针对传统魔方还原机器人需翻转魔方、效率低、自由度不足的问题，本文设计一种六面独立转动的魔方还原机器人。系统采用六轴中心驱动机械结构，实现上、下、左、右、前、后六个面无干涉独立旋转；实验表明，该机器人可稳定完成三阶魔方全姿态还原，平均还原步数≤22步，单次还原时间≤8秒，定位精度±0.5°，满足快速、稳定、全自动还原需求。本文完成六面独立转动魔方还原机器人研制，实现全自动、高精度、快速还原。空间正交

本文提出一种全新的类脑芯片架构构想，旨在将权重的训练和神经元的淘汰变成一个物理化学过程，从而绕过传统算法的复杂性，同时实现硬件的“自修剪”。核心思想是：在晶圆上刻出巨大的全连接电路骨架，然后在神经元之间的间隙中撒入一种特殊材料——HFF4，利用其电学特性和电化学腐蚀效应，让芯片在使用中自动“长出”有效连接，“排出”失效神经元。4. 最终效果：经过一段时间的使用，芯片中“活下来”的连接就是训练好的有

本文提出一种全新的类脑芯片架构构想，旨在将权重的训练和神经元的淘汰变成一个物理化学过程，从而绕过传统算法的复杂性，同时实现硬件的“自修剪”。核心思想是：在晶圆上刻出巨大的全连接电路骨架，然后在神经元之间的间隙中撒入一种特殊材料——HFF4，利用其电学特性和电化学腐蚀效应，让芯片在使用中自动“长出”有效连接，“排出”失效神经元。4. 最终效果：经过一段时间的使用，芯片中“活下来”的连接就是训练好的有

本文提出一种全新的类脑芯片架构构想，旨在将权重的训练和神经元的淘汰变成一个物理化学过程，从而绕过传统算法的复杂性，同时实现硬件的“自修剪”。核心思想是：在晶圆上刻出巨大的全连接电路骨架，然后在神经元之间的间隙中撒入一种特殊材料——HFF4，利用其电学特性和电化学腐蚀效应，让芯片在使用中自动“长出”有效连接，“排出”失效神经元。4. 最终效果：经过一段时间的使用，芯片中“活下来”的连接就是训练好的有

围棋对局的进程具有明显的阶段性特征，如布局、中盘和官子。准确识别棋局阶段并对局势胜率进行判断，是围棋AI与棋手训练中的核心问题。本文受多尺度特征提取思想的启发，提出了一种新颖的棋盘状态表征方法：分层边界棋谱数累加和（Hierarchical Border Sum, HBS）。该方法将19×19的棋盘从外至内逐层剥离，对每一层边界（从19×19至2×2）独立生成其边界棋谱数，并将所有层的棋谱数求和，