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国家重大科技成果转化项目
作者:天创金桥 发布于:2016-7-11 11:31:34 点击量:

 一、半导体异质兼容集成中的新型材料系探索与特殊超晶格结构

该课题为国家“973 计划”项目“新型光电子器件中的异质兼容集成与功能微结构体系基础研究”中的课题(课题编号:2010CB327602)。

该课题主要研究成果如下:

1.采用特殊准随机结构(SQS)直接建模,对多种特定组分含 B合(BGaAsBGaInAsBGaAsSbBGaNAs)、含 N合金(GaPNGaAsN)、含Bi 合金(GaNBiInPBi)的结构特性、电子结构和光学特性进行了第一性原理计算,明确了 BNBi 并入的影响。

2.成功合成了与 GaAs 晶格匹配的 BGaInAsBAlInAs 四元合金及相应的 MQW结构;实验上发现 B 并入可使金属有机化学气相沉积生长的 GaAsSb Sb 并入效率增加, 从而导致匹配的 BGaAsSb合金无法合成等新现象。

3.系统开展了 B 并入InGaAs/GaAsGaAsSb/GaAs高应变 MQW InAs/GaAs 自组织量子点的创新研究,分别实现了上述三种含 B 低维纳异质结构的室温 1170nm1265nm 1322nm发光,明确了 B 并入对于上述纳异质机构的影响,为后续含 B 材料的器件应用奠定了基础。  

二、基于微结构光纤的新型功能器件、异质兼容结构与 光电子集成  

该课题为国家“973 计划”项目“新型光电子器件中的异质兼容集成与功能微结构体系基础研究”中的课题(课题编号:2010CB327605)。  该课题主要研究成果如下: 

1.在微结构光纤与多种发光材料的有机结合及激光受激放大及发射方面取得重要进展,特别是通过半导体纳米纤与微纳光纤的高效有机结合, 实现了 GaAs/AlGaAs 纳米线的室温单模激射。

2.利用微结构光纤中的非线性效应,首次在中红外波段高效地产生了宽带斯托克斯波、

在可见光波段产生了高效、宽带的切伦科夫辐射等诸多新现象。

三、以公众汉语服务为主的搜索引擎研制

该课题为国家“863 计划”课题(课题编号:2011AA01A205)。 该课题研究了深度万维网数据源发现、搜索服务的概要表示、搜索服务的聚类方法、搜索服务质量自动评价及筛选;提出了搜索引擎中基于用户行为的自动评价模型、基于图像资源的近邻保护算法、基于多模态策略的网络视频聚类方法、视频搜索结果聚类组织方法、基于样本的主色提取、基于图像分割的形状特征提取、面向情感搜索的情感分词方法、情感倾向分析方法等;构建了一个面向公众服务的搜索引擎实验平台,在多模态数据的聚类、信息爬虫技术、搜索服务质量评价等四个方向开展试验和验证。

四、下一代高性能入侵防御系统(IPS)产业化项目

该项目为国家下一代互联网信息安全专项产业化项目。 

下一代高性能入侵防御系统(IPS)中部分关键技术的研究,主要是威胁态势感知相关技术, 使该项目研发的下一代高性能入侵防御系统 (IPS) 在灵活、开放、复杂的网络环境中实现资产运行监控、事件分析与审计、风险评估与度量、预警与响应、态势分析,并借助标准化的流程管理实现持续的安全运营。 

项目组在建设期内,通过开展威胁态势感知技术相关研究,形成以下五个研究报告: 

1.《网络安全事件分析技术报告》:信息安全事件是已经发生的安全事件,对网络和系

统造成了相应的损失,并且在未来还可能对网络和系统继续造成威胁和损失。信息安全事件是网络整体安全状态的重要影响因素。 安全事件分析就是要找出度量网络整体安全状态中安全事件因素的思路和方法。此外安全事件是动态发生,并不断变化的,属于安全态势中的动态因素,对实时网络安全态势的展示有重要的意义。

2. 《网络安全脆弱性综合分析报告》 : 脆弱性是资产本身存在的问题, 可以被威胁利用,在被威胁利用之后会对资产造成损害。 脆弱性分析就是要找出度量网络整体安全状态中脆弱性因素的思路和方法。脆弱性是一个相对静态的指标,属于网络安全态势中相对比较稳定的影响因素。

3.《网络安全威胁及攻击模式分析研究报告》:在对网络整体安全状态进行度量和预测时,威胁分析是其中非常重要的度量因素,如果没有真实的威胁存在,即使系统存在各种风险漏洞,也不会对安全造成影响,正是因为有些威胁成功的利用系统的脆弱性破坏了系统的安全属性,才会造成系统的风险态势发生变化。威胁分析就是要找出度量网络整体安全状态中威胁因素的思路和方法。

4. 《网络安全态势感知指标体系报告》 : 安全态势指标体系是安全态势感知评估的工具,指标反映了评估对象安全属性, 指标体系则是根据评估目标和评估内容的要求构建的一组反映网络安全水平的相关指标。安全态势指标体系是实施安全态势感知的基础工作。构建安全态势指标体系对网络安全态势感知具有重要的意义。

5.《网络安全数据挖掘及评估算法研究报告》:重点说明数据挖掘的概念及目前常用的数据挖掘算法。在态势感知系统中,这些算法可以用于原始多源异构数据的预处理、态势数据挖掘、态势预测及改进现网数据发掘的质量等场合。该报告只是对现有算法的收集整理,是一个基础性的准备工作,各算法在安全态势中的应用是下一步研究的内容。

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