产品详细介绍 产品名称：三维电子罗盘FNN-3300产品简介：  一．产品特点 1．罗盘通过三轴磁阻传感器测量平面地磁场，双轴倾角补偿。 2．高速高精度A/D转换，磁场测量精度100μGuass。 3．罗盘内置温度补偿，最大限度减少倾斜角和指向角的温度漂移。 4．罗盘内置微处理器计算传感器与磁北夹角，输出RS232格式数据帧。可选RS485和RS422输出。 5．具有简单有效的用户标校指令。 6．具有指向零点修正功能。 7．外壳结构防水，无磁。（可选不带外壳） 8．工作温度范围-40℃到+85℃。保存温度-55℃到+100℃。 二． 产品应用范围 电子罗盘FNN-3300可广泛应用于航空航海、通信雷达、微波定向、海上平台控制、天线安装固定、无人机及机器人自动控制、交通车辆检测。 三． 主要技术指标: 俯仰和横滚输出：

产品详细介绍　它的与众不同之处就在于，它可以即时完成对大小规格不等物体的数字化三维扫描。拍摄物被置于一个由一百多台定焦单反相机构成的球面阵当中，该结构受到霍伯曼球（hoberman sphere）的启发，每个节点上都有一台相机，可实现等速运动。 ----------------------------------------联系人： 袁小姐 电　话： 186-0005-0633 ----------------------------------------扫描棚功能参数：  　　可对2米以内的人体或物体进行扫描； 　　提供135个800万像素的网络相机矩阵； 　　提供一体式千兆网络供电模块，实现稳定的供电系统及高速数据传输； 　　可提供30个室内光照明单元，实现无环境光和阴影的干扰； 　　提供5个3000多流明直投式照明系统，可降低解码的出错率和投射图案的制造误差，提高投射图案条纹精度； 　　仅需微调，三维扫描棚即可收缩扫描小型物品；也可展开同时扫描多人。内侧受光的可折叠板材将扫描舱围合起来，创造出一个无影的拍摄环境。 三维扫描棚 　　只需按下相机快门，哪怕是动态的物体，拍摄所得的数据也能建出高分辨率全彩色的数字模型，直接用于高清3D打印，更多产品参数请关注北京欧雷官网：www.ouleivr.com或直接来电咨询

《现代羽毛球专项竞赛体系与训练参赛机制》从现代竞技体育的发展特点、世界运动竞赛体系及其演变、羽毛球专项竞赛发展特征，以及世界优秀运动员的参赛特征入手，比较全面的梳理了世界范围运动竞赛的整体发展状况与趋势，分析羽毛球专项竞赛的体系特征与发展特点，为更好的理清并把握世界运动竞赛发展特征，系统规划我国运动竞赛改革，有序推进竞赛、训练工作的科学发展提供参考依据。 该成果基于对世界运动竞赛体系的系统分析，结合羽毛球项目的奥运备战需求，与国家羽毛球队紧密合作，从世界羽毛球项目的竞赛体系特征、高层级比赛的年度安排、积分规则与排名情况、世界优秀运动员年度参赛数量与积分排名变化、年度训练时间与参赛时间安排、年度参赛的结构特征与训练的阶段性特点等几个方面进行系统梳理与数据分析，丰富了现代运动竞赛理论，更为国家羽毛球队科学规划奥运备战训练与参赛过程、提高训练参赛效益、如期完成奥运会备战与参赛任务并夺取金牌，提供了重要的技术支持，取得预期的科技效益，获得国家队以及相关管理部门的积极肯定。

吸附床由6个吸附单元组成,吸附单元为壳管式换热器,吸附工质对是活性炭-氨.利用多孔介质中流体流动的概念,建立一个吸附单元的数学模型,模拟结果与实验结果显示出很好的一致性.同时得出了吸附床内某种平均温度和平均压力的分布规律.

首创胃癌防控可行性策略降低胃癌发病风险，确立进展期胃癌手术及围术期治疗规范显著提高生存时间，创建胃癌样本资源库支撑重大科研揭示胃癌演进的关键靶点。通过项目实施与推广，显著提高了我国胃癌整体防治水平。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。