艾柯AI人工智能实验室超纯水系统  EDI去离子水, 实验室专用超纯水机、纯水设备, 电阻率≥18.2或电导率≤0.055 适合水源：城市自来水 制 水 量：100L-200L/H 出水水质：纯净水、RO纯水、UP超纯水 产品配置：7寸触摸屏、双波长紫外消解仪、原装进口耗材、可加配移动取水手臂 产品特点：TOC实时检测显示、全智能语音助手、远程控制     AI人工智能实验室超纯水系统 “艾柯AI人工智能实验室超纯水系统是配备艾柯自主技术4G物联网功能，可连接手机或电脑远程操控整套系统，采用微电脑全自动控制，配备PLC物联网模块，人性化设计，占地面积小，操作使用方便。设备一机多用，可同时制备取用多种水质的水，纯净水、RO纯水、UP超纯水。产水量100-200L/H可选，RO水水质电导率≤5 μS@25℃，超纯水水质标准优于GB6682-2008一级水标准，全面满足各类清洗、实验、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技术参数 ▎艾柯-专注水处理行业22年 机器型号 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 进水水源 城市自来水 水温5-40℃ 水压1-5kg  TDS＜350ppm 电    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 机器重量 185KG 200KG 主机体积 长650mm×宽900mm×高1388mm 制备取水 一机多用，可同时制备取用多种水质的水：纯净水、RO纯水、UP超纯水 储水箱 22G全封闭真空压力储水桶或PE桶 紫外灭菌 配置185nm和254nm双波长紫外消解仪 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 饮用纯净水：3.4L/min  RO纯水：3.2L/min  UP超纯水：3L/min 饮用水水质 电导率≤10uS/cm@25℃ 水质达到中国国家瓶装饮用纯净水（GB17324-1998）标准 RO纯水水质 电导率≤5μS/cm@25℃;电阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;杂质去除率98% 水质标准达到中国国家实验室用水（GB6682-2008）三级水标准优于普通蒸馏水 超纯水水质 电阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 电导率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 热 源 ＜0.01Eu/ml ＜0.02Eu/ml 微生物值 ＜1cfu/ml 总有机碳 TOC：＜3ppb TOC：＜1ppb 阳离子含 ＜0.02ppb ＜0.01ppb 阴离子含 ＜0.03ppb ＜0.02ppb 达到标准 中国分析实验室用水规格（GB6682-2008）一级水标准美国试药级（CAP、ASTM、NCCLS）超纯水水质标准中国国家电子级超纯水规格（GB/T11446.1-1997）EW-I标准 标准配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 适用范围 分子生物学、血液分析、微量分析、药物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行业高端标准实验室研究、分析、检测用水   ▎系统功能 ▎艾柯-专注水处理行业22年 智能语音远程控制 微电脑全自动控制，配备PLC物联网模块，人性化设计，具备人机对话功能 多功能预警系统 系统具备故障监测、自动报警功能，可远程修复控制系统的各项错误乱码程序 定量定质定时取水 系统具备定时、定量、定质取水功能，可任意设置定量取水(0.5L-100L)，定质取水(R0水、EDI水、UP水)定时取水(1min-60min)，免除人工频繁手动取水等候 360°可移动取水手臂 配备取水手臂加脚踏取水功能，同时拥有三套控制取水功能，设备操作更加便捷、可靠 AI语音智能对话 具备AI语音智能对话，语音唤醒开机、关机、待机、取水 取水记录下载功能 支持历史系统记录查询，可保存两年取水记录，可通过USB远程读取数据 四路水质检测显示 具备“AK”专用四路水质检测和温度显示功能，可同时检测和显示：进水电导、RO水电导、UP水电阻、EDI水电阻 TOC实时检测显示 具备“AK”专用内置总有机碳量(TOC)检测装置与现实功能，设计符合USP要求检测范围0-999ppb，检测精度士1ppb，提供在线TOC检测 原装进口纯化滤芯 配备“AK”专用大容量核子级超纯化罐、DI纯化柱，水质稳定，寿命更长 智能液晶触控大屏 配备7寸智能电容屏，可以实时查看整机运行流程图加各项检测数据，操作简单、智能 封闭式一体化设计 系统采用中央一体式设计，无外置模块，占地面积更小系统集中化使安装、位移、维护更加便捷   ▎适用范围 ▎ 艾柯-专注水处理行业22年 生化分析、血液分析、微量分析、环境分析、理化检测分析 药物成分分析、基因研究、分子生物学、生命科学、组织培养 生物工程、动植物细胞培养、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究 IVF实验、DNA测序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等标准实验室研分析、检测用水    

