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傳統光纖器件性能單一受限，體積較大。團隊在本應用領域主要研究選擇合適的納米材料和微納加工技術，在光纖上實現尺寸的最小化和功能的集成化，為極端環境的傳感應用提供可能的解決方案。可以應用于1.最小化光纖探頭2.光纖遠程照明、傳像、傳能3.柔性可穿戴光纖健康監測4.結構健康檢測5.自動光學視覺微觀信息檢測系統

本項成果包括能夠套在錨桿桿體上的拉力計、支撐座，拉力計的空心活塞柱體正對支撐座的頂壁，支撐座為中空套筒結構，在支撐座的頂壁上加工有桿體通孔，在支撐座的側壁上加工有扳手活動孔。通過在支撐座的側壁開設扳手活動孔，在支撐座與拉力計的空心活塞柱體之間還可設置開口加厚墊，當預緊時錨桿末端的松動螺母時，扳手可以直接通過該活動孔轉動螺母，使錨桿得以預緊，預緊力數值顯示在錨桿拉力計的壓力表上，螺母緊固后可繼續拉拔錨桿，再次緊固螺母，直至達到所需預緊力。當錨桿拉力計的空心活塞柱體行程不夠時，通過增減開口加厚墊補充空心活塞柱體行程。

研發了小城鎮城市污泥消化處理的 集成技術。主要包含兩類集成技術，即內循環污泥濃縮消化(ICSTD)和兩相 一體式污泥濃縮化反應器(TISTD) ICSTD反應器提出了污泥濃縮消化一體化的新工藝，實現了污泥在濃縮過 程中消化，在消化過程中濃縮，且濃縮功能與消化功能相互促進，是污泥濃縮 與污泥厭氧消化領域的一個突破。ICSTD反應器啟動時間快。高負荷啟動時， 35天啟動完成，比普通厭氧消化反應器提前了至少10天。ICSTD反應器的消 化效果良好，具有較好的濃縮效果。具有較強的抗沖擊負荷能力溫度對ICSTD 反應器的影響較大。通過試驗研究表明，在中溫條件污泥的厭氧消化效果明顯 好于在常溫條件下，中溫下有機物去除率在54. 1%?86. 3%,常溫下有機物去除 率在36. 5%?72. 8%。TISTD反應器外反應室一定的推流形態的存在有利于降低出水的SS值，確 保外反應室的濃縮效果；內反應室的完全混合流形態有利于厭氧菌群與剩余污泥 基質的接觸，強化了傳質過程，提高了反應器的處理效能。在中溫條件(33~37。0 下，反應器運行狀況良好，在最優投配率30%的時候，即水力停留時間為3. 33 天時，當進泥含水率在99. 43^99. 69%之間，進泥VS/TS在0. 62~0. 77之間，排 泥含水率在89. 52%~93. 51%之間,排泥VS/TS在0. 21~0. 28范圍，排水SS在 0. 15~0.6g/L之間。其濃縮效果、消化效果優于普通濃縮池、消化池。TISTD反 應器在一定程度上實現了產酸相和產甲烷相的分級；生物相檢測結果表明，運行 起來后反應器內厭氧生物種類繁多，內反應室形態上類似產甲烷絲菌和甲烷八疊 球菌的厭氧菌較多。因此，消化效果良好，經濟效益顯著。

電氣工程學院一直致力于電力系統集成網絡保護系統的研究，經過多年的努力，在網絡構架、平臺開發和算法研究方面有了長足的進步。本系統可應用于110kV及以下配電網系統，為變電站網絡化和自動化服務。整個系統的特色在于：    1）信息資源豐富，融合度高，與數字化變電站技術接軌；    2）三層通信硬件平臺，多線程設計軟件平臺；    3）通用開放平臺、網絡化應用體系和交互界面；    4）多重確認高可靠性、區域在線互動能力、即插即用式調度策略；    5）模塊化設計保護功能，新式保護算法實驗平臺。

