本发明公开了一种利用多系统 GNSS 观测值的高精度基线解算方法，首先通过对各 GNSS 系统各频 率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构建站间单差观测值，之后选择某类观测值的伪距硬 件延迟作为基准以解决法方程秩亏问题，并根据各 GNSS 系统的性质对浮点单差模糊度估值处理去除组 合 UPD 影响，恢复单差模糊度的整周特性，进而实现基线高精度解算。本发明突破了现有多系统 GNSS 基线解算方法存在的缺陷，具有理论严密、模型简单、易于实现

该成果创新性地基于二维半导体的硅基同质器件，首次提出了类脑功能的“传感-计算-存储一体化”神经形态芯片架构，实现了光电传感、放大运算、信息存储功能的一体化集成，为突破冯·诺依曼瓶颈和实现类脑智能提供了一种全新思路。 缪向水教授团队，长期从事相变存储器芯片、存算一体忆阻器芯片技术研究。2018年出版了国内第一本忆阻器专著《忆阻器导论》，2019年团队93项三维相变存储器芯片专利许可给芯片公司并合作开发产品，并与行业龙头企业合作建立了联合实验室，推动存储器芯片技术的成果转化以及未来引领技术的探索。曾荣获国家科技进步奖2项、湖北省技术发明一等奖1项。 同质晶体管-存储器架构的原理及器件结构 缪向水团队长期从事相变存储器芯片、存算一体忆阻器芯片技术研究。2018年出版了国内第一本忆阻器专著《忆阻器导论》，2019年团队93项三维相变存储器芯片专利许可给芯片公司并合作开发产品，并与行业龙头企业合作建立了联合实验室，推动存储器芯片技术的成果转化以及未来引领技术的探索。曾荣获国家科技进步奖2项、湖北省技术发明一等奖1项。

▶芯片：4 颗 Leo Chip 芯片，专注零知识证明运算加速 ▶存储：64GB LPDDR4 显存 ▶接口：PCIe 4.0 x16 接口（可拆 4 个 x4 通道） ▶ 架构：双插槽、10.8 英寸全高全长设计，ASIC LEO（DPU）架构，运行稳定 ▶ 散热：被动式散热，系统气流控温 ▶ 功耗：300W 热设计功耗，稳定处理高强度任务 ▶ 应用场景：在区块链、隐私计算领域表现突出，支持 Scroll、Zcash、Manta 等项目，快速完成零知识证明生成与验证，保护用户隐私。适用于区块链、隐私计算、身份验证、云计算与大数据、物联网等领域，满足不同场景下的隐私保护、计算加速、安全验证等需求。      

产品详细介绍产品简介MV-EM系列工业相机为维视推出的小尺寸以太网工业相机，该系列相机覆盖30万~1400万像素，采用更加稳定和通用的千兆以太网络进行传输，相机设计小巧，功耗低，具有图像质量清晰、稳定等特点，配套多种主流语言开发包及例程，同时支持第三方图像处理软件直接调用，支持外触发输入控制采集及信号输出，具有极高的性价比，广泛应用于制造业品质控制、高精度测量、智能交通系统、医学和生命科学影像、教育和科研等领域，是您机器视觉图像获取及设备集成的理想之选。EM千兆网工业相机产品特点● 体积小巧，适应更为严苛的安装条件● 采用千兆以太网接口，理论支持100米传输距离● 采用大型数据包形式传输，减少对中断的处理，性能更加稳定● 采用高品质感光器件，较低的功耗及优良的算法，使得图像清晰、低噪声、色彩还原度好● 支持1路外触发输入，可从IO卡/PLC等设备获取控制信号，提高图像获取同步性● 支持1路信号输出，可随曝光时间或自定义输出，如控制频闪灯● CMOS相机支持AOI/ROI进行局部曝光，并提高采集帧率● 支持断网续传功能，在网络断开重新连接时，可自动继续工作● 机身自带缓存，支持交叠外触发，帧率更高，丢包率更低● 随机附赠VB/VB.NET/VC/C#/QT/OpenCV例程并提供源代码方便用户参考及二次开发● 兼容Halcon、Labview、VisionPro、Matlab等第三方图像处理软件● 全面支持Windows XP、Win7、Win8、Win10操作系统性能参数CCD相机型号 最高分辨率 光学尺寸 最大帧率 数据位数 曝光方式 功耗MV-EM030M 640×480 1/3"69.7fps 8/12帧曝光<2WMV-EM120M/C 1280×960 1/3" 40fps 8/12 帧曝光 1.9WMV-EM200M 1600×1200 1/1.8" 20fps* 8/14 帧曝光 1.9WMV-EM200C 1600×1200 1/1.8" 40fps 8/14 帧曝光 2.5WMV-EM510M/C 2456×2058 2/3" 15fps 8/14 帧曝光 2.5W*MV-EM200M可定制40fps*输出颜色：M为黑色 ,C为彩色CMOS相机型号 最高分辨率 光学尺寸 最大帧率 数据位数 曝光方式 功耗MV-EM040M/C 640x480 1/6" 120fps 8/12 帧曝光 1.7WMV-EM130M/C 1280×960 1/3" 60fps 8/12 帧曝光 1.7WMV-EM500M/C 2592×1944 1/2.5" 15fps 8/12 行曝光 1.7WMV-EM1400C 4608×3288 1/2.3" 7fps 8/12 行曝光 1.7W 感光区间波形图MV-EM30M

