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本發(fā)明公開(kāi)了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測(cè)值的高精度基線解算方法，首先通過(guò)對(duì)各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測(cè)值在基線兩端測(cè)站間做差構(gòu)建站間單差觀測(cè)值，之后選擇某類觀測(cè)值的偽距硬 件延遲作為基準(zhǔn)以解決法方程秩虧問(wèn)題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對(duì)浮點(diǎn)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(shí)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(jiǎn)單、易于實(shí)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(jì)算-存儲(chǔ)一體化”神經(jīng)形態(tài)芯片架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了光電傳感、放大運(yùn)算、信息存儲(chǔ)功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實(shí)現(xiàn)類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團(tuán)隊(duì)，長(zhǎng)期從事相變存儲(chǔ)器芯片、存算一體憶阻器芯片技術(shù)研究。2018年出版了國(guó)內(nèi)第一本憶阻器專著《憶阻器導(dǎo)論》，2019年團(tuán)隊(duì)93項(xiàng)三維相變存儲(chǔ)器芯片專利許可給芯片公司并合作開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)存儲(chǔ)器芯片技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化以及未來(lái)引領(lǐng)技術(shù)的探索。曾榮獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。 同質(zhì)晶體管-存儲(chǔ)器架構(gòu)的原理及器件結(jié)構(gòu) 繆向水團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期從事相變存儲(chǔ)器芯片、存算一體憶阻器芯片技術(shù)研究。2018年出版了國(guó)內(nèi)第一本憶阻器專著《憶阻器導(dǎo)論》，2019年團(tuán)隊(duì)93項(xiàng)三維相變存儲(chǔ)器芯片專利許可給芯片公司并合作開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)存儲(chǔ)器芯片技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化以及未來(lái)引領(lǐng)技術(shù)的探索。曾榮獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種用于運(yùn)動(dòng)偽影校正的空間光譜編碼并行OCT系統(tǒng)。本實(shí)用新型在寬帶光源和并行OCT系統(tǒng)之間加入了空間光譜編碼模塊，該模塊沿光束掃描方向?qū)拵Ч庠闯錾涞膶拵Ч庾V進(jìn)行空間光譜編碼；本實(shí)用新型利用相鄰兩步掃描過(guò)程中，兩個(gè)矩形照明區(qū)域的重疊區(qū)域所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于互相關(guān)算法的運(yùn)動(dòng)偽影校正，來(lái)計(jì)算和補(bǔ)償相鄰次掃描過(guò)程中樣品的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)量。利用相鄰多步掃描過(guò)程所獲得的多幅干涉光譜中對(duì)同一位置的不同編碼光譜，拼接出該位置的完整光譜，完成空間光譜解碼，從而恢復(fù)并行OCT系統(tǒng)的理論橫向分辨率和軸向分辨率。本實(shí)用新型能夠在保證原有并行OCT系統(tǒng)分辨率的同時(shí)，提供高精度、高準(zhǔn)確度的樣品隨機(jī)運(yùn)動(dòng)量校正。

本發(fā)明公開(kāi)了一種并行 LLL 高維模糊度降相關(guān)算法，首先通過(guò)混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對(duì)高維模糊度降相關(guān)的計(jì)算效率，增強(qiáng)高維模糊度降相關(guān)的能 力。其次為了得到降相關(guān)能力較強(qiáng)的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過(guò)程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對(duì)模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進(jìn)行升序排序， 而在上三角分解前先對(duì)矩陣的列向量按內(nèi)積大小進(jìn)行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關(guān)性能更佳。最 后把算法正交變換過(guò)程中的取整運(yùn)算移至在求 Z 矩陣時(shí)取整，可以避免算法迭代過(guò)程中反復(fù)取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問(wèn)題，從而進(jìn)一步提高并行 LLL 算法的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。 

生物醫(yī)藥的發(fā)展遇到計(jì)算性能達(dá)不到規(guī)模要求的瓶頸，該項(xiàng)目選擇以生物醫(yī)藥學(xué)相關(guān)算法的高性能并行計(jì)算為目標(biāo)，利用高性能并行計(jì)算系統(tǒng)，對(duì)生物醫(yī)藥進(jìn)行了深入的研究。利用現(xiàn)代生物及化學(xué)信息學(xué)手段開(kāi)展了抗病毒藥物的設(shè)計(jì)工作，其中包括SARS，HIV以及廣譜藥物的研究。擁有自主開(kāi)發(fā)的于模代數(shù)理論的快速大規(guī)模多重比對(duì)算法SMA。在計(jì)算機(jī)藥物設(shè)計(jì)方面，開(kāi)發(fā)了DDS—SIM模塊中具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的算法，并擁有一套小分子和已有藥物化合物的結(jié)構(gòu)和生物特性的化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)。 創(chuàng)新點(diǎn)： 1．利用高性能并

