产品详细介绍 高分辨率红外甲烷传感器Prime1详细介绍：  0.01%的高分辨率，量程为0-10%Vol；0.1%分辨率，量程为10-100%Vol  工作不受供电极性影响 线性电压输出或模拟催化燃烧电桥输出 工作电压范围3.0V-5.0V  工作电流典型值为80mA 最新的MEMS探测器技术  检测量程：0-100%LEL甲烷，0-100%LEL碳氢化合物或0-100%Vol甲烷  默认量程：高分辨率0-100%Vol甲烷 全金属结构，绝缘外壳  体积小 灵活的电路访问设置  用户可以通过硬件连接进行标定  宽温度工作范围

产品详细介绍PCD-SN60拉线位移传感器(0-3000mm)技术参数：PCD-SN-DZ电阻拉线位移传感器PCD-SN-DY电压拉线位移传感器PCD-SN-DL电流拉线位移传感器1）测量行程：0～3000mm2）输出信号：0～5K、0～10K、0～5V、0～10V、4～20mA3）分辨率：无限小4）线性精度：0.1%FS5）重复精度：0.01%6）排线结构：自动排线7）缓冲机构：钢丝绳防弹断机构8）使用寿命：200万次-500万次9）钢丝绳：316L进口涂塑钢丝绳10）防护等级：IP54～IP6511）工作温度：-55℃～125℃

产品详细介绍PCD-SN90拉线位移传感器(0-6000mm)技术参数：PCD-SN-DZ电阻拉线位移传感器PCD-SN-DY电压拉线位移传感器PCD-SN-DL电流拉线位移传感器1）测量行程：0～6000mm2）输出信号：0～5K、0～10K、0～5V、0～10V、4～20mA3）分辨率：无限小4）线性精度：0.1%FS5）重复精度：0.01%6）排线结构：自动排线7）缓冲机构：钢丝绳防弹断机构8）使用寿命：200万次-500万次9）钢丝绳：316L进口涂塑钢丝绳10）防护等级：IP54～IP6511）工作温度：-55℃～125℃典型应用场合：-地理:山体滑坡，雪崩.-民用:大坝，建筑，桥梁，玩具，报警，运输-工业：吊车/架，收割机，起重机，称重系统的倾斜补偿，沥青机,铺路机等。-火车：高速列车转向架和客车车厢的倾斜测量-海事：纵倾和横滚控制，油轮控制，天线位置控制。-钻井：精确钻井倾斜控制。-机械：倾斜控制，大型机械对准控制，弯曲控制，起重机-军用：火炮和雷达调整，初始位置控制，导航系统，军用着陆平台控制。

产品详细介绍 CR-6061-3万能汽车油位传感器                     ● 检测范围：0.05-1m               ● 精     度: 0.1级● 承压范围: -0.1MPa-1.6MPa       ● 探极直径: Φ16● 供电电压: 12-28VDC              ● 介质温度: -50-125℃● 输出信号: 4-20mA、0-5V、0-10V、485通讯、232通讯、CAN总线通讯● 温度输出: -50-125℃  ±0.1℃● 固定方式: 螺纹M20*1.5或法兰安装，特殊规格可按要求定制● 防爆等级：本安ExiaⅡC T6  隔爆ExdⅡC T5  公司名称：香港长润自动化系统有限公司HK CHANGRUN AOTOSYSTEN CO.,LTD

CSY-2000D系列传感器与检测技术实验台由主控台、三源板（振动源、温度源、转动源）、传感器和相应的实验模板、数据采集卡及处理软件、实验台桌六部分组成。涵盖：温度、位移、压力、光电、振动、转动、电磁感应等多种传感器。可完成应变、差动、涡流、霍尔传感器等40项实验。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题，项目拥有多项自主核心知识产权，涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明，项目实施后，能在现有路网规模的基础上，显著提升现有道路的负载通行能力，缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵，改善出行体验，降低尾气排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制，通过基础图论中的关键理论，结合大数据分析与聚类技术，旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化