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本發(fā)明涉及一種用于組織/器官芯片集成制造的三維打印方法及裝置，包括以下步驟：1)設(shè)計(jì)三維芯片的三維結(jié)構(gòu)圖，并轉(zhuǎn)化為片層圖形文件格式；2)開(kāi)啟三維打印裝置，將打印墨水吸入各個(gè)噴頭中；導(dǎo)入片層圖形文件；3)三維打印裝置分別將主體材料打印墨水、犧牲材料打印墨水和不同的細(xì)胞打印墨水打印到底板系統(tǒng)預(yù)先設(shè)計(jì)的位置；4)重復(fù)步驟3)逐層累積完成三維芯片結(jié)構(gòu)打印，直至片層圖形文件打印完成；5)加熱或制冷整體打印完成的三維芯片，使通道犧牲材料變?yōu)槿苣z態(tài)；6)將變?yōu)槿苣z態(tài)的通道犧牲材料使用移液槍吸出，去除通道犧牲材料，形成完整的三維芯片結(jié)構(gòu)；7)對(duì)未被融化的細(xì)胞打印墨水材料進(jìn)行交聯(lián)，灌流培養(yǎng)基。

研發(fā)階段/n由于信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)環(huán)境復(fù)雜，以衛(wèi)星移動(dòng)通信為代表的空天地一體化網(wǎng)絡(luò) 建設(shè)成為首選。中科院計(jì)算所無(wú)線中心在已有成果的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)提升衛(wèi)星終端芯 片的產(chǎn)品化量產(chǎn)能力，實(shí)現(xiàn)終端芯片量產(chǎn)，并設(shè)計(jì)多類型衛(wèi)星移動(dòng)通信終端設(shè)備及 行業(yè)應(yīng)用解決方案，填補(bǔ)我國(guó)衛(wèi)星移動(dòng)通信“產(chǎn)業(yè)空洞”。截止2017年底，項(xiàng)目成 功實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星移動(dòng)通信終端基帶芯片F(xiàn)ull Mask量產(chǎn)并推廣應(yīng)用，占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)鏈高端核 心器件供給；推出面向行業(yè)應(yīng)用的手持、便攜、車載等多型終端解決方案，項(xiàng)目相 關(guān)成果目前依托產(chǎn)業(yè)化主體中科晶上實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙路電壓信號(hào)驅(qū)控的面陣電控液晶光發(fā)散微柱鏡芯片，包括：液晶散光微柱鏡陣列、第一驅(qū)控信號(hào)輸入端口、以及第二驅(qū)控信號(hào)輸入端口，液晶散光微柱鏡陣列為 m×n 元，其中 m、n 均為大于的整數(shù)，液晶散光微柱鏡陣列采用液晶夾層結(jié)構(gòu)，且上下層之間順次設(shè)置有第一基片、頂層面電極板、電極間絕緣層、頂層圖案化電極板、第一液晶定向?qū)印⒁壕印⒌诙壕Фㄏ驅(qū)印⒕W(wǎng)孔狀共地電極板、第二基片，頂層面電極板和網(wǎng)孔狀共地電極板分

本項(xiàng)目提出一種基于數(shù)據(jù)總線工作模式可切換的超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)芯片結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(發(fā)表于國(guó)際一流期刊PRB，2005)，相比于美國(guó)Google公司、IBM公司、加拿大D-Wave公司的超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)芯片而言，具有更強(qiáng)的糾錯(cuò)和避錯(cuò)品質(zhì)，更易于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模陣列集成。 一、項(xiàng)目分類 重大科學(xué)前沿創(chuàng)新 二、成果簡(jiǎn)介 提出一種基于數(shù)據(jù)總線工作模式可切換的超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)芯片結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(發(fā)表于國(guó)際一流期刊PRB，2005)，相比于美國(guó)Google公司、IBM公司、加拿大D-Wave公司的超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)芯片而言，具有更強(qiáng)的糾錯(cuò)和避錯(cuò)品質(zhì)，更易于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模陣列集成。技術(shù)上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全國(guó)產(chǎn)設(shè)備工藝線上，芯片電路單元核心器件-約瑟夫森結(jié)和共面波導(dǎo)超導(dǎo)諧振器的自行設(shè)計(jì)制造，在極低溫環(huán)境下完成了單元器件性能的標(biāo)定和檢驗(yàn)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于微流控芯片粒子捕獲式單粒子散射測(cè)量 方法，包括微流控芯片的設(shè)計(jì)制作、測(cè)量環(huán)境配置、對(duì)準(zhǔn)、單粒子的 捕獲和單粒子環(huán)境的構(gòu)建以及單粒子大角度的散射分布的測(cè)定等相關(guān) 方法。與現(xiàn)有技術(shù)相比，由于結(jié)合了微流控芯片粒子捕獲技術(shù)，克服 了單粒子的大角度散射、大動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)的光散射特性測(cè)量方法的不足， 實(shí)現(xiàn)了單粒子大角度散射分布的測(cè)量

