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本服務(wù)體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地 質(zhì)調(diào)查局（USGS）開發(fā)的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統(tǒng) 統(tǒng)計學(xué)模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負(fù)荷與 污染源之間的關(guān)系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統(tǒng)計分析系統(tǒng)）平臺運行，使 用 IML 語言編寫，其嵌套的統(tǒng)計模塊可以輕松調(diào)用非線性加權(quán)最小 二乘法（NWLS）進(jìn)行方程的求解，完成所需參數(shù)的估計，雖然 SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此 我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發(fā)了面向 我國特點的具有空間響應(yīng)特性的水環(huán)境管理模型，簡化了原 SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性 分析模塊，按照中國水環(huán)境管理需求補充可能實現(xiàn)的模塊，優(yōu)化模型 功能，改善人機交互形式，使數(shù)據(jù)輸入及模型運行更加方便易學(xué)并符 合中國的數(shù)據(jù)特點。利用 ArcGIS 生成河網(wǎng)、劃分子流域等，提取與 整合必要的與流域河流屬性相關(guān)的輸入數(shù)據(jù)，并利用該平臺將模擬結(jié) 果進(jìn)行可視化表達(dá)。

項目概況 工程造價實訓(xùn)室可進(jìn)行算量軟件和報價軟件的培訓(xùn)，培訓(xùn)內(nèi)容是三維算量和未來軟件報價，采用現(xiàn)場演示和互動答疑方式進(jìn)行，不斷推進(jìn)造價人員的電算化水平，深入推廣使用軟件以減輕造價人員的工作量。 造價員資格證書是初入建設(shè)行業(yè)的造價人員的執(zhí)業(yè)證書。主要特點 工程造價教研室?guī)熧Y力量雄厚，相關(guān)教師熟悉算量軟件和報價軟件的操作，能夠指導(dǎo)初學(xué)者在短時間內(nèi)學(xué)會相關(guān)軟件的操作；同時可以對參加全國初級造價員資格認(rèn)證的人員進(jìn)行考前培訓(xùn)。該教研室教師所教授的學(xué)生在初級考試中通過率近60%，效果較好。技術(shù)指標(biāo)   通過算量軟件和報價軟件的操作培訓(xùn)，以及造價員證書的培訓(xùn)，可以達(dá)到提高造價從業(yè)人員水平的目的。

本發(fā)明公開了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測值的高精度基線解算方法，首先通過對各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測值在基線兩端測站間做差構(gòu)建站間單差觀測值，之后選擇某類觀測值的偽距硬 件延遲作為基準(zhǔn)以解決法方程秩虧問題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對浮點單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復(fù)單差模糊度的整周特性，進(jìn)而實現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴(yán)密、模型簡單、易于實現(xiàn)

該成果創(chuàng)新性地基于二維半導(dǎo)體的硅基同質(zhì)器件，首次提出了類腦功能的“傳感-計算-存儲一體化”神經(jīng)形態(tài)芯片架構(gòu)，實現(xiàn)了光電傳感、放大運算、信息存儲功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實現(xiàn)類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團(tuán)隊，長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術(shù)研究。2018年出版了國內(nèi)第一本憶阻器專著《憶阻器導(dǎo)論》，2019年團(tuán)隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發(fā)產(chǎn)品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實驗室，推動存儲器芯片技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化以及未來引領(lǐng)技術(shù)的探索。曾榮獲國家科技進(jìn)步獎2項、湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎1項。 同質(zhì)晶體管-存儲器架構(gòu)的原理及器件結(jié)構(gòu) 繆向水團(tuán)隊長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術(shù)研究。2018年出版了國內(nèi)第一本憶阻器專著《憶阻器導(dǎo)論》，2019年團(tuán)隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發(fā)產(chǎn)品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實驗室，推動存儲器芯片技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化以及未來引領(lǐng)技術(shù)的探索。曾榮獲國家科技進(jìn)步獎2項、湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎1項。

