产品详细介绍 04001初中学生电源使用说明书 一、概述    本系列电源采用先进的集成电路生产的绿色环保电源。具有轻便耐用、效率高等优点。输出电压稳定性高，并带有过载、短路保护功能，能提供稳压直流多档输出。严格按照JY 0361－1999《教学电源》标准生产。 二、工作使用条件 1、工作环境条件：   温度0～40℃，相对湿度不大于90%（40℃）   交流198～242V，50HZ±2.5HZ 三、技术性能 1、标准电压：1.5V～9V，每1.5V一档，共6档。 2、额定工作电流：1.5A. 3、空载电压偏调：±（1%U标+0.1v) 4、电压稳定性：输出电压在198～242V间变化，在满载时各档输出电压变化量大于1%U标+0.1V。 5、负载稳定性：输入电压保持220v不变，负载电流在0至满载额定电流范围内变化，各档输出电压变化不大于（1%U标+0.1v) 6、纹波电压：电源电压保持220V，满载时各档纹波电压不大于3mv（有效值） 7、过载保护：输出电流在额定电流的1.05～1.5倍间自动关断输出。 8、短路保护：当输出电路短路是，仪器自动关断电压输出。 四、使用方法  1、将本仪器的插头插入220v的市电电源插座，按“开”键，此时电源接通，指示灯亮。按“关”则切断输出电流电压。 2、负载的接入：   先调好所需要的直流电压值，在将负载接入面板上的稳压输出接线柱上。 3、本仪器具有自动过载保护功能，负载电流在额定电流的1.05～1.5倍时，就会自动关断电压输出，输出指示灯熄灭。此时先关断电源，在减轻负载或排除故障，使工作电流保持在额定电流以内。关断电源3秒后（电路解除保护所需时间），重新起动电源，仪器即可恢复正常工作。 4、仪器使用完成后，应将电压调到最小输出值，关断电源，电源指示灯熄灭，此时从市电插座上拔掉电源插头。 五、保养与维修   仪器应放置于干燥的环境中，工作场地应通风良好，且无腐蚀性气体。本产品用0.5A的保险管，若仪器出现故障，应由专业技术人员维修。 六、装箱清单   1、主机------------------- 1台;   2、说明书---------------- 1份;  3、合格证--------------- 1份

1.5~9V，共6档，稳压1.5A，具有过流过热过载等自动保护装置，全国检测合格产品。

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数控式触摸学生电源 1.低压交流电源:0-15V/2A输出，2V/挡。(独立控制） 2.低压直流电源:稳压无级可调0-15/2A输出。稳压精度≥99%，纹 波≤5mv。 3.交流高压220V/2A插座输出。 4.过载，短路保护，复位功能。 备注：以上是数控式触摸学生电源的详细信息，如果您对数控式触摸学生电源的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取数控式触摸学生电源的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

本发明涉及光致发光材料技术领域，具体公开了一种配位聚合物闪烁体、柔性闪烁体薄膜及其应用，本发明所制备得到的配位聚合物闪烁体在360nm的激发光源下和X射线光源辐照下均发射绿光，并且对X射线展现处优异的线性响应性，并且表现出明显的热活化增强发光，当信噪比为3时，该闪烁体的最低检测限达到29.6nGy/s，这一数值较典型医学成像系统所需的检测限(5500nGy/s)低约186倍，同时，本发明所制备的闪烁体薄膜可对不同物体实现X射线成像效果，本发明所制备得到的闪烁体薄膜完全可以替代目前商用的闪烁体。

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。

项目成果/简介: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。