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本實用新型公開了一種軟土層降阻散熱仿生鉆桿，包括安裝板，所述安裝板的中部設(shè)置有貫穿的安裝孔，所述安裝孔的內(nèi)部安裝有豎直的連接軸，所述連接軸的上方延伸至安裝板的頂部設(shè)置有水平的驅(qū)動塊，所述驅(qū)動塊的頂部中心設(shè)置有固定槽，所述連接軸的下方延伸至安裝板的底部設(shè)置有水平的限位塊，所述限位塊的底部安裝有豎直向下的鉆桿本體，所述鉆桿本體的外側(cè)設(shè)置有螺旋狀的鉆刀片。本實用新型在使用時，不但能夠控制鉆桿本體自動向下鉆入，節(jié)省人力，且能夠在鉆桿本體鉆入的過程中，增大鉆桿本體的受力面積，降低鉆桿本體鉆入的阻力，并能夠在鉆

高粘度流體（如原油、水煤漿、泥漿、陶瓷漿體、食品類流體等）長距離管道輸送時阻力很大，因此有效地降低高粘度流體的輸送阻力有著重大的理論意義和工程應(yīng)用價值。本技術(shù)利用高粘度流體輸送過程中的微觀減阻機理開發(fā)了三種有效的減阻方法。這三種方法是：（1）管壁滑移減阻；（2）加入減阻劑減阻；（3）加氣多相流減阻。對于不同的流體可以分別采用上述方法之一，也可以是幾種方法的組合。 傳統(tǒng)的流體輸送理論認為，流體在管內(nèi)流動時，流體在管壁上的速度無論在什么條件下都被認為等于零。因此得出流體流動阻力僅與流體性質(zhì)及管道的幾何尺寸和流體流速有關(guān)，而與管壁材料無關(guān)的結(jié)論。但是大量的實踐證明，高粘度流體在管道中的流動阻力明顯地隨管壁材料的不同而相差很大，這實際上預(yù)示著傳統(tǒng)的流體輸送是不適用的。 實際上流體與壁面的接觸層是與管道中心的流體主流區(qū)不同的特殊層，不能只考慮流體分子間的相互作用，還應(yīng)考慮接觸層內(nèi)的流體分子與管壁固相分子間的作用，該厚度很薄的流體層稱為界面層。界面層內(nèi)流體與管壁之間的作用需用界面理論來處理。減小流體與管壁之間的分子間作用力，使流體不能粘附于管壁之上，就能減小流體輸送阻力。本技術(shù)已通過小試和中試，最大減阻效果達50%以上。

已有樣品/n64Mb ReRAM 芯片和內(nèi)嵌ReRAM IP 的SOC 由紫光國芯等單位共同設(shè)計，在實現(xiàn)基于ReRAM 存儲機理和單元特性的讀寫電路、芯片構(gòu)架、可測試性設(shè)計、冗余設(shè)計、糾錯設(shè)計和系統(tǒng)訪問管理等關(guān)鍵技術(shù)方面實現(xiàn)了突破和創(chuàng)新。兩款芯片均已經(jīng)在相關(guān)驗證系統(tǒng)完成了應(yīng)用演示等相關(guān)測試，其中64Mb ReRAM 芯片可成功實現(xiàn)數(shù)據(jù)文件、圖形文件及多媒體文件的讀寫編輯及實時播放操作，在功耗、速度和壽命等方面取得了令人滿意的效果。

針對我國目前巨大的汽車燃油消耗和大量尾氣排放帶來的環(huán)境污染等問題，分別對高、低阻Ahmed車模的復(fù)雜繞流進行了系統(tǒng)研究，提出了完整的流動結(jié)構(gòu)概念模型。研發(fā)了在汽車尾部基于多個定常微射流吹氣的聯(lián)合控制，在高阻車模上獲得了高達29%的減阻效果，遠遠超越所有國內(nèi)外其它團隊所能取得的減阻量，并揭示了相關(guān)減阻機理。研究成果發(fā)表于流體力學(xué)頂級期刊 Journal of Fluid Mechanics。潛在的重要應(yīng)用亦不言而喻。

