 本項目由西安電子科技大學作為技術攻關的主要單位，制定技術路線，保障國家重大科技專項“高效 GaN 微波功率器件及可靠性研究”和“5G 移動通信 GaN 芯片可靠性機理研究”研究，與華為和中興聯合開展工程合作項目實施，加快解決器件工藝可靠性工程問題，重點開展氮化鎵微波功率與太赫茲器件工程技術研究，突破高性能低缺陷外延材料生長、高效率高可靠氮化鎵微波功率器件工藝技術等關鍵瓶頸問題，協助規模量產高效率 S-Ku 波段典型氮化鎵功率器件和模塊、5G 基站核心射頻模塊。