        技術(shù)成熟度：技術(shù)突破         領(lǐng)域存在著景深影響效率的突出問題，本產(chǎn)品以高性能異構(gòu)處理器為核心運算單元，以嵌入式手段通過視覺流與控制流的嚴(yán)格對位，高性能實時完成視頻控制信息的結(jié)算，并直接輸出電機驅(qū)動信號控制相關(guān)執(zhí)行機構(gòu)完成閉環(huán)控制。         本產(chǎn)品主要面向高性能伺服閉環(huán)控制的視頻應(yīng)用領(lǐng)域，能夠顯著提升顯微工業(yè)自動化領(lǐng)域的視頻對焦及對位處理的效率及精度，亦可實現(xiàn)宏觀領(lǐng)域的視覺嵌入化控制閉環(huán)應(yīng)用。         意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

        成熟度：技術(shù)突破         一種安全、可靠、光強穩(wěn)定的數(shù)字化超高壓汞燈曝光光源控制器，驅(qū)動功率高達(dá)3kW，功率調(diào)整步長小于5W，光強穩(wěn)定性誤差不高于0.3%@30min，汞燈觸發(fā)成功率高于90%。         意向開展成果轉(zhuǎn)化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

針對腦卒中與關(guān)節(jié)損傷高發(fā)趨勢，本產(chǎn)品基于康復(fù)醫(yī)學(xué)理論研發(fā)多關(guān)節(jié)智能康復(fù)產(chǎn)品，覆蓋肘、膝、踝、腕等上下肢關(guān)鍵關(guān)節(jié)，通過對關(guān)節(jié)的反復(fù)訓(xùn)練，增強關(guān)節(jié)本體感覺，打開活動度，推動神經(jīng)系統(tǒng)重組代償，助力關(guān)節(jié)功能恢復(fù)。 本產(chǎn)品實現(xiàn)多項突破，運用高精度傳感器，精準(zhǔn)捕捉關(guān)節(jié)運動微小變化，實現(xiàn)人機互動與實時康復(fù)數(shù)據(jù)反饋；結(jié)合自適應(yīng)算法實現(xiàn)動態(tài)重力補償，精準(zhǔn)調(diào)控角度/速度/力矩三維參數(shù)，通過循跡坐標(biāo)點樣線擬合生理運動軌跡；創(chuàng)新集成多訓(xùn)練模式切換系統(tǒng)，滿足全康復(fù)周期需求；產(chǎn)品兼具硬/軟件雙重安全防護(hù)，提高產(chǎn)品安全性。 腕關(guān)節(jié)康復(fù)器 前臂康復(fù)器 肘關(guān)節(jié)康復(fù)器 膝關(guān)節(jié)康復(fù)器 踝關(guān)節(jié)康復(fù)器

本發(fā)明公開了一種 GPU 上基于內(nèi)存統(tǒng)一管理的 MapReduce 實 現(xiàn)方法，包括：初始化 GPU 的塊大小為 Bs，每個塊中的線程數(shù)目 N， 輸入數(shù)據(jù)量大小 M；在全局內(nèi)存上為 GPU 的每個塊分配一個中間數(shù)據(jù) 緩沖區(qū)，同時分配一個全局結(jié)果緩沖區(qū)；對 p%的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 在中間數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中收集 map 任務(wù)計算結(jié)果和歸約頻率信息；根據(jù)鍵 值對的歸約頻率，對中間結(jié)果進(jìn)行排序，保存鍵值對索引信息到排序 結(jié)果緩

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數(shù)據(jù) 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數(shù)據(jù)文件，將該待壓縮數(shù)據(jù)文件從 內(nèi)存拷貝到 GPU 的全局存儲器中，設(shè)置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個線程塊中的線程個數(shù) b，設(shè)置壓縮字典窗口的長度為 c，并設(shè)置指向 第一個壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設(shè)置預(yù)讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個 預(yù) 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針

