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成果完成年份：2011年9月 成果簡介：本項目是基于windows系統(tǒng)的智能六子棋博弈系統(tǒng)。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2011年全國大學生計算機博弈錦標賽獲得冠軍（一等獎）。 項目來源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：人工智能領(lǐng)域 應(yīng)用范圍：人機對弈及智能推演 現(xiàn)狀特點：國內(nèi)領(lǐng)先 技術(shù)創(chuàng)新：pvs搜索+vcf探測勝負 所在階段：研發(fā)完成 市場狀況及效益分析：該項目已經(jīng)是國內(nèi)六子棋計算機博弈系

產(chǎn)品詳細介紹電源：使用9V電池產(chǎn)品重量：742g (26.1oz)產(chǎn)品尺寸: 9.5cm * 3.5cm * 29.8cm外包裝尺寸 26.7 * 14.3 * 6.8cm外包裝重量: 782g響應(yīng)頻率：20 bis 20.000 Hz (+/- 0.5 dB)信噪比：82 dB @ 1 Khz, bei -30dBuTHD：低於0.03％@ 1千赫，-36dBu擴大範圍：max. +15dB接通電源XLR輸入：48V bei max. 14 mA支援手機的最大/最小寬度：58~90mm支援iOS and Android的智慧型手機，也可用於有3.5mm插孔的相機上使用Saramonic SmartMixer 1臺，3.5mm插入式電容麥克風 2個，鋁合金手把(海綿握柄) 1隻，鋁合金手機夾座(可調(diào)大小) 1個，1/4″螺絲轉(zhuǎn)熱靴底座，mini-XLR to standard-XLR cable included連結(jié)線 1條，3.5mm-3.5mm插頭連結(jié)線 2條

  成果完成年份：2011年7月 成果簡介：本項目構(gòu)建了基于windows平臺及l(fā)inux平臺的分布式計算系統(tǒng)，用以完成十九路圍棋的計算機博弈。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2010/2011年的中國機器博弈錦標賽獲得全國銀牌（2010）及金牌（2011）。 項目來源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：人工智能分布式計算 應(yīng)用范圍：計算機圍棋博弈 現(xiàn)狀特點：國內(nèi)第一 技術(shù)創(chuàng)新：獨創(chuàng)的基于蒙特卡洛的概率擬合算

?? 博弈數(shù)學教育課程教學活動主要面向7-18歲青少年，通過體驗式活動教學游戲，培養(yǎng)青少年的數(shù)理邏輯、博弈思維、團隊合作、獨立思考、創(chuàng)新、自定義及設(shè)計、溝通表達等綜合能力。活動課程采用活動體驗式教學方法，這種方法強調(diào)學生為主，興趣入手，讓學生通過興趣驅(qū)動來學習，在快樂中學習，在快樂中理解知識，在快樂中尋找自己的答案。

? 本項目是基于windows系統(tǒng)的智能六子棋博弈系統(tǒng)。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2011年全國大學生計算機博弈錦標賽獲得冠軍（一等獎）。

? 本項目構(gòu)建了基于windows平臺及l(fā)inux平臺的分布式計算系統(tǒng)，用以完成十九路圍棋的計算機博弈。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2010/2011年的中國機器博弈錦標賽獲得全國銀牌（2010）及金牌（2011）。

該項目是《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出構(gòu)建非完全信息下智能決策基礎(chǔ)理論與框架要求下的形成的首批國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流成果之一。該項目面向非完全信息、群體、多群體的復雜博弈決策問題，對博弈決策的建模、度量、策略求解等具有開創(chuàng)性貢獻。在頂級評測ACPC中連續(xù)5年保持世界前三、亞洲第一。項目平臺實現(xiàn)博弈決策與超算相結(jié)合，建立KP級別算力平臺的超大規(guī)模博弈決策系統(tǒng)。其研究獲得國家級重點涉密項目、總裝備部重點實驗室基金等立項支持。 項目成果與平安、騰訊、前海金融等企業(yè)展開廣泛的合作。協(xié)助平安科技基

本發(fā)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(jié)構(gòu)層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結(jié)構(gòu)層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結(jié)構(gòu)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(yīng)變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應(yīng)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(yīng)變傳感的正上方，并通過垂直應(yīng)變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)；將采集到的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)作為反算參數(shù)進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結(jié)構(gòu)組合簡化從而優(yōu)化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態(tài)不符的技術(shù)難題。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)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(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)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(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，這種計算架構(gòu)已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)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(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)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(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)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(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新?？蒲袌F隊選擇了電學特性穩(wěn)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(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計方法，提出“差分電阻”設(shè)計思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設(shè)計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《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(tài)電路大會”等頂級學術(shù)會議。研究成果被“國際半導體技術(shù)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(nèi)外專利72項，其中30項已獲得授權(quán)，知識產(chǎn)權(quán)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(tǒng)，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(shè)備的算力。全系統(tǒng)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(shù)量級。團隊還設(shè)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(shù)據(jù)集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。