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利用氨基功能化配體與鈣鹽組裝得到一種新穎的二維層狀Ca-MOF。其通過{Ca3O18}簇與配體連接而成的金屬-有機層上懸掛配位的DMF分子，并進一步通過DMF間的范德華弱作用力層層堆疊，形成“范德華MOF”多層結構。基于DMF的動態配位活性，該獨特的金屬-有機多層MOF能實現層內穩態和層間動態的有效平衡，并存在具有半導體發光特性的層間激子（exciton）發光和層內激基締合物（excimer）發光的雙通道發射。?發展了二維MOF設計和利用的新概念，將“自下而上”的金屬-有機配位組裝與“自上而下”的后合成形貌加工調控相結合，實現了超薄二維MOF的簡便、綠色、宏量制備的新方法，并為光學存儲器等應用建立了元器件模型。

實現了一系列光功能導向金屬-有機配位超分子材料的合理化模型設計與可控合成，探索了新型傳能與發光、光調制、光轉換的機理與機制，建立了獨特的光學應用器件模型。如利用配位鍵動態活性的后合成剝離策略，可逆轉換配位材料空間維度，獲得了具有層間/層內熒光調控開關特性的超薄2D配位發光材料 利用ESIPT多能級配體激發態過程，構筑了超快速專一性水分子光響應配合物薄膜器件，以及用于F離子、溫度、溶劑等的熒光探針材料 利用異質同晶配位特性和區域控制各向異性外延技術，獲得具有異質結超晶格的多稀土MOF單晶，實現多層次間隔色域可調發光，建立了光譜—空間編碼結合的單晶光學微器件、雙通道高等級編碼配合物材料、單金屬單相/多金屬單相配合物白光與混光材料

1. 痛點問題 手指是三維柔性器官，在利用主流的接觸式指紋采集技術時，天然會引入皮膚變形，并且無法一次采集得到全部信息。變形給指紋識別以及指紋拼接帶來了很大挑戰。在指紋識別方面，為提高指紋識別率，通常在匹配前先使用指紋配準技術將待匹配指紋與庫指紋進行對齊，再計算匹配分數。然而變形導致配準偏差，從而影響識別率。目前的解決方案采取容忍偏差的方式，沒有精密測量手指變形，區分真假匹配指紋的能力受到很大限制。指紋拼接是將不同角度采集的指紋圖像進行拼接，得到完整指紋的技術。由于目前基于細節點匹配的方案難以準確測量指紋變形，在拼接時很容易出現脊線錯位，產生虛假特征，并遺漏真實特征，進而影響識別率。 2. 解決方案 本技術的核心在于將通信領域的一維信號相位解調技術拓展到二維指紋圖像的精確配準。基本原理為：給定兩幅指紋圖像，首先通過細節點匹配進行粗配準，然后再采用基于相位解調的方法進行精細配準。因此，該方法結合了細節點匹配適合全局對齊的優點，以及相位解調適合處理局部變形的優點，對噪聲魯棒而且速度快。本技術可用于指紋識別系統，還可用于指紋拼接模塊。 合作需求 尋求在生物特征識別領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。

車燈配光綜合檢測系統引入自動檢測技術（AVI）實現了車燈光軸交點的自動檢測及車燈零部件的自動檢測，是一套用于生產線上車燈檢測的柔性檢測設備。 檢測系統由工控機、顯示器、攝像系統、圖像采集卡、A/D卡、I/O卡等組成，采用先進虛擬儀器技術及數字圖像處理技術，使系統能夠通過屏幕設置或軟件高速等完成各種品號車燈質量的自動檢測。

