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ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM学习板
2020年8月25日上午,由上海皮赛电子有限公司研发、设计与生产的“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱在中国科学技术大学通过了《嵌入式与微机原理》课程组的验收,标志着该门课程的教学与实验的内容成功地从X86架构转向了ARM架构,以适应市场的变化与人才培养的需求。 ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM实验箱是由上海皮赛电子有限公司自主研发、设计与生产的,基于ST公司CORTEX-M4 ARM内核的处理器STM32F407ZGT6,配合独立按键、矩阵键盘、拨码开关、红外线遥控器等输入设备,和数码管、LED发光二极管、128*64 LCD液晶屏等显示设备,I2C/SPI/SD卡存储设备,DS18B20数字温度采集/ADC&DAC模拟信号采集/光强信号采集等传感设备、MIC/LINEIN/LINEOUT音频接口,RS232/RS422/USB/CAN通信接口等,使得学生们可以在该实验箱上完整地进行《嵌入式与微机原理》课程所需的所有实验。 中科大嵌入式与微机原理实验室 ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱运抵现场 我司技术工程师李工在给实验室管理老师们进行设备的现场演示与培训 GPS&北斗EMOD扩展模块定位功能现场演示 验收过程中,我司技术工程师为验收组做了详细的操作演示与技术讲解,获得了一致好评。验收组全体成员对“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱从硬件功能设计、防静电处理、USB端口取电、板载J-Link8下载器以及箱体上、下盖结构设计等各方面均给予了高度的评价,希望今后继续与上海皮赛电子有限公司合作,为在中国科学技术大学打造高度集成化、现代化和新颖化的实验室而努力! 中科大何力老师、梁晓雯老师、杨晓宇老师与我司朱哲勇经理合影
上海皮赛电子有限公司 2021-02-01
XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板
上海皮赛电子有限公司生成XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板。
上海皮赛电子有限公司 2021-02-01
智学小u学生学习终端 | 答题/语音/一卡通
产品详细介绍
深圳伟东云教育科技有限公司 2021-08-23
一种局部自适应可控浸润性耦合微结构强化沸腾换热方法
一种局部自适应可控浸润性耦合微结构强化沸腾换热方法具体为:在换热基底微结构顶部设置电极膜,电极膜与金属电极连接至电源形成电场,换热工质中带电金属纳米颗粒在电场作用下间歇吸附于换热表面,实现换热表面浸润性的可控转换;所述金属电极固定在换热基底外部;金属电极优选为铜电极、铝电极,形状优选为板状、网状或棒状。 所述换热基底材料为金属如紫铜或单晶硅、蓝宝石、石墨烯等非金属,可以理解的是,换热领域常用的换热材料均适用于本发明,优选导热性良好的基底材料。换热基底形状为平板、圆管或异形,其中异形为换热领域常见换热器形状。所述换热基底微结构为尺寸为纳米级或微米级的微柱、微坑或微槽道;可以理解的是,现有技术中,所有用于提高换热效率的微结构均适用于本发明,优选为纳米级或微米级的方形微柱、矩形微柱、半球形微坑或圆柱形微坑。所述换热基底微结构的排列方式为规则排列如阵列式、交错式排列,或为不规则排列。所述电极膜通过电极引线引出,以将电极膜连通并连接至电源;换热基底、电极膜、电极引线的表面均绝缘。所述表面绝缘可以通过在表面设置绝缘层实现,所述绝缘层厚度为百纳米级。其中,换热基底材料为单晶硅等非导电材料时,则无需设置绝缘层。所述绝缘层材料为惰性金属、金属氧化物、陶瓷或硅胶;优选导热性优良的绝缘材料,可以通过掺杂导热性优良材料的方式来提高绝缘材料导热性。所述电极膜、电极引线材料为导电材料;优选为金属,进一步优选为金、银、铜或铝。 所述电极膜厚度为百纳米级。所述带电金属纳米颗粒具有均匀亲水性表面、均匀疏水性表面或双亲浸润性表面;亲水、疏水或双亲浸润性表面通过改性获得;带电金属纳米颗粒尺度为纳米级、微米级,形状规则或不规则,优选为球形或柱形。所述带电金属纳米颗粒浸润性与换热基底的浸润性不同,用于改变换热表面浸润性。如换热基底表面为亲水(或疏水),带电金属纳米颗粒表面为疏水(或亲水),也可以具有双亲浸润性。所述电源为直流电源或交流电源;其中直流电源通过通、断电实现电场可控;交流电源通过控制交流频率实现电场可控,交流频率根据沸腾气泡动力学周期调节。
华北电力大学 2022-07-14
科技部党组认真传达学习贯彻党的二十大精神
2022年10月24日上午,科技部党组书记、部长王志刚主持召开党组会议,传达学习党的二十大精神,研究学习贯彻工作。部党组成员李萌、张广军、相里斌、高波、张碧涌、林新同志出席会议,并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技部直属机关党委 2022-10-25
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学 2021-04-10
基于深度学习的新冠病毒的早期检测筛查模型系统
西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像,通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点(磨玻璃、体积大小、位置等特征),张亮团队加快技术攻关,设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。
西安电子科技大学 2021-04-10
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法,包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本,2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数,3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配,4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性,匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立,数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少, 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息,无需额外属性信息,使用准入性低。
武汉大学 2021-04-13
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析,具有重大的应用背景,是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法,主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为: (1)建立统一的特征描述模型,实现跨模态医学影像的统一特征描述; (2)提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架; (3)在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下,实现高效率单模 50 态影像检索,有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度,实现用户友好的 检索结果展示; (4)从结构复杂的多模态医学影像数据中,挖掘有用的知识,构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警; (5)完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发,为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助,项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学 2021-04-13
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器,本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器,用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是,这些弱学习方法要么收敛速度慢,要么准确率不够高,要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别,实现快速收敛和高效的自举弱学习方法,得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学 2016-10-20
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