本項(xiàng)目以甘蔗植物水與蔗糖為目標(biāo)物質(zhì)，開(kāi)發(fā)了多級(jí)膜并行聯(lián)產(chǎn)甘蔗植物水與蔗糖的技術(shù)，創(chuàng)建了“水-糖”聯(lián)產(chǎn)的甘蔗加工新模式，不僅實(shí)現(xiàn)甘蔗食糖綠色加工，更重要的是率先實(shí)現(xiàn)了甘蔗植物水商品化利用。 一、項(xiàng)目分類 促成重大科技創(chuàng)新突破的關(guān)鍵性、標(biāo)志性事件或人物 二、成果簡(jiǎn)介 本項(xiàng)目以甘蔗植物水與蔗糖為目標(biāo)物質(zhì)，開(kāi)發(fā)了多級(jí)膜并行聯(lián)產(chǎn)甘蔗植物水與蔗糖的技術(shù)，創(chuàng)建了“水-糖”聯(lián)產(chǎn)的甘蔗加工新模式，不僅實(shí)現(xiàn)甘蔗食糖綠色加工，更重要的是率先實(shí)現(xiàn)了甘蔗植物水商品化利用，改變世界上甘蔗制糖只以蔗糖為目標(biāo)物質(zhì)、甘蔗植物水只能作為廢水排放的現(xiàn)狀，引領(lǐng)世界甘蔗糖業(yè)綠色低碳發(fā)展和升級(jí)轉(zhuǎn)型，為我國(guó)制糖產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造直接產(chǎn)值超過(guò)百億元的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，從根本上改變我國(guó)甘蔗產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期虧損或微利發(fā)展局面，顯著推動(dòng)甘蔗糖業(yè)可持續(xù)發(fā)展，確保我國(guó)國(guó)家戰(zhàn)略物質(zhì)食糖的供給安全。此外，甘蔗汁“零”添加生產(chǎn)工藝，也為甘蔗汁多元高值化產(chǎn)品與大健康產(chǎn)品的生產(chǎn)，如甘蔗啤酒、甘蔗保健醋、生態(tài)功能糖等創(chuàng)造可能，促進(jìn)甘蔗糖業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈拓展和延伸，顯著提升產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 技術(shù)為廣西大學(xué)獨(dú)家擁有，目前已獲2件發(fā)明專利保護(hù)（一種多級(jí)膜并行生產(chǎn)甘蔗濃縮汁及甘蔗飲用水的方法，ZL201510205328.1；一種多級(jí)膜并行生產(chǎn)甘蔗濃縮汁及甘蔗飲用水的裝置，ZL201510206613.5）。同時(shí)在本技術(shù)的前后端生產(chǎn)環(huán)節(jié)或產(chǎn)品，如甘蔗（濃縮）汁高值化利用、功能糖生產(chǎn)等還獲得14件專利技術(shù)保護(hù)，已形成有效技術(shù)壁壘。

本發(fā)明提出了一種基于時(shí)間-能耗重要性比重的并行任務(wù)調(diào)度算 法，在滿足時(shí)間和能耗的雙重限制下，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)并行系統(tǒng)下任務(wù)所用 時(shí)間和能耗的權(quán)衡優(yōu)化。本發(fā)明考慮到實(shí)際情況中任務(wù)受各種因素的 影響，執(zhí)行時(shí)間不是固定且確定的，而是近似于正態(tài)分布，因此在確 定任務(wù)調(diào)度順序時(shí)，不采用以往技術(shù)中使用執(zhí)行時(shí)間平均值的方法， 而是將執(zhí)行時(shí)間的平均值和方差同時(shí)考慮進(jìn)來(lái)使用近似權(quán)重。在任務(wù) 分配階段，同時(shí)考慮時(shí)間和能耗這兩個(gè)性能指標(biāo)，并能根據(jù)

本發(fā)明公開(kāi)了一種多核環(huán)境下 OpenMP 任務(wù)并行的優(yōu)化方法， 主要是通過(guò)自適應(yīng)任務(wù)粒度控制的方式幫助程序員控制好任務(wù)粒度， 來(lái)優(yōu)化任務(wù)并行，任務(wù)粒度是影響細(xì)粒度任務(wù)并行程序性能的一個(gè)重 要因素。自適應(yīng)任務(wù)粒度控制包括：1)幫助優(yōu)先與串行化執(zhí)行的自適 應(yīng)選取；2)限制細(xì)粒度任務(wù)的創(chuàng)建。在需要并行任務(wù)時(shí)采用幫助優(yōu)先 策略，任務(wù)數(shù)足夠時(shí)采用串行化執(zhí)行策略。設(shè)置了可以自動(dòng)調(diào)節(jié)大小 的閾值深度，用來(lái)限制細(xì)粒度任務(wù)的創(chuàng)建，若任