圖1 零能耗制冷纖維織物制備技術示意圖 零能耗智能制冷織物將光電超材料技術與智能紡織技術結合，旨在將隨機結構排布的微納材料與批量制備工藝相結合制備多材料功能纖維，引入特定波段光學反射與輻射能力的新特性，構建在陽光直射的室外環境下具有顯著的降溫效果（1-30°C范圍內可控）的零能耗輻射制冷智能織物（圖1），是材料-光學-紡織技術的跨領域多學科協同創新。   圖2 零能耗智能制冷織物初步結果示意圖：(a) 多材料纖維實物展示圖；(b) 多材料纖維光學照片；(c) 多材料纖維縫紉照片；(d) 制冷織物實物展示圖；(e) 制冷織物光學照片。 基于多材料纖維及纖維束制冷紗線結構設計和光學材料調控，批量纖維制備工藝已獲得均勻連續的制冷纖維（圖2 a, b），纖維強度足以利用縫紉機在商用面料上進行任意文字和形狀的繡花。在此基礎上，進一步利用紡紗和織造技術，得到在太陽輻射波段具有＞90%反射率、在中紅外波段具有＞90%發射率的、經緯編織的光學超材料制冷織物（圖2 d, e）。   圖3 零能耗制冷織物模擬測試。(a) 制冷織物樣品降溫測試結果曲線圖；(b) 制冷織物樣品與商用織物樣品降溫測試對比結果曲線圖；(c) 制冷織物樣品與商用防曬衣樣品降溫測試對比結果曲線圖。 經嚴格的測試，零能耗制冷織物樣品可實現全天低于環境溫度2-10℃的良好輻射制冷效果（圖3a）。在此基礎上，對樣品織物、一系列商用織物（棉、氨綸、雪紡、麻布、防曬衣）以及模擬裸露皮膚進行對比降溫測試（圖3 b, c），在正午太陽輻射功率最強的整個時間段，織物樣品低于不同商業面料5-7℃，低于不同品牌的防曬衣3-7℃。進一步在人體皮膚表面和小車模型內部進行降溫測試（圖4），與普通棉織物相比，智能制冷織物覆蓋的人體皮膚表面可低~3℃，小車與空白小車的差值溫度可達~30℃，與反光車罩覆蓋的小車的差值溫度可達~27℃，具有優異的降溫效果。   圖4 零能耗制冷織物降溫測試。(a) 人體降溫測試紅外圖；(b) 小車模型降溫測試。 零能耗制冷織物可對人體局部微環境實現高效的熱學調控，提供一種低成本、零能耗、高效的個人熱管理方案，顛覆傳統制冷技術，尤其是克服室外人體熱管理技術固有的低效率、高能耗、大體積等瓶頸問題，并緩解傳統制冷耗能導致的碳排放；零能耗制冷織物體系基于批量纖維制備技術以及先進紡紗織造工藝，具有零功耗降溫、低成本、可產業化批量生產特征，與現有紡織行業相兼容，適合大規模推廣制備和產業化應用；零能耗制冷織物秉持可持續發展的理念，采用可降解的服用聚合物材料和低成本的微納顆粒為原料，打造低排放、可循環、綠色環保、柔軟親膚、舒適透氣的可穿戴終端產品。應用前景廣泛，可用于包括高端智能服裝、特種服裝、高端先進建材、個人熱管理裝置、冷鏈系統、智能倉儲系統等領域，對纖維新材料技術和高端紡織產業的發展具有里程碑式的意義。

