成果简介随着 LED 制造技术的发展， LED 应用已经从显示设备的背光照明领域发展到了民用照明领域， 越来越多的 LED 已被应用在汽车、 路灯、 民用以及舞台灯光等各种照明场合。 驱动电源性能是体现 LED 整体性能的关键， 保证 LED 驱动电源具有小巧、 长寿命、 高可靠性等优点是未来 LED 驱动电源的发展方向。本项目设计的是采用拥有自主知识产权的高性能功率变换器作为主电路， 将AC-DC 电源和驱动芯片的功能合二为一， 在实现功率因数校正的同时， 保证 LED

声表面波瓦斯传感器具有体积小、灵敏度高、工作稳定、生产成本低、易于集成化和无线化等独特优点，能够有效解决热催化式瓦斯传感器的零点漂移、定期维护难和维护费用高等问题，并且能弥补光学瓦斯传感器的占用空间大、传感占距长和传感分析复杂等不足，能有效提高煤矿瓦斯检测和预警技术，保证煤矿安全。成果获 2012 西安市科学技术奖三等奖；获批国家实用新型专利 1 项。

本实用新型提供一种柔性驱动机构，包括驱动单元、力放大单元、控制单元和储能单元。驱动单元通过镶嵌有单向轴承的力放大单元放大输出力作用于储能单元。驱动单元通过不断往复运动将能量输入储能单元中，当储能单元中的弹性能达到所需的要求时，通过通信单元遥控控制单元将储能单元中储存的弹性能一次性释放出来，以实现步行、爬行、滚动、跳跃、突进多种功能以及功能之间的相互切换。本实用新型采用智能软材料作为驱动器，其机电转换效率高，能量密度大，噪音低。并且大部分的结构都可以使用柔性材料进行替代，抗破坏能力强；同时柔性驱动机构通过与不同外壳的组合可以同时实现步行、爬行、滚动、跳跃、突进多种功能，可以应用于机器人，玩具，能量收集等多方面。

本发明公开了一种用于扑旋翼飞行器的驱动机构，属于飞行器设计技术领域。

本发明属于触探器相关技术领域，其公开了采用海水压力能驱动的静力触探器，所述静力触探器包括变量马达、耐压腔体、主动轮、从动轮及触探杆，所述变量马达与所述耐压腔体通过管道相连通；所述主动轮连接于所述变量马达的输出轴，所述从动轮与所述主动轮相对设置，其中心轴与所述主动轮的中心轴相互平行；所述触探杆的一端位于所述主动轮及所述从动轮之间，其与所述主动轮及所述从动轮均相抵持；所述管道内流动的海水带动所述变量马达转动，所述变量马达带动所述主动轮转动，由此所述主动轮与所述从动轮相配合来带动所述触探杆上下移动。上述静力触探器结构简单，节能环保，成本较低，可靠性高。

XM-319足正中矢状切面模型   XM-319足正中矢状切面模型显示足的正中矢状切面。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-321正常足弓形足扁平足   功能特点： ■ XM-321足弓模型（正常足、弓形足、扁平足模型）显示了正常足、扁平足、弓形足的解剖结构及其胫骨末端的特征，包括二纵弓和一横弓、内侧纵弓较高，外侧弓较低，横弓由跗骨及跖骨组成。 ■ 正常足：除了表层结构，还展示了足内侧的骨头、肌肉和韧带。 ■ 扁平足：除了表层结构，还展示了足内侧的骨头、肌肉和韧带。 ■ 弓形足：除了表层结构，还展示了足内侧的骨头、肌肉和韧带。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材质：PVC材料

XM-151足骨、腓骨和胫骨模型   XM-151足骨腓骨和胫骨模型由游离足骨、腓骨和胫骨模型串制而成一个下肢整体，显示相关的形态和结构。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

简单介绍： ZL-024双足平衡测痛仪是两后足支撑力的差别，是目前筛选镇痛炎症较好的一种方法，动物在无约束的情况下炎症疼痛足与正常足之间会出现支撑体重的力量差别，差别越大说明炎症足越疼痛，使用有镇痛作用的药可以减少其差别，双足平衡测痛仪以此可来鉴定炎症、镇痛药的药效。 详情介绍： 主要技术指标： 1、自动测定自然状态下动物后双足重量分布状况；2、采用左右后足力量测定传感器，测定可以达到0.01g；3、实验时仪器自动计算测定时间内的左、右后足上限大力量，下限小力量和平均力量；4、软件可动态即时地反映动物左、右后足重量分布状况；5、软件可生成实验报告进行数据打印；6、计重准确，可进行多次重复性测定7、软件对左右足重量进行波形分析8、平均测量周期：0-300秒；9、扫描频率：15次/秒；10、笼具外形尺寸：260X260X300mm11、内部空间条件范围：0~100mm可调节12、空间调节轨道：直线导轨13、角度调节范围：60~85度可调14、底座材质：铝合金15、束缚箱材质：10mm透明亚克力16、分辨率0.01g；17、精度：0.1g；18、单踏板测量范围：0~500g；

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。