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神策數據（Sensors Data），全稱神策網絡科技（北京）有限公司，是國內專業的大數據分析和營銷科技服務提供商，為企業提供神策營銷云、神策分析云、神策數據根基平臺三大產品方案，通過全渠道的數據采集與全域用戶 ID 打通，全場景多維度數據分析，全通道的精準用戶觸達，幫助企業實現數字化經營。 神策數據立足大數據及用戶行為分析的技術與實踐前沿，提出基于數據流的企業運營框架——SDAF，即Sense（感知）、Decision（決策）、Action（行動）、Feedback（反饋）的數據閉環，并致力為客戶打造基于 SDAF 運營框架的數據閉環。業務現已覆蓋以互聯網、品牌零售、金融、融合媒體、企業服務、高科技、汽車、互聯網+ 等為代表的 30 多個主要行業，并可支持企業多個職能部門，目前已服務付費客戶 2000 余家。公司總部在北京，并在上海、深圳、合肥、武漢、成都、西安、中國臺北等地均擁有本地化的服務團隊，覆蓋全國及東南亞市場，同時，公司擁有專業的服務團隊，為客戶提供與營銷和大數據相關的咨詢、解決方案和專業服務。 神策分析，是一款可私有化部署的用戶行為分析平臺。提供私有化部署和 SaaS 兩種部署方式、實現基礎數據采集與建模，并可作為 PaaS 平臺支持二次開發。基于用戶的業務特點和多部門復合需求，神策分析助力用戶建立高效的數據指標體系，用先進的事件模型抽象用戶行為，提供多維度、多指標的交叉分析能力，全面支撐各個團隊的日常數據分析需求，驅動業務決策。 神策智能運營，是基于用戶行為洞察的一站式智能運營平臺。集活動創建、執行、管理、反饋、迭代為一體的自動化平臺，能夠通過用戶行為、屬性、標簽等數據篩選受眾，實現最佳人群的精準觸達，提升關鍵指標和運營效率，幫助企業釋放運營價值，數據驅動業務持續增長。 神策智能推薦，是專注于賦能業務增長的推薦系統。以用戶行為數據為基礎，采用深度學習等先進的機器學習算法，幫助企業構建智能物品分發中心，實現對用戶“千人千面”的個性化推薦，改善用戶體驗，持續提升核心業務指標。 神策用戶畫像是面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺。全端采集用戶行為數據，整合業務數據等多種數據源，幫助企業構建體系化用戶標簽圖書館，輸出用戶畫像，賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷； 神策客景，是一款結合客戶行為數據的精細化客戶服務與管理平臺，專為企業服務 SaaS 行業打造的客戶全生命周期分析與運營工具，引入客戶行為數據，追蹤客戶健康變化，構建客戶分級體系差異化管理，同時可以自動預警客戶風險和增購機會，觸發任務對癥下藥，行之有效地提高續約續費率，促進企業 MRR 穩步上升。 目前，神策數據積累了中國銀聯、小米、中郵消費金融、海通證券、廣發證券、東方證券、中原銀行、百信銀行、樊登讀書、四川航空、VIPKID、東方明珠、華潤、有贊、百姓網、貨拉拉、閃送、Keep、36 氪、拉勾、VUE、春雨醫生、聚美優品、邊鋒游戲、撈月狗、紛享銷客等 2000 余家付費企業用戶的服務和客戶成功經驗，為客戶全面提供指標梳理、數據模型搭建等專業的咨詢、實施和技術支持服務。

鐳神東方激光技術（北京）有限公司，簡稱：鐳神激光。北京市科委認定的高新技術企業，從事各種激光高端制備的研制、生產及銷售，包括：大功率（CO2/光纖）激光切割機、激光雕刻機、激光焊接機、激光打標機、3D激光雕刻機等多種激光加工制備，鐳神依托強大的研發隊伍，為不同行業提供個性化服務。 激光技術是20世紀重大科技發明，對人類社會產生了廣泛而深遠的影響。激光具有能量密度高，可控性好，非接觸加工的特性，已廣泛應用于各種行業。鐳神公司以激光技術、工程光學和計算機技術為核心，不斷拓展的產品涉及到：教學科研、工業制造、石油勘探、航空航天、軍事裝備、建筑設計、工美包裝、紡繡皮革等不同領域。鐳神公司以其雄厚的研發能力、磐石般的品質、全方位的售后團隊贏得了業內外乃至全球用戶的認可。鐳神激光與企業及教育科研單位等近千家用戶建立了誠信合作關系，并成為世界銀行、日元貸款、中國教育裝備貸款激光設備供應商，“中央職業教育實訓基地建設項目”數控激光切割機中標企業。鐳神公司正朝著世界專業級激光加工應用方案供應商的方向而不懈努力。 "實現客戶利益"已成為我們企業文化的重要組成部分，科技創新是我們發展的原動力。鐳神公司愿與國內外朋友竭誠合作，攜手共創激光事業的美好明天。

