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成果完成年份：2011年9月 成果簡介：本項目是基于windows系統的智能六子棋博弈系統。本項目由學生自主開發并且參加2011年全國大學生計算機博弈錦標賽獲得冠軍（一等獎）。 項目來源：自行開發 技術領域：人工智能領域 應用范圍：人機對弈及智能推演 現狀特點：國內領先 技術創新：pvs搜索+vcf探測勝負 所在階段：研發完成 市場狀況及效益分析：該項目已經是國內六子棋計算機博弈系

產品詳細介紹電源：使用9V電池產品重量：742g (26.1oz)產品尺寸: 9.5cm * 3.5cm * 29.8cm外包裝尺寸 26.7 * 14.3 * 6.8cm外包裝重量: 782g響應頻率：20 bis 20.000 Hz (+/- 0.5 dB)信噪比：82 dB @ 1 Khz, bei -30dBuTHD：低於0.03％@ 1千赫，-36dBu擴大範圍：max. +15dB接通電源XLR輸入：48V bei max. 14 mA支援手機的最大/最小寬度：58~90mm支援iOS and Android的智慧型手機，也可用於有3.5mm插孔的相機上使用Saramonic SmartMixer 1臺，3.5mm插入式電容麥克風 2個，鋁合金手把(海綿握柄) 1隻，鋁合金手機夾座(可調大小) 1個，1/4″螺絲轉熱靴底座，mini-XLR to standard-XLR cable included連結線 1條，3.5mm-3.5mm插頭連結線 2條

  成果完成年份：2011年7月 成果簡介：本項目構建了基于windows平臺及linux平臺的分布式計算系統，用以完成十九路圍棋的計算機博弈。本項目由學生自主開發并且參加2010/2011年的中國機器博弈錦標賽獲得全國銀牌（2010）及金牌（2011）。 項目來源：自行開發 技術領域：人工智能分布式計算 應用范圍：計算機圍棋博弈 現狀特點：國內第一 技術創新：獨創的基于蒙特卡洛的概率擬合算

?? 博弈數學教育課程教學活動主要面向7-18歲青少年，通過體驗式活動教學游戲，培養青少年的數理邏輯、博弈思維、團隊合作、獨立思考、創新、自定義及設計、溝通表達等綜合能力。活動課程采用活動體驗式教學方法，這種方法強調學生為主，興趣入手，讓學生通過興趣驅動來學習，在快樂中學習，在快樂中理解知識，在快樂中尋找自己的答案。

? 本項目是基于windows系統的智能六子棋博弈系統。本項目由學生自主開發并且參加2011年全國大學生計算機博弈錦標賽獲得冠軍（一等獎）。

? 本項目構建了基于windows平臺及linux平臺的分布式計算系統，用以完成十九路圍棋的計算機博弈。本項目由學生自主開發并且參加2010/2011年的中國機器博弈錦標賽獲得全國銀牌（2010）及金牌（2011）。

該項目是《新一代人工智能發展規劃》提出構建非完全信息下智能決策基礎理論與框架要求下的形成的首批國內領先、國際一流成果之一。該項目面向非完全信息、群體、多群體的復雜博弈決策問題，對博弈決策的建模、度量、策略求解等具有開創性貢獻。在頂級評測ACPC中連續5年保持世界前三、亞洲第一。項目平臺實現博弈決策與超算相結合，建立KP級別算力平臺的超大規模博弈決策系統。其研究獲得國家級重點涉密項目、總裝備部重點實驗室基金等立項支持。 項目成果與平安、騰訊、前海金融等企業展開廣泛的合作。協助平安科技基

本發明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結構層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結構層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結構層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應變傳感的正上方，并通過垂直應變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應變數據；將采集到的垂直應變數據作為反算參數進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結構組合簡化從而優化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態不符的技術難題。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。