芯片是信息科技的基础与推动力。然而，现有的硅基芯片制造技术即将触碰其极限，碳纳米管技术被认为是后摩尔技术的重要选项。相对于传统的硅基CMOS晶体管，碳纳米管晶体管具有明显的速度和功耗综合优势。IBM的理论计算表明，若完全按照现有二维平面框架设计，碳纳米管技术相较硅基技术具有15代、至少30年以上的优势。此外，Stanford大学的系统层面的模拟表明，碳纳米管技术还有望将常规的二维硅基芯片技术发展成为三维芯片技术，将目前的芯片综合性能提升1000倍以上，从而将物联网、大数据、人工智能等未来技术提升到一个全新高度。

       芯片功率器件测试平台，以工程教育专业认证为引领参与高校专业建设，以信息化引领构建学习者为中心的教育生态，培养集成电路硬件测试人才。为学生提供丰富的教学资源以及贴近现实的产业环境，支撑集成电路相关课程的教学与实训，且能进行项目开发和师资培训。

小试阶段/n短路电流过大已经成为制约现代电力系统发展的技术瓶颈之一。有效限制短路电流不仅可解决电力系统短路容量超标问题，而且还可能大大降低电网中各种电气设备如变压器、断路器等的设计容量标准。本成果基于超导线圈失超与电感解耦，可有效限制故障短路电流，采用超导材料提高线圈耦合度、降低稳态阻抗，且利于设备小型化。该成果适用于交直流电力系统，限流率可达到50%，响应时间在毫秒级，能灵活配合系统的重合闸，具有自稳定与自保护能力

高低压开关综合测试台主要用来检测不同电压等级的馈电开关的各种性能参数，其中包括馈电开关的过流保护、过压保护、漏电保护、欠压保护以及绝缘电阻检测等，并且能够对不同电压等级的馈电开关进行故障检测，除此之外还对外提供了 AC36V、AC0-100V 与 DC0-100V 控制电压和 DC5V、DC12V 开关电压、还可以输出 0 到 99.9KΩ的可调电阻。

产品详细介绍产品名称:  Dwyer空调压差开关(ADPS系列) 产品型号:  ADPS       应用 监测空气、非腐蚀性气体介质的压力和压差，可以应用在如下领域： •净化空调和洁净室 •智能建筑风机空调过滤网 •环境保护 •风扇和吹风控制 •过滤器和吹风控制 •流体和液位控制 •气体流量控制   型号 使用一个带量程刻度的旋钮，调整压差传感器的压差设定值:   型号 压力可调整的上限从到 ADPS-01-2-N 20 ~200Pa ADPS-04-2-N 30~400Pa ADPS-03-2-N 50 ~500Pa ADPS-05-2-N 200 ~1000Pa ADPS-06-2-N 0.5  ~2.5KPa ADPS-07-2-N 1K ~4KPa       压差开关应用于垂直安装，我们推荐应用接口朝下的管连接，如果开关是带AMP接头的水平安装，压差值可能比实际值高出20Pa。   最大工作压力  所有范围都是10KPa   介质  空气、非燃烧和非腐蚀性气体   温度范围 介质和环境温度从-20~85℃ 存储温度-40~85℃   隔膜材料 硅树脂，温度为200℃   压力连接 2个塑料管连接片P1和P2，外径6mm， P1连接高压，记号为+ P2连接低压，记号为—   外壳材料 本体为PA6.6 外壳为PS   重量 带外壳：150g 不带外壳：110g   机械工作寿命 超过100万次开关   电气额定参数 标准型号：max.1.0A(0.4A)/250VAC 低压型号：max.1.0A/24VDC   电气连接 AMP浮子插入6.3mm×0.8mm，DIN标准：46244，或者按键式螺纹端子。 电缆PG-11或者M20×1.5      防护等级   IP54，带外壳   认证 CE认证的低压电气设备的73 / 23 /EEC

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芯片的重要功能包括:地面数字电视传输标准 DTMB、有线数字电视传输标准、AVS/MPEGII 解码和 UTI 接口等。清华大学是 DTMB 的重要技术提供方，已经于 2007 年 11 月顺利完成了 DTMB 解调芯片的 MPW 流片，主要性能与国内最好产品的指标相当，一 些指标国内领先，当前正在完成国家重大专项数字电视 SoC 设计和产业化项目。清华大学 同时也是工信部确定的《数字电视接收机 UTI 机卡分离接口技术规范》和《数字电视接收 机 UTI 机卡分离接口测试规范》两项标准的牵头研发单位。在电视机产业面临升级换代的 关键时刻，我们愿意充分发挥自己的技术优势，与合作伙伴一道，以国家重点支持的高端数 字电视芯片 SoC 设计为契机，开发出低成本、高可靠性和有市场竞争力的芯片，为当地电 子信息产业的发展尽微薄之力。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。