托布帶：克重4600g/㎡，厚度10mm 吸油氈：厚度10~20mm 適用于：人造毛皮行業，毛紡行業，燙光機、燙剪機以及各類進口、國產機械以上產品規格根據客戶需求均可定制。

本仿真實訓要求學員根據常見60KW以下小型分布式光伏電站項目需求書要求，到現場進行測量、采集項目所需數據，然后回到辦公室使用設計軟件進行項目設計，并且做出系統分析結果、施工圖以及施工材料清單。 1.1. 場景設計 虛擬場景包括辦公設計場景，樓頂建筑場景； 場景模型主要包括：辦公室建筑模型、辦公家具、辦公設備、長度測量工具、方向測量工具、樓頂建筑模型等 設計軟件模擬包括：陰影陣列分析軟件、CAD制圖軟件、傾角分析軟件、系統分析模擬軟件 1.2. 互動設計 在辦公室里使用電腦了解項目需求書，根據提供的信息收集項目所在位置的地理與環境信息 到現場使用長度與方向測量工具測量設計所需數據 回辦公室使用各種專業設計軟件對該項目進行系統設計。

分布式小型光伏電站系統施工建設仿真實訓讓學員以現場施工工程師的身份根據提供的項目說明書、施工圖紙和材料到現場進行小型電站的模擬施工，提高學員的實踐能力和動手能力。 1.1. 場景設計 虛擬場景主要由廠戶樓頂施工場景組成； 場景模型主要包括：廠戶建筑模型、支架基礎樁、支架前后立柱、橫梁、側梁、接地扁鋼、晶硅光伏組件、邊壓塊、中間壓塊、接線盒、連接線、直流匯流箱、進線、出線、熔斷器盒、斷路器、避雷器、逆變器、PVC保護線管、五金螺絲螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互動設計 在施工場景看懂圖紙，檢查施工物料 根據提示到指定位置使用工具把支架、光伏組件、匯流箱、逆變器一一安裝起來 進行組件陣列間串聯和并聯接線 進行防雷焊接 施工完成后進行投切并網操作 場景植入VR太陽模塊，精準計算該項目所在位置的太陽位置，太陽高度角和方位角，在虛擬場景中全時仿真太陽產生的陰影。

自修復材料是近年來發展迅速的一類新型功能材料,它能夠通過物理或化學作用自動修復損傷并恢復其功能，為主動預防材料的潛在危害并延長其使用壽命提供了一種新的智能方法。

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。

項目成果/簡介: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。

01項目背景 片上網絡將片上路由器按照一定的拓撲結構互連，從而構成一個片上微網絡結構。不同功能的IP核通過網絡接口NI接入到片上網絡中來，網絡接口對IP核發送的數據進行數據封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據分組的目的地址信息，將數據分組在網絡中正確的傳輸到目的IP核。片上網絡可以為系統中任意一對IP核之間實現透明的數據通信。互連網絡中的一些控制協議，例如流量控制機制、路由算法、任務調度機制、服務保障機制等，都可以應用到片上網絡中來，以提高系統的通信效率。由于片上網絡采用分組交換，IP核之間數據通信的基本數據單元是分組，不同的分組根據目的地址信息在網絡中獨立傳輸。片上網絡技術能夠有效的克服基于總線結構的片上系統在大規模集成下的瓶頸，在時延、吞吐、功耗、可擴展性和可靠性等方面體現出了巨大的優勢。多核，多片架構將成為芯片設計的發展趨勢。 處理器多芯片之間的通信已經成為制約系統性能的瓶頸，處理器之間進行數據交互的能力或將成為下一個集成電路發展的關鍵技術指標。針對不同應用場景和性能要求，根據各自的架構設計出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協議，將使得集群芯片的性能得到進一步優化。 02項目簡介 研究基于路由交換的異構計算系統算力擴展總體架構，包含異構計算資源節點之間、片上交換路由與片上處理資源之間、片上處理資源與外部接口之間的互連結構與互連拓撲，如圖3所示。 設計與物理層解耦的輕量級網絡架構，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構建多種拓撲的網絡。針對機載計算任務的算力提升需求，研究異構計算節點的算力擴展問題，通過基于路由交換的、可擴展的互連構建異構計算系統，采用輕量化互連協議實現異構計算節點的低延時、高帶寬互連，驗證基于路由交換的異構計算系統對于特定應用的高速并行分布式處理效果。本系統的主體思想是將片上網絡（NetworkonChip，NoC）互連協議擴展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實現芯片內部計算資源到集群芯片的延伸。