本發(fā)明屬于涂層材料相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種復(fù)合阻氚涂 層，其包括基底層，所述復(fù)合阻氚涂層還包括形成在所述基底層上的 石墨烯薄膜、形成在所述石墨烯薄膜遠離所述基底層的表面上的三氧 化二鉻層及形成在所述三氧化二鉻遠離所述石墨烯薄膜的表面上的磷 酸鋁層。本發(fā)明還涉及上述復(fù)合阻氚涂層的制備方法。上述復(fù)合阻氚 涂層利用了石墨烯的比表面積大、力學(xué)性能好、熱導(dǎo)率高、吸氫能力 強等特點，把石墨烯薄膜和 Cr2O3、AlPO4 陶瓷

本發(fā)明公開了一種阻性傳感器陣列測量裝置，所述阻性傳感器陣列為共用行線和列線的阻性傳感器陣列；該測量裝置包括：標準電阻行，其包括一行N個標準電阻，被增設(shè)于阻性傳感器陣列中，從而得到一個新的共用行線和列線的（M+1）×N電阻陣列；（M+1）個運算放大器，與電阻陣列的（M+1）條行線一一對應(yīng)，各運算放大器的反相輸入端、輸出端分別通過一根連接線與其所對應(yīng)行線連接；控制器，其具有至少(M+1)個IO端口以及至少N個ADC采樣端口，其中的(M+1)個IO端口與（M+1）個運算放大器的同相輸入端一一對應(yīng)連接，其中

黑加侖富含花青素、多酚等營養(yǎng)物質(zhì)，但酸度較高口感不佳，通過酵母篩選及工藝優(yōu)化，獲得了口感較佳的黑加侖果酒釀造技術(shù)。水蜜桃保藏時間極短，容易腐爛變質(zhì)，品相較差的果難以銷售，通過釀酒酵母及釀造工藝優(yōu)化，獲得了桃香味濃郁口感佳的水蜜桃果酒。楊梅富含花青素等營養(yǎng)物質(zhì)，但酸度較高，不適 合釀酒，通過降酸酵母篩選及工藝優(yōu)化，獲得了顏色亮麗口感佳的楊梅果酒。洋蔥葡萄酒具有眾多保健功能且效果顯著，但洋蔥浸泡葡萄酒，口感較差，有洋蔥腐爛味和刺激味，通過對洋蔥發(fā)酵處理，得到洋蔥發(fā)酵液，與葡萄酒勾兌具有較好的協(xié)調(diào)性，口感好，無洋蔥味，其洋蔥槲皮素含量高于浸泡，保健功效更為顯著。 

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)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(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)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(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，這種計算架構(gòu)已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)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(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲和計算中反復(fù)搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)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(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學(xué)吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新。科研團隊選擇了電學(xué)特性穩(wěn)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(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計方法，提出“差分電阻”設(shè)計思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓(xùn)練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設(shè)計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《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(tài)電路大會”等頂級學(xué)術(shù)會議。研究成果被“國際半導(dǎo)體技術(shù)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(nèi)外專利72項，其中30項已獲得授權(quán)，知識產(chǎn)權(quán)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(tǒng)，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(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計算能效比當(dāng)前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數(shù)量級。團隊還設(shè)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(shù)據(jù)集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)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(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)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(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。

現(xiàn)有的有機氮測定方法主要基于差減法，存在多方面測定的累加誤差，結(jié)果難免不夠精確和可靠。本發(fā)明技術(shù)是一種體積排阻色譜聯(lián)用型氮檢測器及應(yīng)用，其對有機氮的檢測原理在于通過體積排阻色譜柱實現(xiàn)有機氮和無機氮的分離，然后通過石英螺旋管結(jié)合紫外氧化的方式將有機氮轉(zhuǎn)變?yōu)橄鯌B(tài)氮，通過紫外檢測器檢查硝態(tài)氮在220nm的紫外吸收，實現(xiàn)定量分析。