硅芯片是當代信息技術的核心，當前正向“深度摩爾”（More Moore）和“超越摩爾”（More than Moore）兩個方向發展。物聯網（IoT）應用是“超越摩爾”技術路線中相當重要的一環，需要數量巨大的集成電路芯片來分析處理來自外部傳感器件的海量信號。目前，大多數傳感信號采集器件和信號處理單元均為分離設計，將在整體上產生更大功耗并占據更大的空間。由此，復旦大學材料科學系教授梅永豐課題組提出了將信號檢測和分析功能集成于同一個芯片器件中的全新概念。作為演示，研究團隊將單晶硅薄膜柔性光電晶體管與智能薄膜材料相結合和組裝，構造了對不同環境變量進行檢測和分析的柔性硅芯片傳感器及其系統。這一思路不僅具有優異的可擴展性，還可與當前集成電路先進制造工藝相兼容。5月2日，相關研究結果以《面向智能數字灰塵的硅納米薄膜光電晶體管多功能集成傳感器研究》（“Silicon Nanomembrane Phototransistor Flipped with Multifunctional Sensors towards Smart Digital Dust”）為題發表在《科學進展》（Science Advances）上。研究團隊從器件的傳感機理入手，利用柔性薄膜組裝集成芯片傳感器，實現了多種環境參數探測功能的集成。圖1：(A) 器件主要功能層示意圖；(B) 貼附于曲面上的柔性傳感器件陣列；(C) 智能傳感器件功能區的光學顯微照片；(D)用于濕度傳感的集成系統構造圖；(E) 氫氣通入前后參比器件與檢測器件的電流變化，紅色為參比電流，藍色為檢測電流。智能材料在環境刺激中可以發生折射率、顏色、晶體結構等方面的光學性質變化，但一般需要光譜設備或比色卡才能進行比對。而翻轉的硅薄膜光電晶體管由于沒有柵極金屬阻擋功能區域的光信號吸收，可以更容易獲得高靈敏的傳感特性。利用這一點，研究團隊將多種智能薄膜材料貼合在器件功能區，智能材料內部物理性質變化引起了微小光學性能改變，從而表現在輸出的光電流上，因此可以在同一個芯片上實現對多種不同信號的同時檢測。圖1A展示了傳感器件典型的功能層結構，頂層的智能薄膜材料對環境刺激發生響應，進而改變下方硅單晶薄膜光電晶體管的輸出信號。具有2微米厚的熱氧化二氧化硅層則作為光電晶體管的封裝，對下方器件進行保護。硅薄膜光電晶體管完全由晶圓級先進集成電路工藝方法制備而成，結合了傳統硅基光電子器件的高性能和硅納米薄膜超薄厚度下的優良柔性。圖1B是貼附于半徑僅為2毫米直徑玻璃管上的柔性器件陣列，表現出良好的彎曲性能。圖1C是單個器件功能區域的特寫，在藍色虛框部分集成不同智能材料即可實現對不同環境信號的檢測。圖1D是具有完備傳感與數據處理功能的柔性系統合成圖，包括傳感與參比器件、邏輯與存儲單元、信號放大器和電源。研究團隊利用該系統實現了對環境中濕度的實時、快速檢測，演示的信號為依次減小的三個濕度脈沖。整個過程中直接對環境變化做出響應的信號，即參比器件與傳感器件輸出電流隨時間的變化如圖1E中所示。當環境發生變化（如圖所示通入氫氣），傳感器件的輸出電流大幅增加，而參比電流保持平穩，再利用差分電路處理，即可給出所檢測的環境參數的值。研究團隊開發了將智能材料與光電傳感結合的新穎傳感機制，并將傳感模塊與后續信號處理等模塊集成在一起，展示了其在氣體濃度、濕度、溫度等多種環境參數檢測方面的能力，已經初步具備了未來的“智能數字灰塵”的雛形。該策略也可以應用于其他的數字傳感系統，在后摩爾時代中將具有巨大的應用潛力。論文主要由李恭謹博士，博士研究生馬喆和尤淳瑜合作完成，并獲得韓國延世大學Taeyoon Lee教授和中科院微系統所狄增峰研究員的合作支持。該工作得到國家自然科學基金委、上海市科委、復旦大學和專用集成電路與系統國家重點實驗室等大力支持。

棉花是我省東部沿海地區最重要的經濟作物。轉基因棉花的種植面積近年迅速擴大，但是轉基因棉籽目前沒有得到適當的開發利用。南京工業大學對菜籽棉籽等含油含毒種籽的開發利用研究已經有

內容介紹： 微機電系統（MEMS）具有體積小、重量輕、成本低、可靠度高等特點， 在航空、航天、汽車、消費電子等領域具有廣闊應用價值。MEMS設計過程 復雜，高效的設計工具現已成為制約我國MEMS產業發展的關鍵。設計工具 分為系統級、器件級、工藝級三個設計層級，并具有三個層級之間的全部 數據傳遞接口，支持不同工程背景的設計者任意入口，任意流程的設計， 該設