本發(fā)明公開(kāi)了一種局部特征的分布式并行提取方法，包括：利 用圖像爬蟲(chóng)軟件下載圖像到云環(huán)境中的各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并建立圖像數(shù) 據(jù)庫(kù)，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了每張圖像的 ID 與計(jì)算節(jié)點(diǎn)的 ID 之間的映 射關(guān)系，并行地獲取每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)的每張圖像的像素值，并建 立圖像的 ID 與其像素大小之間的映射關(guān)系，根據(jù)云環(huán)境中每個(gè)計(jì)算節(jié) 點(diǎn)存儲(chǔ)的每張圖像像素大小，獲得云環(huán)境中每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上總像素值， 根據(jù)云環(huán)境里每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)總像素值、計(jì)

現(xiàn)階段所設(shè)計(jì)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(guò)在當(dāng)前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺(tái)上集成四氮化三硅光波導(dǎo)的方式實(shí)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(zhǎng)一層絕緣層二氧化硅和波導(dǎo)層，然后在基片上通過(guò)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(shí)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(guò)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(shí)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(guò)電學(xué)編程、光學(xué)讀取的方法實(shí)現(xiàn)器件的存儲(chǔ)、算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算功能：  存儲(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)：擬利用相變材料晶態(tài)低透過(guò)率和非晶態(tài)高透過(guò)率分別代表二進(jìn)制中的‘1’和‘0’，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（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(shí)，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(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)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(duì)光強(qiáng)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(guò)波導(dǎo)后，其能量會(huì)因?yàn)橄嘧儾牧暇幊虆^(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進(jìn)而顯著改變輸出光強(qiáng)能量。所以通過(guò)測(cè)量輸入輸出光強(qiáng)的能量之比（即透過(guò)率），可實(shí)現(xiàn)對(duì)先前編程區(qū)域的讀取。  算術(shù)和邏輯功能的實(shí)現(xiàn)：通過(guò)調(diào)整編程電脈沖的幅度和寬度可以動(dòng)態(tài)調(diào)控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過(guò)率值可用于代表不同的數(shù)值，實(shí)現(xiàn)多級(jí)存儲(chǔ)功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對(duì)應(yīng)加數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)標(biāo)量加法計(jì)算。同時(shí)由于所設(shè)計(jì)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(guò)率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過(guò)率作為被乘數(shù)和乘數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)基本乘法運(yùn)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(shí)設(shè)定一個(gè)判定閾值并與編程后器件透過(guò)率的變化率進(jìn)行對(duì)比，把高于和低于閾值的透過(guò)率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過(guò)合理選擇編程脈沖有望實(shí)現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調(diào)特性驗(yàn)證其實(shí)現(xiàn)神經(jīng)突觸的可行性。并依托所設(shè)計(jì)人工突觸構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，實(shí)現(xiàn)圖像、語(yǔ)音和文本識(shí)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(shí)現(xiàn)的首要功能。為實(shí)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(guò)調(diào)節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時(shí)間差對(duì)耦合區(qū)域的光透過(guò)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(shí)物器件仿真和實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)仿生神經(jīng)突觸的脈沖時(shí)序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長(zhǎng)的光脈沖序列輸入所設(shè)計(jì)的突觸單元, 經(jīng)過(guò)相變材料的作用，脈沖強(qiáng)度發(fā)生變化，對(duì)應(yīng)于乘法器。進(jìn)而借助于微環(huán)結(jié)構(gòu)，將不同波長(zhǎng)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(qiáng)較小時(shí)，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒(méi)有光強(qiáng)輸出。當(dāng)光強(qiáng)達(dá)到一定的閾值后，讀取信號(hào)不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過(guò)程類似神經(jīng)元脈沖信號(hào)的激發(fā)，實(shí)現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證其監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)。對(duì)于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，權(quán)重的數(shù)值通過(guò)外部管理器設(shè)置；對(duì)于非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，不再需要外部管理器來(lái)設(shè)置權(quán)重值，而是通過(guò)輸出光脈沖進(jìn)行反饋控制，調(diào)整權(quán)重值。在單個(gè)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(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層結(jié)構(gòu)包括三個(gè)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(zhǎng)的光脈沖信號(hào)收集到同一根波導(dǎo)中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)則產(chǎn)生光脈沖信號(hào)，輸入給下一層結(jié)構(gòu)。基于上述結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖片、語(yǔ)音和文本的識(shí)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(zhǎng)距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號(hào)間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點(diǎn)。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(lái)通用型人工神經(jīng)突觸，填補(bǔ)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(qiáng)等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時(shí)還保持了相變前后足夠大的光學(xué)性能差異的特點(diǎn)。③所設(shè)計(jì)的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點(diǎn)，具有高集成度、低功耗、超快響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 獨(dú)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(dú)有權(quán)。