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各种机器视觉算法基本是基于卷积神经网络进行的深度上的叠加，而卷积神经网络又是需要大量密集型矩阵计算的神经网络。但是CPU本身顺序执行并不适合专门处理这种大规模密集型矩阵计算，这会严重消耗CPU的算力，阻碍相应的逻辑运算。而GPU的出现正好解决了这一问题，GPU本身适合用于执行密集型并行运算，之后CPU只需将GPU所得结果提取参与后续逻辑运算。但是GPU本身功耗过高、体积过大、发热量大等缺陷也很难应用到对体积和能耗要求较高的场景之中。

而现场可编程门阵列(Filed Programmable Gate Array,FPGA)的出现，可以较好的避开这些缺陷。①灵活性：FPGA属于半定制集成电路，可重复烧写以适应不同的卷积算法，同时FPGA属于嵌入式设备的一种，可以应用于各种复杂环境，如能源有限制或者体积有限制等等。②FPGA具有较低的功耗：我们可以通过FPGA的硬件电路可编程功能设计出专门针对某种算法的电路，以减少算法运行中额外的功耗。如当前机器视觉领域应用最为广泛的YOLO、VGG等算法，我们可以通过FPGA设计出其相应的加速电路，将这些算法的计算单元运行在加速电路上，减少CPU的工作量，从而提高神经网络运算速度。通过FPGA，我们也可以解决因嵌入式设备算力不够导致的无法实时处理图片的问题。

1.课题研究与背景 FSIP1 (Fibrous Sheath Interacting Protein 1)最早是作为AKAP4 (A-kinase anchor protein 4) 相互作用分子在精子鞭毛中被发现的，后来多项临床研究显示它在多种肿瘤里，尤其是乳腺癌高表达，特别在HER2受体过表达患者中尤甚。FSIP1属癌-睾丸抗原 (Cancer-testis Antigens, CTA)家族成员。 迄今为止，FSIP1的功能研究数据非常缺乏。2005年，Labhart等报道FSIP1是乳腺癌细胞核激素受体共激活剂—SRC-3/AIB1的直接靶标；2012年，Cappell等在肺癌细胞系中利用siRNA敲减FSIP1，结果证明FSIP1分子与细胞的有丝分裂有关，作者分析这可能是与FSIP1作为细胞骨架分子的基本功能，但是，作者指出并没有在中心体和纺锤丝等地方观察到FSIP1蛋白的分布。 我们团队利用免疫共沉淀和微量热泳动 (Microscale Thermophoresis)生物大分子互作检测技术，证明了FSIP1与HER2受体的细胞内结构域直接结合；进而利用shRNA敲减SKBR3和MCF-7乳腺癌细胞系中FSIP1，发现细胞的增殖被显著抑制、细胞凋亡明显增加，同时观察到细胞的迁移和侵袭能力都明显减弱 。该研究主要结果已经于2017年7月发表在美国科学院院报《PNAS》

东北林业大学是一所以林科为优势、林业工程为特色的多学科协调发展的高等学校，地处我国最大国有林区的中心——哈尔滨市，东经126.6247°，北纬45.7662°，海拔141米，校园占地136公顷，并拥有帽儿山实验林场（帽儿山森林公园）和凉水实验林场（凉水国家级自然保护区）等教学、科研、实习基地，总面积达3.3万公顷。

1 任务来源 依据原铁道部科技司下发的科技研究开发计划项目要求，为满足我国发展30t轴重货车需要，进行30t轴重DZ4型转向架的研制。 2 应用领域和主要结构特点 DZ4型转向架适用于载重96t～100t、最高运行速度100km/h的重载专用货车，因此轴重大、速度高、低轮轨动力作用和提高曲线通过性能是转向架设计所要解决的首要问题。 采用交叉支撑装置，保证车辆长期100km/h运行性能稳定性。21t轴重转K2型转向架和25t轴重转K6型转向架装车数量占我国货车保有量的93%以上，实际运用经验表明交叉支撑转向架运行性能稳定、可靠性高，很好的适应和满足了我国铁路货车技术发展需要。 3主要技术性能指标： 轨距（㎜） 1435 轴重（t） 30 自重（t） ≈5.3 最高运行速度（km/h） 100 通过最小曲线半径（几何通过、m） 80 4 成果的创造性及关键技术 （1）轴重大、运行速度高，兼顾轴温监测功能 DZ4型转

技术转让、合同、入股均可，具体资金双方协商，希望尽快落地实现产业化。