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（專利號(hào)：ZL 201510665213.0） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了一種鐵鋁合金制成的螺旋狀高效低阻濾芯，屬于除塵器的濾芯設(shè)計(jì)領(lǐng)域。該濾芯由鐵鋁合金濾料制成，并彎曲成螺旋狀，濾芯本體由金屬格網(wǎng)支撐。濾芯主要由濾芯本體、排風(fēng)管、脈沖反吹聯(lián)動(dòng)裝置、頂蓋和閥門等裝置組成，濾芯本體為圓柱狀螺旋式結(jié)構(gòu)，螺旋式濾芯本體孔徑從內(nèi)到外呈等差數(shù)列減小。在實(shí)際運(yùn)行中，煙氣經(jīng)濾芯逐層過濾后，大部分粉塵被阻留在濾芯外面，凈化后的氣體進(jìn)入里層濾芯逐層過濾，最終再通過排煙管排入下道工序。本發(fā)明解決了目前市場(chǎng)上除塵器除塵效率低、抗高溫、抗硫化性能弱的核心問題。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)李曉光團(tuán)隊(duì)在前期研究基礎(chǔ)上，基于鐵電隧道結(jié)量子隧穿效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了具有亞納秒信息寫入速度的超快原型存儲(chǔ)器，并可用于構(gòu)建存算一體人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該成果在線發(fā)表《自然通訊》雜志上。研究人員制備了高質(zhì)量Ag/BaTiO3/Nb:SrTiO3鐵電隧道結(jié)，其中鐵電勢(shì)壘層厚為6個(gè)單胞（約2.4nm）。基于隧道結(jié)能帶的設(shè)計(jì)，以及其對(duì)阻變速度、開關(guān)比、操作電壓的調(diào)控，該原型存儲(chǔ)器信息寫入速度快至600ps（注：機(jī)械硬盤的速度約為1ms, 固態(tài)硬盤的約為1-10ms）、開關(guān)比達(dá)2個(gè)數(shù)量級(jí)，且其600ps的阻變速度在85℃時(shí)依然穩(wěn)定（工業(yè)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)）；寫入電流密度4×103A/cm2，比目前其他新型存儲(chǔ)器低約3個(gè)量級(jí)；一個(gè)存儲(chǔ)單元具有32個(gè)非易失阻態(tài)；寫入的信息預(yù)計(jì)可在室溫穩(wěn)定保持約100年；可重復(fù)擦寫次數(shù)達(dá)108-109次，遠(yuǎn)超商用閃存壽命（約105次）。即使在極端高溫（225℃）環(huán)境下仍能進(jìn)行信息的寫入，可實(shí)現(xiàn)高溫緊急情況備用。

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的超寬帶脈沖信號(hào)產(chǎn)生裝置，包 括憶阻器控制電路、方波振蕩電路、超寬帶脈沖產(chǎn)生電路和倍壓電路； 方波振蕩電路的輸入端連接憶阻器控制電路，倍壓電路的輸入端連接 至方波振蕩電路的第一輸出端，脈沖產(chǎn)生電路的第一輸入端連接至倍 壓電路的輸出端，第二輸入端連接至方波振蕩電路的第二輸出端。憶 阻器控制電路包括三極管，方波振蕩電路包括 TTL 門電路、憶阻器、 射極放大電路，超寬帶脈沖產(chǎn)生電路包括反相器、R

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的多值存儲(chǔ)單元、讀寫電路及其·717·操作方法；所述基于憶阻的多值存儲(chǔ)單元是利用憶阻器的阻變特性，由多個(gè)憶阻器以特殊的連接方式構(gòu)成。這種連接方式組成的多值存儲(chǔ)單元繼承了憶阻器，體積小，功耗低，可拓展性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。相較于傳統(tǒng)憶阻器存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，所述多值存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)提供了更大的存儲(chǔ)空間，為存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)提供了一種新的思路。所述多值存儲(chǔ)單元的讀寫電路包括存儲(chǔ)單元、控制開關(guān)以及電壓比較電路。所述讀寫

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法。所述系 統(tǒng)包括圖像信號(hào)提取模塊、多個(gè)基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和識(shí)別模 塊；所述識(shí)別模塊其輸入端與多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出端相連；每個(gè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出端與識(shí)別模塊的輸入端相連，其輸入端與信號(hào)提 取模塊的輸出端相連。所述方法包括以下步驟：（1）獲取待識(shí)別灰度 圖像的特征向量并輸入各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；（2）各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)其 圖像模型對(duì)所述特征向量分別進(jìn)行打分并進(jìn)行識(shí)別；（3

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器實(shí)現(xiàn)多層識(shí)別的電路及其控制方 法，來模擬生物大腦的多狀態(tài)(認(rèn)知、熟悉、陌生)認(rèn)知能力。通過分別 調(diào)節(jié)第二輸入端與第一輸入端信號(hào)脈沖的匹配數(shù)目和第二輸入端信號(hào) 脈沖幅值來實(shí)現(xiàn)多層次脈沖識(shí)別。第一輸入端輸入信號(hào)代表已存儲(chǔ)在 生物大腦中的樣本信號(hào)，第二輸入端輸入信號(hào)代表生物大腦接收到外 界環(huán)境的刺激信號(hào)，這種識(shí)別方法的原理是通過控制大腦存儲(chǔ)的樣本 信號(hào)和外界環(huán)境的刺激信號(hào)相互匹配，來調(diào)控大腦對(duì)于外