本項(xiàng)目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)新模式。針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過(guò)程中普遍存在的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個(gè)環(huán)節(jié)，把經(jīng)過(guò)質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對(duì)接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對(duì)多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)關(guān)中視覺(jué)AI感知中的模型計(jì)算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運(yùn)維：開(kāi)發(fā)一套基于移動(dòng)APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項(xiàng)目完成了對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運(yùn)維等一系列工程實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開(kāi)發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對(duì)多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無(wú)線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對(duì)接 有效感知能力： 實(shí)現(xiàn)基于圖像的AI視覺(jué)感知能力，重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場(chǎng)WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運(yùn)維人員現(xiàn)場(chǎng)配置和檢測(cè) 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場(chǎng)升級(jí) 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實(shí)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)關(guān)中視覺(jué)AI感知中的模型計(jì)算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實(shí)例庫(kù)分類和管理、檢測(cè)樣本管理等 模型計(jì)算和管理 算力管理：對(duì)算力的統(tǒng)籌，外部算力的對(duì)接等 算法管理：自主開(kāi)發(fā)算法的管理和調(diào)動(dòng)，外部算法的調(diào)用和對(duì)接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計(jì)分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過(guò)程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是否按時(shí)上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進(jìn)行分類，并推送給相關(guān)的運(yùn)維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估 按照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時(shí)間、地點(diǎn)、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)池進(jìn)行對(duì)接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過(guò)并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個(gè)服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時(shí)間段內(nèi)不丟失 4、智能運(yùn)維 開(kāi)發(fā)一套基于移動(dòng)APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運(yùn)維人員管理 對(duì)運(yùn)維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對(duì)部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過(guò)程和結(jié)果的記錄和管理 臨時(shí)故障處理 對(duì)系統(tǒng)自動(dòng)告警和現(xiàn)場(chǎng)突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計(jì)追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實(shí)物照片

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：《選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)研究》通過(guò)湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。 技術(shù)特點(diǎn)：本課題以大冶鐵礦廠為實(shí)例，利用當(dāng)前流行的Microsoft Visual Basic6.0開(kāi)發(fā)選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)軟件，該系統(tǒng)解決了多金屬選廠報(bào)表金屬量不易平衡的問(wèn)題，具有創(chuàng)新性。用戶只需一次性輸入原始數(shù)據(jù)，相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)日?qǐng)?bào)表、周報(bào)表、月報(bào)表和年報(bào)表將自動(dòng)生成，生產(chǎn)日?qǐng)?bào)表可當(dāng)天上報(bào)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、工程技術(shù)人員、管理工作者和統(tǒng)計(jì)分析人員可根據(jù)工作需要任意瀏覽、調(diào)用、打印各種報(bào)表，有利于正確指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)操作、生產(chǎn)調(diào)度、組織管理和領(lǐng)導(dǎo)決策。應(yīng)用領(lǐng)域：該系統(tǒng)既針對(duì)性，又有通用性，便于計(jì)算機(jī)管理網(wǎng)絡(luò)化。可在全國(guó)同類礦山企業(yè)中推廣使用，具有廣闊的應(yīng)用前景和良好的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，所蘊(yùn)含的價(jià)值也越來(lái)越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測(cè)部分。訓(xùn)練部分通過(guò)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立一個(gè)電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓(xùn)練完成后，再對(duì)新增的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類別標(biāo)記、特征壓縮、分類器類型選擇。預(yù)測(cè)部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段和預(yù)測(cè)輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)一步綜合多個(gè)節(jié)點(diǎn)給出 電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知的評(píng)估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分類器的時(shí)候，本系統(tǒng)將特征選取的時(shí)段和預(yù) 測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)拉開(kāi)，形成一種延時(shí)的預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說(shuō)明本系統(tǒng)實(shí)施電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)的具體步驟為:步驟 1:通過(guò)部署在關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)的同步相角測(cè)量單元 PMU 采集電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所述 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個(gè)關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)的電壓 U、 有功 P、無(wú)功 Q、電流 I;分別計(jì)算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無(wú)功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來(lái)表征量的時(shí)間變化速 率;步驟 2:對(duì)步驟 1 中提取的特征進(jìn)行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時(shí)刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來(lái)區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標(biāo)記穩(wěn)定，用 1 標(biāo)記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個(gè)電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓(xùn)練分類器;當(dāng)分類器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲(chǔ)存起來(lái);步驟 5:進(jìn)入預(yù)測(cè)部分的數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段， 填充特征矩陣，沒(méi)有輸出;步驟 6:把多個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預(yù)測(cè)結(jié)果;特征時(shí)段向前滑動(dòng)，最初的特征被拋棄，新特征補(bǔ)充在隊(duì)尾， 分類器持續(xù)給出預(yù)測(cè)結(jié)果;步驟 7:每隔一定時(shí)間間隔 ，要把新收集來(lái)的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過(guò)程中，我們充分利用現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ);Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線預(yù)測(cè);Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。

本項(xiàng)目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)新模式。針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過(guò)程中普遍存在的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個(gè)環(huán)節(jié)，把經(jīng)過(guò)質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對(duì)接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對(duì)多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)關(guān)中視覺(jué)AI感知中的模型計(jì)算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運(yùn)維：開(kāi)發(fā)一套基于移動(dòng)APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項(xiàng)目完成了對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運(yùn)維等一系列工程實(shí)現(xiàn)。