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XM-319足正中矢狀切面模型 ? XM-319足正中矢狀切面模型顯示足的正中矢狀切面。 尺寸：自然大 材質：PVC材料

XM-321正常足弓形足扁平足 ? 功能特點： ■ XM-321足弓模型（正常足、弓形足、扁平足模型）顯示了正常足、扁平足、弓形足的解剖結構及其脛骨末端的特征，包括二縱弓和一橫弓、內側縱弓較高，外側弓較低，橫弓由跗骨及跖骨組成。 ■ 正常足：除了表層結構，還展示了足內側的骨頭、肌肉和韌帶。 ■ 扁平足：除了表層結構，還展示了足內側的骨頭、肌肉和韌帶。 ■ 弓形足：除了表層結構，還展示了足內側的骨頭、肌肉和韌帶。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材質：PVC材料

基于InGaAs-APD的超靈敏高速光電探測模塊，探測波段覆蓋900 -1700 nm，探測效率最高可達25%。采用先進的正弦頻譜濾波技術，支持GHz以上的單光子探測。此外，得益于先進的噪聲抑制和弱信號處理技術，GHz 單光子探測器在如此高的工作頻率下依然可以保持5×10-6/pulse的暗計數水平，以及小于5%的后脈沖概率。而多通道GHz單光子探測器的集成，可實現高速的光子數可分辨探測，拓展量子探測器的動態范圍。 相關技術指標： 通道數： ≥4 工作頻率：1-2.5GHz 探測效率：1-25% 連續可調 暗計數： 工作頻率1-1.5GHz：≤ 5×10-6/pulse 工作頻率2-2.5GHz：≤ 1×10-5/pulse 后脈沖： ≤ 5% 死時間： 3 ~ 10 ns (暗計數后脈沖指標均在10%探測效率下測得) 技術創新點： 國際上首次提出“一種低時間抖動低噪的吉赫茲單光子探測方法”，通過頻譜分析的方法將低通濾波和平衡相結合，實現了高速高性能InGaAs APD單光子探測，被國內外單光子探測領域的專家同行廣泛引用。基于該技術所研制的GHz單光子探測器通過華東電子測量儀器研究所光電計量校準中心（國防科技工業光電子一級計量站）鑒定檢測，性能指標達到國際同類儀器先進水平。“單光子探測關鍵技術與儀器開發”獲2012年上海市科技發明二等獎（第十完成人）此外，在此基礎上，將室溫單光子探測的速率提升到GHz以上，與國際水平相對比，工作頻率提升到了1.5GHz，后脈沖誤計數概率亦有所下降，探測效率為21%時，后脈沖概率僅為1.4%。

本產品可將多聯式空調連接至智能家居系統，以實現智能化監控與控制。

本實用新型公開了一種球狀果實采摘機器人末端執行器，包括旋轉電機組件、伸縮氣缸組件和弧形手 指切割組件。其利用旋轉電機通過聯軸組件帶動四個弧形刀片對其間任意位置的果柄進行旋轉切割，這省 掉了對果柄位置的檢測，單桿雙作用氣缸通過活塞桿的伸出和縮回動作帶動四個弧形手指的張開和合攏， 四個弧形手指合攏時所包圍的空間大于果實的三維空間，采摘時其不與果實發生接觸，保證了手指可與果 實發生相對轉動，為弧形刀片旋轉切割果柄提供了條件，也免去了復雜的夾持果實的壓力控制，本實用新 型采摘方式可靠，動作控制難度低，成本低廉，通用性強。 

本實用新型涉及一種機器人末端執行器，包括本體(1)、電機(10)、手指 座(4)以及中間傳動環節，其 特征在于所述中間傳動環節采用蝸輪蝸桿副，其 中蝸桿(3)直接與電機(10)的輸出軸相連，蝸輪(7)與手指 座(4)組合成 一體，蝸輪——手指座組合體對稱安裝在蝸桿兩側本體(1)上，所述手指座(4) 上開有開放式 快速裝卸槽，手指(6)與手指座(4)間通過螺釘(5)連接緊固。 本實用新型采用電機提供驅動動力，可以直 接利用電源工作，沒有額外的動力 源要求；采用蝸輪蝸桿直接傳動手指座張合，結構簡單；開放式快速裝卸槽可 以實現手指的快速裝卸。  

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。

一種多形式機械振動阻尼器，包括扭轉振動減振安裝法蘭、四腳卡盤、上箱體、扇形活塞、直線振動減振安裝桿和下箱體；所述扇形活塞安裝在上箱體和下箱體中，所述上箱體與下箱體固定連接；所述扭轉振動減振安裝法蘭安裝在四腳卡盤上；所述直線振動減振安裝桿經下箱體安裝在扇形活塞中；所述四腳卡盤安裝在扇形活塞中，并穿過直線振動減振安裝桿。本發明實現集直線振動和扭轉振動兩種振動形式的減振作用，具有結構簡單、吸能效率高、應用范圍廣、靈活性強，安裝方便等優點。市場預測：本專利能廣泛應用于被動減振領域，結構簡單，成本低，市場前景好。

已有樣品/n該款芯片支持ISO 18000-6C（EPC Global Class 1 Generation 2）、GB/T29768-2013 及GJB 7377.1-2011 等多種UHF RFID 讀寫器標準，多標準兼容模式即滿足了國際市場需求，又兼具了本土產品的適應性。該款芯片采用高性能的回波抵消技術和獨有的零中頻接收機架構模式，優化了電源管理方案，提高了接收的靈敏度，增大了UHF RFID 讀寫器的讀取距離，同時極大地簡化了電路結構，

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。