現(xiàn)階段所設(shè)計的存算一體器件單元結(jié)構(gòu)如圖 1 所示： 器件的基本結(jié)構(gòu)由波導(dǎo)和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護(hù)層、相變材料（硫系化合物）層）所構(gòu)成。擬通過在當(dāng)前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導(dǎo)的方式實現(xiàn)器件的光學(xué)讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導(dǎo)層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導(dǎo)。功能層主要用于實現(xiàn)器件的電學(xué)寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發(fā)生相變。因此需要加熱器層具備較好的導(dǎo)熱和導(dǎo)電性能，同時在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當(dāng)前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質(zhì)因數(shù)，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學(xué)常數(shù)反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進(jìn)行操作，適用于硅基光子器件應(yīng)用。 采用的主要技術(shù)手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學(xué)編程、光學(xué)讀取的方法實現(xiàn)器件的存儲、算術(shù)運算和邏輯運算功能：  存儲功能的實現(xiàn)：擬利用相變材料晶態(tài)低透過率和非晶態(tài)高透過率分別代表二進(jìn)制中的‘1’和‘0’，實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產(chǎn)生電流流經(jīng)加熱層時，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發(fā)生相變，實現(xiàn)存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導(dǎo)輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當(dāng)輸入光經(jīng)過波導(dǎo)后，其能量會因為相變材料編程區(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進(jìn)而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現(xiàn)對先前編程區(qū)域的讀取。  算術(shù)和邏輯功能的實現(xiàn)：通過調(diào)整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態(tài)調(diào)控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數(shù)值，實現(xiàn)多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對應(yīng)加數(shù)的方法實現(xiàn)標(biāo)量加法計算。同時由于所設(shè)計器件的讀取連續(xù)光輸出功率可視為讀取連續(xù)光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數(shù)和乘數(shù)的方法實現(xiàn)基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設(shè)置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產(chǎn)生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設(shè)定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進(jìn)行對比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調(diào)特性驗證其實現(xiàn)神經(jīng)突觸的可行性。并依托所設(shè)計人工突觸構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，實現(xiàn)圖像、語音和文本識別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學(xué)習(xí)的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)，也是人工類腦器件需要實現(xiàn)的首要功能。為實現(xiàn)突觸可塑性，擬把相變材料和波導(dǎo)之間的耦合區(qū)域視為仿生神經(jīng)突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調(diào)節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時間差對耦合區(qū)域的光透過率進(jìn)行連續(xù)調(diào)控，進(jìn)而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現(xiàn)仿生神經(jīng)突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設(shè)計的突觸單元, 經(jīng)過相變材料的作用，脈沖強度發(fā)生變化，對應(yīng)于乘法器。進(jìn)而借助于微環(huán)結(jié)構(gòu)，將不同波長的脈沖導(dǎo)入進(jìn)同一波導(dǎo)中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當(dāng)光強達(dá)到一定的閾值后，讀取信號不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經(jīng)元脈沖信號的激發(fā)，實現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，驗證其監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)。對于監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)，權(quán)重的數(shù)值通過外部管理器設(shè)置；對于非監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)，不再需要外部管理器來設(shè)置權(quán)重值，而是通過輸出光脈沖進(jìn)行反饋控制，調(diào)整權(quán)重值。在單個神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，更復(fù)雜的光學(xué)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，證明該結(jié)構(gòu)的可擴(kuò)展性。擬設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層結(jié)構(gòu)包括三個功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導(dǎo)中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個神經(jīng)元，神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)則產(chǎn)生光脈沖信號，輸入給下一層結(jié)構(gòu)。基于上述結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖片、語音和文本的識別。 創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學(xué)編程、光學(xué)讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學(xué)存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進(jìn)行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現(xiàn)出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學(xué)脈沖刺激、光學(xué)權(quán)重調(diào)節(jié)”的人工神經(jīng)突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經(jīng)突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術(shù)空白。 先進(jìn)性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統(tǒng)集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術(shù)的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優(yōu)越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統(tǒng)材料具有的快速相變轉(zhuǎn)化速度、低功耗和穩(wěn)定性強等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學(xué)性能差異的特點。③所設(shè)計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點，具有高集成度、低功耗、超快響應(yīng)時間、穩(wěn)定性強等優(yōu)點。 獨占性分析：根據(jù)已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關(guān)鍵技術(shù)的獨有權(quán)。