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的通用編程模塊及其操作方法， 可編程模塊包括阻變?cè)?、電?R1、第一 N 型 MOS 管、第一 P 型 MOS 管、第二 N 型 MOS 管和第二 P 型 MOS 管；第一 N 型 MOS 管 的漏極和第一 P 型 MOS 管的漏極均連接至阻變?cè)囊欢?，第?N 型 MOS 管的源極和第一 P 型 MOS 管的源極連接后與電阻 R1 的一端 連接，第一 N 型 MOS 管的柵極與第一 P 型 MOS

本發(fā)明公開了一種基于雙反饋法的阻性傳感陣列線性讀出電路。所述讀出電路包括：行多路選擇器、列多路選擇器、掃描控制器、負(fù)恒流源、電壓采樣裝置以及第一運(yùn)算放大器、第二運(yùn)算放大器、第三運(yùn)算放大器；所述負(fù)恒流源的輸出端連接第一運(yùn)算放大器的反相輸入端，第一運(yùn)算放大器的同相輸入端與第二運(yùn)算放大器的同相輸入端連接后接地，第二運(yùn)算放大器的反相輸入端與第二運(yùn)算放大器的輸出端連接，第三運(yùn)算放大器的反相輸入端與第三運(yùn)算放大器的輸出端連接；電壓采樣裝置用于對(duì)第三運(yùn)算放大器的輸出端電壓、第一運(yùn)算放大器的輸出端電壓進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本成果利用去阻啟動(dòng)噴動(dòng)床為反應(yīng)器，將生物質(zhì)秸稈和煤共催化氣化，產(chǎn)生燃?xì)猓?形成了生物質(zhì)稻草催化水煤氣反應(yīng)低焦油中熱值燃?xì)庵苽涔に?，可用于農(nóng)村地區(qū)以村鎮(zhèn) 為單位的小型氣化站的建設(shè)。成果已取得發(fā)明專利授權(quán)，ZL 2009 1 0264047.8。 性能指標(biāo) 120kg/h 的生物質(zhì)稻草等與煤、碳酸鈣和水蒸汽共氣化，生成焦油含量低于 10mg/m3 、 熱值 10-15MJ/m3 的農(nóng)村用燃?xì)狻?適用范圍、市場(chǎng)前景

D2D 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（即終端直通技術(shù)），不需要通過基站或核心網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和處理，只需在移動(dòng)終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數(shù)據(jù)，為突破上述技術(shù)瓶頸提供了一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。目前，D2D 技術(shù)已被IMT-2020（5G）推進(jìn)組確定為第5代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優(yōu)化。由于移動(dòng)終端的電池容量有限，一旦忽視數(shù)據(jù)傳輸中對(duì)能量效率的優(yōu)化，將使得數(shù)據(jù)傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時(shí)傳達(dá)，嚴(yán)重影響服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。針對(duì)4G 智能手機(jī)的用戶調(diào)查結(jié)果表明，只有不到25%的用戶對(duì)手機(jī)續(xù)航時(shí)間表示滿意，手機(jī)續(xù)航時(shí)間已經(jīng)成為影響用戶滿意度和品牌忠誠(chéng)度的關(guān)鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，其研究結(jié)果表明，在考慮實(shí)際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡(jiǎn)單的單調(diào)遞減關(guān)系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現(xiàn)先單調(diào)遞增后單調(diào)遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會(huì)帶來移動(dòng)終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對(duì)D2D異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜資源復(fù)用的復(fù)雜場(chǎng)景，將針對(duì)能效最優(yōu)的NP難聯(lián)合資源分配問題轉(zhuǎn)換為用戶偏好下的隨信道狀態(tài)和干擾水平而動(dòng)態(tài)變化的一對(duì)一匹配問題，并通過采用穩(wěn)定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優(yōu)化理論來解決能效優(yōu)化問題。研究結(jié)果表明，在保障QoS情況下，相比傳統(tǒng)的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動(dòng)終端的功率消耗降低200%以上。，本項(xiàng)目的核心研究方向正是將節(jié)能減排戰(zhàn)略方針落實(shí)到移動(dòng)通信的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中，與國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展方向和國(guó)際通信產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)相一致，將在技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等多個(gè)方面具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。 　　 課題組負(fù)責(zé)人周振宇自參加工作起即投入到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配、干擾協(xié)調(diào)、移動(dòng)性管理、自組織組網(wǎng)等方面的研究工作中，作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，先后主持了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目，包括國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃項(xiàng)目等，積累了深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領(lǐng)域主流期刊發(fā)表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領(lǐng)域旗艦會(huì)議發(fā)表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國(guó)科學(xué)院院士、加拿大科學(xué)院院士、英國(guó)皇家科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國(guó)移動(dòng)研究院首席科學(xué)家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領(lǐng)域頂級(jí)期刊引用和正面評(píng)價(jià)。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎(jiǎng)（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內(nèi)僅選拔1 篇）、IEEE 通信協(xié)會(huì)綠色通信與計(jì)算專委會(huì)最佳論文獎(jiǎng)（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會(huì)議上頒獎(jiǎng)） 　　目前擔(dān)任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國(guó)際學(xué)術(shù)期刊的編輯及客座編輯，擔(dān)任IEEE ISADS’15 智能電網(wǎng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專題研討會(huì)聯(lián)合主席，擔(dān)任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的技術(shù)委員會(huì)委員。在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化方面，擔(dān)任IEEE 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)授權(quán)/非授權(quán)頻譜融合標(biāo)委會(huì)工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應(yīng)邀在IEEE 車輛技術(shù)協(xié)會(huì)旗艦會(huì)議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報(bào)告（報(bào)告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃”，2017 年入選IEEE 高級(jí)會(huì)員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目61601180和61601181，中央高?；A(chǔ)研究基金資助項(xiàng)目2014MS08和2016MS17，日本學(xué)術(shù)振興會(huì)JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項(xiàng)目資助。