德国 EBM 双直流风机，低噪、节能、气流恒定，可靠性更高 智能物联模块，可实现手机 APP 控制开关门，实时观看工作区监控画面 德国 EBM 双直流风机，实现低噪、节能、高 可靠性； 海康威视监控摄像头，可分别独立记 录工作区； X 系采用电动升降玻璃门，搭配脚踏开关解放双手； 平台式搁手架，使用舒适，减少疲劳。

恒温恒湿箱方案，实现精准的温度控制和湿度控制，为长期稳定性测试提供保障，还原真实环境，满足长期稳定性测试需求。广泛应用于生物、医疗、化工，电子元件，包装材料，五金，及高等院校等行业。 智能监控：移动终端实时了解设备情况，报警推送，一键售后 稳定节能：半导体技术能耗优势凸显，仅需很少能耗 节水设计：PTC加热模块，水滴预热雾化加湿， 无需废水回收 更低噪音：半导体控制无噪音、无振动、无需维护、对环境无污染

现阶段所设计的存算一体器件单元结构如图 1 所示： 器件的基本结构由波导和功能层（由下到上分为加热层、电极层、保护层、相变材料（硫系化合物）层）所构成。拟通过在当前流行的绝缘层上硅(SOI)光子平台上集成四氮化三硅光波导的方式实现器件的光学读取功能，即在非常厚的硅衬底层上生长一层绝缘层二氧化硅和波导层，然后在基片上通过光刻、显影、刻蚀等工艺制备四氮化三硅波导。功能层主要用于实现器件的电学写入功能。加热器层的主要用途是与相变材料层形成电接触，通过较小的接触面积使接触处的热量集中，从而可以在较小的电压或电流下使相变材料发生相变。因此需要加热器层具备较好的导热和导电性能，同时在近 C 波段具有较低的光损耗，可采用石墨烯。电极层可用于提供相变材料器件单元所需要的编程电脉冲。当前拟采用硒掺杂的相变材料合金（如 GSST）作为器件的核心功能层的相变材料。该材料在通信/非通信波段显示了极低的光损耗和更高的品质因数，且相变前后在通信 C 波段具有足够大的光学常数反差，可在更恶劣的高温环境下进行操作，适用于硅基光子器件应用。 采用的主要技术手段包括： ① 依托于相变材料的电致和光致相变特性，通过电学编程、光学读取的方法实现器件的存储、算术运算和逻辑运算功能：  存储功能的实现：拟利用相变材料晶态低透过率和非晶态高透过率分别代表二进制中的‘1’和‘0’，实现数据存储（编程）功能。例如在电极两端施加合适的电脉冲，所产生电流流经加热层时，生成的热量主要集中在加热层和相变材料层接触处，使得接触处的相变材料发生相变，实现存储功能。在完成上述编程操作后，从器件波导输入端输入读取连续光。由于相变材料功能层对光强的吸收能力在编程和非编程区域间存在着显著的差异，因此当输入光经过波导后，其能量会因为相变材料编程区域的吸收而发生改变，进而显著改变输出光强能量。所以通过测量输入输出光强的能量之比（即透过率），可实现对先前编程区域的读取。  算术和逻辑功能的实现：通过调整编程电脉冲的幅度和宽度可以动态调控相变材料的相变程度，使得器件的中间透过率值可用于代表不同的数值，实现多级存储功能。所以拟采用输入脉冲数量对应加数的方法实现标量加法计算。同时由于所设计器件的读取连续光输出功率可视为读取连续光输入功率和器件透过率的乘积，因此可采用将输入功率和透过率作为被乘数和乘数的方法实现基本乘法运算。