本发明公开了一种阻性传感器阵列测量装置，所述阻性传感器阵列为共用行线和列线的阻性传感器阵列；该测量装置包括：标准电阻行，其包括一行N个标准电阻，被增设于阻性传感器阵列中，从而得到一个新的共用行线和列线的（M+1）×N电阻阵列；（M+1）个运算放大器，与电阻阵列的（M+1）条行线一一对应，各运算放大器的反相输入端、输出端分别通过一根连接线与其所对应行线连接；控制器，其具有至少(M+1)个IO端口以及至少N个ADC采样端口，其中的(M+1)个IO端口与（M+1）个运算放大器的同相输入端一一对应连接，其中

梯度铁基减摩材料主要用于汽车、工程机械、 航空等领域的液压系统关键摩擦副零件的制造，如用于滑动轴 承、齿轮泵侧板、柱塞泵配油盘等典型零件的制造。 本项目针对铁基减摩材料高强度与良好自润滑特性难以共存的矛盾，开发的梯度铁基减摩材料基于致密强化配方设计， 实现基体材料致密高强、高承载目标；基于表层材料固体润滑 技术与孔隙可控设计，利于液-固润滑介质供给摩擦表面，达到 液-固润滑协同作用，改善材料减摩、抗粘

以高性能合金材料为基本原料，利用热喷涂技术，获得良好的扁平化粒子，增强相均匀分布于基体相。该技术属于金属表面处理技术领域，特别适用于套筒和缸套类零件的内壁强化处理。

产品详细介绍 

成果与项目的背景及主要用途： Cr-Si 中高阻膜电阻器具有精度高、噪声低、温度系数小、耐热性和稳定性 好等优点，在精密电子设备和混合集成电路中大量采用。对于溅射制备电阻膜来 说，靶材是至关重要的，它制约着金属膜电阻器的电阻率、精度、可靠性、电阻 温度系数（Temperature Coefficient of Resistance, TCR）等性能。电阻温度系数 (TCR)是金属膜电阻器的一个重要性能技术指标之一，较大的 TCR 在温度变化时 会造成电阻值漂移，从而影响电阻器的精度和稳定性。目前国内外生产的金属膜 电阻器用高阻靶材，其性能不能满足低 TCR（≤25ppm/℃）要求。 技术原理与工艺流程简介： 靶材炼制工艺如下图所示所制备的靶材(382 mm ×128 mm ×14 mm)在溅射成电阻器薄膜后, 电阻温度 系数小(≤25 ×10-6 / ℃), 电阻值高(要求不刻槽数量级为千欧, 刻槽后数量级为 兆欧)且稳定(随时间变化小), 因此, 在本靶材研究中, 将选择 Cr 、Si 作为高阻 靶材的主体材料。由于 C r 、Si 熔点高, 原子移动性低, 因此由其所组成的薄膜 稳定性高。通过在金属 C r 中引入半导体材料 Si 来提高电阻器合金膜的阻值。 C r 是很好的吸收气体的金属元素, 在电阻器薄膜溅射过程中, 可通过通入微量 的氧来提高薄膜的电阻率, 同时调节电阻温度系数。 技术指标如下： 温度冲击实验后 ΔR/R ≤±0 .5 %, 过载实验后 ΔR/R ≤±0 .5 %, 寿命实验后 ΔR/R ≤±1 .0 %,电阻温度系数 TCR ≤±20 ×10-6 / ℃。 应用领域： 集成电路、电子元器件 合作方式及条件：具体面议 2 半导体微环激光器 3 基光电集成电路 4 无线网络与应用：协作无线网络 5 移动通信—LTE 技术

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。

项目成果/简介: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。

现有的有机氮测定方法主要基于差减法，存在多方面测定的累加误差，结果难免不够精确和可靠。本发明技术是一种体积排阻色谱联用型氮检测器及应用，其对有机氮的检测原理在于通过体积排阻色谱柱实现有机氮和无机氮的分离，然后通过石英螺旋管结合紫外氧化的方式将有机氮转变为硝态氮，通过紫外检测器检查硝态氮在220nm的紫外吸收，实现定量分析。

本发明公开了一种井间并行电阻率 CT 测试方法，是对钻孔间地质条件及构造特征进行探查的一种物探技术。通过在两两钻井之间布置测试系统，形成 64 个电极的井间测线，采用并行电法数据采集技术进行单极或偶极供电与测试，获得井间电性采集数据，形成井间不同电极间层析数据体。通过井间电阻率层析成像技术实现对测试区域电阻率及激电参数成像，进一步评价其岩层及构造特征状况，获得地质解释成果及认识。该套测试系统可完成 1200m 深井的数据采集。

本发明提供一种电涡流三维减振装置，该减振装置包括箱体、连接螺孔A、转轴、扭力弹簧、外层球体、中层球体、内层球体、附加质量块A、附加质量块B、连接螺孔B、内层球体扇叶、内层球体底座、中层球体扇叶、中层球体底座、外层球体扇叶、外层球体底座。当结构发生振动时，首先由附加质量块、扭力弹簧和各个球体组成的TMD阻尼器进行能量转移，减小结构振动；其次，在TMD阻尼器工作过程中，由导体与永磁体相对运动产生的电涡流阻尼来耗散能量。该装置利用球体嵌套，实现附加质量块的三维运动；通过设置不同的球体材料，利用电涡流阻尼进行能量耗散，实现多维减振。通过调整扭力弹簧刚度以及附加质量块质量，可对减振装置的使用频率范围进行调节。