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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置有貫穿的安裝孔，所述安裝孔的內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置有水平的驅動塊，所述驅動塊的頂部中心設置有固定槽，所述連接軸的下方延伸至安裝板的底部設置有水平的限位塊，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設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用價值。本技術利用高粘度流體輸送過程中的微觀減阻機理開發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。 傳統的流體輸送理論認為，流體在管內流動時，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及管道的幾何尺寸和流體流速有關，而與管壁材料無關的結論。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，這實際上預示著傳統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不同的特殊層，不能只考慮流體分子間的相互作用，還應考慮接觸層內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 芯片和內嵌ReRAM IP 的SOC 由紫光國芯等單位共同設計，在實現基于ReRAM 存儲機理和單元特性的讀寫電路、芯片構架、可測試性設計、冗余設計、糾錯設計和系統訪問管理等關鍵技術方面實現了突破和創新。兩款芯片均已經在相關驗證系統完成了應用演示等相關測試，其中64Mb ReRAM 芯片可成功實現數據文件、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境污染等問題，分別對高、低阻Ahmed車模的復雜繞流進行了系統研究，提出了完整的流動結構概念模型。研發了在汽車尾部基于多個定常微射流吹氣的聯合控制，在高阻車模上獲得了高達29%的減阻效果，遠遠超越所有國內外其它團隊所能取得的減阻量，并揭示了相關減阻機理。研究成果發表于流體力學頂級期刊 Journal of Fluid Mechanics。潛在的重要應用亦不言而喻。

本發明屬于涂層材料相關技術領域，其公開了一種復合阻氚涂 層，其包括基底層，所述復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。本發明還涉及上述復合阻氚涂層的制備方法。上述復合阻氚 涂層利用了石墨烯的比表面積大、力學性能好、熱導率高、吸氫能力 強等特點，把石墨烯薄膜和 Cr2O3、AlPO4 陶瓷

本發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，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連接，其中

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。

項目成果/簡介: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。

現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，結果難免不夠精確和可靠。本發明技術是一種體積排阻色譜聯用型氮檢測器及應用，其對有機氮的檢測原理在于通過體積排阻色譜柱實現有機氮和無機氮的分離，然后通過石英螺旋管結合紫外氧化的方式將有機氮轉變為硝態氮，通過紫外檢測器檢查硝態氮在220nm的紫外吸收，實現定量分析。

本發明公開了一種井間并行電阻率 CT 測試方法，是對鉆孔間地質條件及構造特征進行探查的一種物探技術。通過在兩兩鉆井之間布置測試系統，形成 64 個電極的井間測線，采用并行電法數據采集技術進行單極或偶極供電與測試，獲得井間電性采集數據，形成井間不同電極間層析數據體。通過井間電阻率層析成像技術實現對測試區域電阻率及激電參數成像，進一步評價其巖層及構造特征狀況，獲得地質解釋成果及認識。該套測試系統可完成 1200m 深井的數據采集。