本实用新型公开了一种基于双全景相机的全景数据收集系统及装置，系统包括一台无人机本体(1)、 无人机支架(2)和全景相机集成架(3)、两台相同的全景相机(4)，所述全景相机集成架(3)包括挂接件(301) 和全景相机固定件(302);全景相机集成架(3)通过挂接件(301)连接无人机支架(2)，两台全景相机(4)通过 全景相机固定件(302)并列固定在全景相机集成架(3)中;挂接

产品详细介绍

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产品详细介绍产品简介MV-HS系列工业相机为维视推出的高速数字相机。具有高清晰度、高精度、低噪声等特点；涵盖多种分辨率、多种数据传输方式，性能稳定；支持自定义AOI，降低分辨率可提高帧率；同时配套多种主流语言开发包及例程，支持Halcon、Labview、Matlab等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。可广泛应用于制造业品质控制、半导体及零部件检测、食品和饮料、智能交通系统、医药等领域，亦能稳定工作在各种恶劣环境下，是高可靠性、高性价比的工业数字相机产品.12产品特点● 结构紧凑、低功耗、高信噪比● 覆盖多种分辨率、帧率高，性能稳定● 采用GigE、CoaXPress、USB3.1、10GigE高速数据接口● 增益、曝光时间及白平衡可编程设置（白平衡功能仅对彩色相机有效）● 支持连续采集 、软触发采集 、外触发采集的工作方式● 可输出闪光灯同步信号实现曝光与补光的精确同步● 支持调节包长、包间隔，优化多机同时采集传输● 提供颜色校正功能，提高采集图像的色彩还原度（仅对彩色相机有效）● 支持WinXP/7/8/10 32bit / 64bit Windows操作系统● 提供VC/C#/OpenCV多种开发例程● 支持Halcon、Labview、Matlab等第三方图像处理软件直接调用 性能参数GigE接口相机主要参数

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

本发明属于碳微机电技术领域，为一种碳微电极阵列结构的制备方法 。 其步骤包括 <img file="2012101868347100004dest_path_image002. GIF" wi="16" he="24" />光刻步骤，得到阵列的碳微结构部分；<img file="dest_path_image004.GIF" wi="20" he="42" />沉积金属步骤：在所得到的碳微结构表面沉积一层或多层金属层；<imgfile="dest_path_image006.GIF" wi="20" he="42" />热解步骤：在惰性气体氛围或惰性混合气体氛围环境下，在不同的温度下进行多步热解；通过上述步骤，即可生长得到表面集成碳纳米结构的碳微电极阵列结构。本发明将厚胶光刻、金属沉积和热解相结合，得到的微纳集成结构拥有较大的比表面积，本发明的方法运用于微机电系统中，具有工艺简便，成本低廉、可控性高、可大批量生长、结构优良等特点，得到的微纳集成结构具有良好的电学性能，故可作为电机，在微型电池、微型电化学传感器等微机领域中会有较广泛的应用。

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。

合作的企业类型等。简介请图文并茂，字数1000字以内。） 本项目针对薄壁群孔结构，研制出专用工艺及装备，可显著提高生产效率，降低制造成本，最小加工孔径0.5mm,最大板厚1mm。适用于航空航天、电子等行业。研制出电铸微小群孔的工艺，可实现最小孔径为数微米直径的群孔制造；研制出群坑结构高效电解加工工艺及装置，可实现活塞环、活塞及气缸内表面群坑的制造，目前最小加工坑直径为0.2mm。

本发明公开了一种微阵列芯片的制备方法，包括选取目标芯片、选取辅助芯片、芯片对接以及芯片分离等步骤，通过操控目标芯片和辅助芯片表面的母液液滴和缓冲液液滴融合后分裂，从而改变对应的液滴中的组分，得到的目标芯片即为所述微阵列芯片，所述微阵列芯片的亲水区域吸附有目标液滴，所述目标液滴为多个不同组分的液滴组成的液滴阵列。本发明还公开了利用该方法制备的微阵列芯片。本发明可同时操控多个液滴进行融合及分离，从而形成浓度梯度、机械梯度、多组分化学、细胞密度以及各向异性凝胶等液滴微阵列，在生物学分析和凝胶液滴的制备方面