无人机全称“无人驾驶飞行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。它涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及航空动力推进技术等，是信息时代高技术含量的产物。无人机价值在于形成空中平台，结合其他部件扩展应用，替代人类完成空中作业。随着无人机研发技术逐渐成熟，制造成本大幅降低，无人机在各个领域得到了广泛应用，除军事用途外，还包括农业植保、电力巡检、警用执法、地质勘探、环境监测、森林防火以及影视航拍等民用领域，且其适用领域还在迅速拓展。机载处理器是整个无人机系统的核心，处理各种传感器信息进行定位与识别，是智能无人机的“大脑”。飞行控制器接收机载处理器发送来的位置，速度，加速度指令，经过控制器转化成四个螺旋桨电机的转速，控制飞机平衡姿态，完成任务，是智能无人机的“小脑”。

本实用新型公开了一种岩石损伤测试用声发射测试传感器组装式定位装置，包括定位装置框架、安装声发射测试传感器的安装座、将声发射测试传感器固定于安装座内的固定组件和将安装座安装于定位装置框架上的安装机构，定位装置框架为组装结构环形架，由环形块通过定位固定结构组件组装成一个整体环形框架；安装座为内腔与声发射测试传感器外缘相匹配的筒体结构；安装机构为可自动轴向调整安装座位置的安装机构，共有四副，位于定位装置框架同一截平面内，两两相向设置，两条安装位置连线相互垂直。本实用新型克服了现有固定装置存在的人为地安装试件不能保证传感器平面中心与圆柱面相切，传感器发射面中心轴向与圆柱形试件直径不重合的难题，提高了测试效率、准确性和真实性。

本发明公开了一种基于单纯形法的泥石流次声定位方法，采用（1）放置泥石流次声检测装置；（2）设定信息空间，确定信息空间各未知量类型，这些未知量为：泥石流发生地点坐标（，，）；泥石流发生时间；次声波传播速度，组成五维信息空间（，，，，）。再经（3）初始化顶点、（4）计算顶点误差、（5）顶点排序；（6）执行单纯形操作步骤。实现泥石流发生地点的定位，经过有限次数的单纯形操作之后，将误差最小的那个顶点坐标作为泥石流发生地点的位置，从而实现泥石流的定位。本发明非线性定位，定位精度高，且基于单纯形操作，实现容易，计算量小。可以满足实时泥石流定位的需要。

本实用新型公开了一种单目三维实时在线跟踪与定位系统。该系统包括激光测距装置、望远镜、CCD、 三角架、标靶及计算机。激光测距装置固定在望远镜的上方，望远镜被固定在三角架上，CCD 安装在望 远镜成像面上，用于获取标靶的二维图像，与激光测距装置一起通过 USB 数据线将获取的图像传输到 计算机中，并将测量的结果在计算机上显示出来。本实用新型能对目标进行在线跟踪，实时监测目标的 三维微小移动，系统组成简单，应用成本不高，适合在工程建筑变形观测领域推

本发明公开了一种基于水体分层滤波的水下热源探测定位方法，属于海洋科学、热物理学和模式识别的交叉领域，意在于对水体进行分层滤波处理，通过最优准则确定滤除深度，准确反应水下热源的具体位置。本发明包括水体中水下热源的热辐射仿真步骤、实测获取水下目标红外图象步骤、水体分层滤波步骤、水下热源探测定位步骤。本发明构建分层的海洋水体的热场模型，进一步建立简化的水下热源包括水下航行器的热场模型，利用水下热源在水体中热场模型的结果

本项目将在目前硬件条件下，通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能，使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数，对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质，并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科，涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等，是一项有理论意义并能使探

 本技术涉及一种轮式车辆惯导系统的自动标定、运动对准即自主定位方法，即如何在不借助参考路标点和其他外部传感器如GPS的条件下，实现实际路况下的惯导系统与车体间安装关系和里程计标度因数的自动标定，以及车辆行驶中的惯导系统运动对准与自主定位，抑制环境因素对里程计辅助效果的影响，提升陆用车辆导航系统的自主性、快速性、可维护性、环境适应性和精度指标。 惯性/里程计组合导航系统通常采用两种组合方式：航迹推算方式和反馈组合方式。航迹推算方式是一种简单的次优组合，它以惯性导航系统提供姿态基准，以里程计提供行程增量并在参考坐标系中投影累加得到当前位置；反馈组合方式则将里程计输出作为惯导系统的独立外部观测，反馈校正惯导系统的导航参数误差以及部分惯性器件误差，同时利用惯导系统的短期稳定性修正里程计标度因数误差。下表给出了两种组合方式的优缺点对比。反馈组合方式具有航迹推算方式所不具有的很多潜在优势，如在信息空间配准的前提下，反馈组合方式能够抑制环境因素对惯性器件精度和里程计精度的影响，如不依赖外部路标点实现惯性器件误差和里程计标度因数误差的自我修正，并缓解车轮的短时打滑问题等。

产品详细介绍高压智能电桥和跨步电压双重定位

深圳国际研究生院弥胜利副研究员团队与深圳市华迈生物医疗科技有限公司合作，在前期微流控芯片工作成果的基础上快速响应，积极申报新型冠状病毒感染应急防治专项，开展基于微流控芯片技术的便携式核酸快检系统研究的科研攻关任务，致力于研发并建立一种低消耗、低成本、高通量、自动化操作的微流控芯片及其检测方法。 该微流控芯片技术可以大大缩短确诊时间，减少人力的投入，以便于医护人员更加有序和高效地开展防控工作；同时，该技术还可作为核酸检测的通用技术，在未来广泛地应用于多种疾病的检测和预防。目前，样机的主要模块已搭建完成，后期将完成软硬件联调，准备申请医疗注册证。

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。