分布式小型光伏电站系统施工建设仿真实训让学员以现场施工工程师的身份根据提供的项目说明书、施工图纸和材料到现场进行小型电站的模拟施工，提高学员的实践能力和动手能力。 1.1. 场景设计 虚拟场景主要由厂户楼顶施工场景组成； 场景模型主要包括：厂户建筑模型、支架基础桩、支架前后立柱、横梁、侧梁、接地扁钢、晶硅光伏组件、边压块、中间压块、接线盒、连接线、直流汇流箱、进线、出线、熔断器盒、断路器、避雷器、逆变器、PVC保护线管、五金螺丝螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互动设计 在施工场景看懂图纸，检查施工物料 根据提示到指定位置使用工具把支架、光伏组件、汇流箱、逆变器一一安装起来 进行组件阵列间串联和并联接线 进行防雷焊接 施工完成后进行投切并网操作 场景植入VR太阳模块，精准计算该项目所在位置的太阳位置，太阳高度角和方位角，在虚拟场景中全时仿真太阳产生的阴影。

本发明公开了一种D2D通信中能效最大化的功率分配方法，在有蜂窝网络覆盖的上行场景中，通过分布式优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户对的发射功率，在保证宏用户最低服务质量要求和D2D用户与蜂窝用户的功率限制的情况下最大化D2D用户的全局能源效率。本方法给出了在任何D2D用户都可以使用所有信道，并且任意信道可以同时被所有D2D用户占用的情况下，最优的蜂窝用户发射功率和D2D链路发射功率。主要用MM方法将非凸问题近似为可求解的子优化问题，并利用给出的闭式解快速收敛到子问题的优化解。本发明适用范围广，频谱资源共享模式具有通用性，计算量小，速度快。

国内有许多企业开发城市交通控制系统，但实际上这些企业往往只注重交通控制系 统相关硬软件的集成，而对于城市交通控制系统最重要的功能交通流的控制与管理却缺 乏相应的考虑。造成许多城市所采用的城市交通控制系统虽然在硬软件的配置上相当完 善，但在城市交通控制方面的功能却十分匮乏。然而，国内对交通控制理论的研究已经 有了几十个年的经验积累，在混合交通控制策略、相关控制参数计算模型等方面的研究 也相当成熟。因此就产生了交通控制优化软件的概念，优化软件主要负责对交通数据设 备采集来的交通数据进行处理分析，并应用相关交通控制模型，实时计算及调整控制参 数，并发送方案至实际信号机控制信号灯。 本软件的开发目标是结合中国智能交通运输系统的发展背景，考虑中国混合交通的 特点，开发能适应于不同种类型交通及控制与管理需求的自适应交通控制优化软件。 

本实用新型公开了一种网格方环加载过孔结构的2.5维超宽带移动通信天线罩。主要由多个相同周期单元阵列组成的周期性频率选择表面，每个周期单元主要由上下两层介质层、设置在介质层上的金属贴片和金属过孔以及两层介质层之间的空气缝隙层组成；空间内的电磁场入射于所述天线罩，依次经过上层介质层、空气缝隙层和下层介质层的选择性滤波后，从下层介质层输出所需频段的电磁场，能在电磁波入射角度变化的情况下抑制杂波的能量。本实用新型适用于超宽带移动通信天线罩的设计，通带带宽大，带内插入损耗极小且稳定，尤其是入射电磁波在大角度变化时宽带性能稳定，频率选择性能佳。在移动通信、雷达、电磁屏蔽等领域都具有巨大的应用价值。

5G通信技术、嵌入式软件开发、计算机技术等， 本科生、硕士研究生等全职聘用， 博士以上学历考虑兼职聘请为技术顾问等

OAM（轨道角动量）模分复用技术是一种新兴的通信复用方式，它通过在光信号中引入轨道角动量这一新的维度，实现了光信号的多模式传输，从而显著提高了光纤通信系统的传输容量。然而，OAM模分复用系统在实际应用中面临着模式间串扰和非线性效应导致的信号失真问题，这些问题限制了系统的性能和传输距离。 针对这一挑战，提出了一种高效的非线性均衡器，该均衡器采用先进的算法和电路设计，能够有效地抑制OAM模分复用系统中的非线性失真和模式间串扰，从而提高系统的传输性能和稳定性。该均衡器不仅具有高度的灵活性和适应性，能够根据不同的传输需求和系统配置进行优化调整，而且其设计紧凑、功耗低，非常适合应用于现代光纤通信系统。 本成果创新点主要体现在以下几个方面：首先，通过引入先进的非线性均衡算法，实现了对OAM模分复用系统中非线性失真的有效抑制；其次，利用优化的电路设计和信号处理技术，提高了均衡器的性能和稳定性；最后，该技术能够广泛应用于多种光纤通信系统，具有广阔的市场前景和应用价值。 图1. 均衡器计算过程

一次系统采用典型、现场常用的真实元件，全力创造专业岗位的真实环境； 一次系统接线典型、丰富，可以模拟实现各种要求下的倒闸操作； 实训项目齐全，能较好地满足培训考核鉴定要求。

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