除此之外还可以将器件功能层的初始状态设置为非晶相，把晶化脉冲幅值和不足以产生晶化的脉冲幅值分别作为输入逻辑‘1’和‘0’；同时设定一个判定阈值并与编程后器件透过率的变化率进行对比，把高于和低于阈值的透过率变化率分别作为输出逻辑 ‘1’和‘0’；通过合理选择编程脉冲有望实现各种逻辑功能输出。 ② 基于器件透射率可调特性验证其实现神经突触的可行性。并依托所设计人工突触构建人工神经网络芯片，实现图像、语音和文本识别功能：  突触可塑性是大脑记忆和学习的神经生物学基础，也是人工类脑器件需要实现的首要功能。为实现突触可塑性，拟把相变材料和波导之间的耦合区域视为仿生神经突触，左右两端电极分别代表突触前和突触后，分别施加在两端电极上的电脉冲则作为突触前和突触后刺激。通过调节从左右两端电极输入耦合区域的电脉冲时间差对耦合区域的光透过率进行连续调控，进而依托于上述存算理论模型和实物器件仿真和实验实现仿生神经突触的脉冲时序依赖可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  将不同波长的光脉冲序列输入所设计的突触单元, 经过相变材料的作用，脉冲强度发生变化，对应于乘法器。进而借助于微环结构，将不同波长的脉冲导入进同一波导中，该功能类似加法器。相加后的脉冲光强较小时，读取光与微环发生共振，在输出端口没有光强输出。当光强达到一定的阈值后，读取信号不再和微环发生共振，而是传播到输出端口。这一过程类似神经元脉冲信号的激发，实现了非线性激活函数的功能。利用上述的单个神经元结构，验证其监督式机器学习和非监督式机器学习。对于监督式机器学习，权重的数值通过外部管理器设置；对于非监督式机器学习，不再需要外部管理器来设置权重值，而是通过输出光脉冲进行反馈控制，调整权重值。在单个神经元结构的基础上，更复杂的光学脉冲神经网络结构，证明该结构的可扩展性。拟设计的神经网络中的每一层结构包括三个功能单元，即收集器、分发器和神经突触结构。收集器将上一层不同波长的光脉冲信号收集到同一根波导中，分发器将光脉冲分发给多个神经元，神经突触结构则产生光脉冲信号，输入给下一层结构。基于上述结构实现图片、语音和文本的识别。 创新性分析：①首次研究了一款基于“电学编程、光学读取”模式的光电混合存算一体化器件。与传统电学存算一体化器件相比,拟研发的器件可以进行长距离的信息传输，具有传输带宽高、信号间延迟低、损耗低、抗干扰、集成密度高等优点。②采用硒(Se)掺杂的相变材料作为存算一体化器件的核心功能材料。与采用其他相变材料的存算一体器件相比，以硒参杂的相变材料作为功能材料的存算一体器件有望展现出极低的光损耗。③提出了一种基于“电学脉冲刺激、光学权重调节”的人工神经突触。该突触器件有望成为未来通用型人工神经突触，填补了光电混合型人工突触的技术空白。 先进性分析：①所提出的光电混合工作模式使得该存算一体化器件不但具有传统集成电路的高密度特性，且兼具光通信技术的宽频带、低延迟、抗干扰的优越性能。②所采用硒参杂的相变材料不但继承了传统材料具有的快速相变转化速度、低功耗和稳定性强等特性，且本身在通信波段非晶态透明的同时还保持了相变前后足够大的光学性能差异的特点。③所设计的突触继承了人工电子突触和全光突触的优点，具有高集成度、低功耗、超快响应时间、稳定性强等优点。 独占性分析：根据已取得成果正在撰写专利，以获得该关键技术的独有权。