項目成果/簡介:圖1 零能耗制冷纖維織物制備技術示意圖零能耗智能制冷織物將光電超材料技術與智能紡織技術結合，旨在將隨機結構排布的微納材料與批量制備工藝相結合制備多材料功能纖維，引入特定波段光學反射與輻射能力的新特性，構建在陽光直射的室外環境下具有顯著的降溫效果（1-30°C范圍內可控）的零能耗輻射制冷智能織物（圖1），是材料-光學-紡織技術的跨領域多學科協同創新。 圖2 零能耗智能制冷織物初步結果示意圖：(a) 多材料纖維實物展示圖；(b) 多材料纖維光學照片；(c) 多材料纖維縫紉照片；(d) 制冷織物實物展示圖；(e) 制冷織物光學照片。基于多材料纖維及纖維束制冷紗線結構設計和光學材料調控，批量纖維制備工藝已獲得均勻連續的制冷纖維（圖2 a, b），纖維強度足以利用縫紉機在商用面料上進行任意文字和形狀的繡花。在此基礎上，進一步利用紡紗和織造技術，得到在太陽輻射波段具有＞90%反射率、在中紅外波段具有＞90%發射率的、經緯編織的光學超材料制冷織物（圖2 d, e）。 圖3 零能耗制冷織物模擬測試。(a) 制冷織物樣品降溫測試結果曲線圖；(b) 制冷織物樣品與商用織物樣品降溫測試對比結果曲線圖；(c) 制冷織物樣品與商用防曬衣樣品降溫測試對比結果曲線圖。經嚴格的測試，零能耗制冷織物樣品可實現全天低于環境溫度2-10℃的良好輻射制冷效果（圖3a）。在此基礎上，對樣品織物、一系列商用織物（棉、氨綸、雪紡、麻布、防曬衣）以及模擬裸露皮膚進行對比降溫測試（圖3 b, c），在正午太陽輻射功率最強的整個時間段，織物樣品低于不同商業面料5-7℃，低于不同品牌的防曬衣3-7℃。進一步在人體皮膚表面和小車模型內部進行降溫測試（圖4），與普通棉織物相比，智能制冷織物覆蓋的人體皮膚表面可低~3℃，小車與空白小車的差值溫度可達~30℃，與反光車罩覆蓋的小車的差值溫度可達~27℃，具有優異的降溫效果。 圖4 零能耗制冷織物降溫測試。(a) 人體降溫測試紅外圖；(b) 小車模型降溫測試。零能耗制冷織物可對人體局部微環境實現高效的熱學調控，提供一種低成本、零能耗、高效的個人熱管理方案，顛覆傳統制冷技術，尤其是克服室外人體熱管理技術固有的低效率、高能耗、大體積等瓶頸問題，并緩解傳統制冷耗能導致的碳排放；零能耗制冷織物體系基于批量纖維制備技術以及先進紡紗織造工藝，具有零功耗降溫、低成本、可產業化批量生產特征，與現有紡織行業相兼容，適合大規模推廣制備和產業化應用；零能耗制冷織物秉持可持續發展的理念，采用可降解的服用聚合物材料和低成本的微納顆粒為原料，打造低排放、可循環、綠色環保、柔軟親膚、舒適透氣的可穿戴終端產品。應用前景廣泛，可用于包括高端智能服裝、特種服裝、高端先進建材、個人熱管理裝置、冷鏈系統、智能倉儲系統等領域，對纖維新材料技術和高端紡織產業的發展具有里程碑式的意義。知識產權類型:發明專利知識產權編號:CN111575823A、CN111826965A、CN111455484A、CN111455483A、CN111560672A、2021101783117、2021100207492技術先進程度:達到國際領先水平成果獲得方式:與企業合作獲得政府支持情況:國家級計劃/專項類別:源頭創新計劃-人才發展專項獲得經費:300.00萬元

產品詳細介紹浸入式制冷器是持續制冷的理想選擇。帶"E“的型號有控制溫度的功能，溫度穩定性±?0.5 K，外接溫度探頭Pt100 ，溫度穩定性±0.5 K (Pt100 探針在交付范圍內)。 數字顯示器分辨率為0.1 K。 保護軟管防止內部制冷劑管路扭折。外殼和蒸發圈為不銹鋼材質。所有型號可提供一個靈活的蒸發圈(無額外費用)。產品型號的名稱和序列號有后綴"F“。

產品詳細介紹結構緊湊的Minichillers 系列為實驗室提供經濟環保的制冷解決方案。價格低，投資回報快。占地面積相當小, 225 x 360 mm, 可放置于實驗臺，特別適用于冷卻塊，蒸汽過濾器，真空泵冷凝器, 旋轉蒸發儀以及熱交換器等。確保穩定的溫度和流量，可在高達 +40°C的環境溫度下連續工作。 

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。