項目簡介（ 1） 排氣系統 SCR 技術。開發了空氣輔助噴射計量泵及其 噴嘴；開發了 DCU 軟件和硬件。（ 2） 排氣系統 DPF 技術。（ 3） 排氣系統噪聲控制技術（ 4） 排氣系統能量回收技術性能指標（ 1） 排氣系統 SCR 技術，計量泵計量誤差<4%；具備 OBD 功能；（ 2） 排氣系統噪聲控制技術，可根據排氣噪聲的特點有針對性地進行控制，運用GT-POWER、 Virtual_La

哈爾濱工業大學（深圳）電子與信息工程學院的徐科副教授、姚勇教授與其合作者，針對光通信芯片集成度受限的問題，通過光波導模場的精細調控，在實現多模波導低損耗和低串擾的同時，將關鍵器件的尺寸縮小了1-2個數量級。芯片支持3×112 Gbit/s高速模分復用信號的任意緊湊布線，使多模光學系統的大規模片上集成成為可能。該成果將進一步助力集成光子芯片在光通信、人工智能、高性能計算、量子信息等眾多高新領域中加速發展和應用。

01. 成果簡介 隨著國民經濟的快速發展，機動車輛增長迅速、路面交通任務日益繁忙，國內交通安全形勢面臨日益嚴峻的考驗。雖然基礎應用系統已經達到了較高的技術和應用水平，但也存在著一些問題和不足：各應用系統只針對本系統的數據處理；局限于簡單的統計，統計信息都有其局限性，出現“信息孤島”現象；無法實現數據融合、信息共享，不能為交通運行評估和輔助決策提供依據；不能進行相關系統的協同聯動，使之使用在日常工作中；工作效率仍沒有顯著提高；由于缺少科學管理手段，各交通管理部門，越來越難以適應當前形勢的要求。主要表現在：1）信息孤島問題；2）缺少跨系統信息融合分析及挖掘；3）信息服務、協同指揮及公共服務功能不足；4）公路交通狀況管控困難。 本成果團隊自主研發的廣度學習基礎計算系統集成平臺提供了一個基于全量多模態數據融合和協同挖掘分析的大數據智能系統支撐框架，可以對在地理、空間上分散的人、設備、環境、事件等進行大規模實時關聯和因果分析，以指導復雜態勢環境下的指揮行動。這些大數據技術已被運用于交通態勢分析和預測，如實時分析城市交通流量與預測等。基于通用的大數據融合智能分析平臺，使指揮人員和調度人員能在單一系統內解決所有問題，包括各類交通情報分析（情報報告，事件行為等），關聯分析（背景、跟蹤、時空、反應等）和預判決策等功能。系統利用統一數據融合服務（UDFS）和統一視頻融合服務（MVFS）等技術手段，將跨界多源動靜態交通數據進行融合利用，并產生統一的道路交通基礎知識圖譜（DKG），然后統一提供給擁有計算能力的融合計算引擎基礎算力平臺（TAIOS），訓練和調度各類模型算法（TAIMODEL），生成基礎應用工具和基礎應用指標，最后通過組合統一用戶管理（４A）和統一指揮調度（TBOCC）到具體的業務流程中，構成各類閉環場景應用，從而產生智能、精準的道路交通治理優化方案，提升道路的暢通程度和安全水平。 圖1. 數據融合圖2. 態勢感知02. 應用前景 廣度學習基礎計算系統集成平臺應用于智慧交通領域，其創新成果已在貴州省交通管理局復合型大數據交通態勢感知指揮云平臺工程建設中得到應用，創造了良好的經濟和社會效益。填補了國內在交通管理領域大數據融合應用空白。是提升交通管理的跨界數據融合、功能融合、管理融合、指揮融合的創新型技術。促進了我國交通大數據智能管理建設技術水平的提高，促進了交通管理行業的技術進步。該項目具有廣闊的市場前景。03. 知識產權 已申請發明專利9項。04. 團隊介紹 本項目以清華-青島數據科學研究院（掛靠軟件學院，以下簡稱數據院）韓亦舜執行副院長團隊為核心。數據院于2017年8月下設交通大數據研究中心，該中心面向國家重大戰略需求，專注跨界融合大數據、機器學習、人工智能技術在交通行業全流程數據科學和數據工程的核心技術創新應用研究，在交通管理、交通運輸規劃與管理、公共交通、物流運輸等領域開展跨界大數據融合智能交通應用示范。05. 合作方式 投融資 / 專利許可。06. 聯系方式 郵箱：liuc1988@tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn