本发明公开了一种阻性传感器阵列测量装置，所述阻性传感器阵列为共用行线和列线的阻性传感器阵列；该测量装置包括：标准电阻行，其包括一行N个标准电阻，被增设于阻性传感器阵列中，从而得到一个新的共用行线和列线的（M+1）×N电阻阵列；（M+1）个运算放大器，与电阻阵列的（M+1）条行线一一对应，各运算放大器的反相输入端、输出端分别通过一根连接线与其所对应行线连接；控制器，其具有至少(M+1)个IO端口以及至少N个ADC采样端口，其中的(M+1)个IO端口与（M+1）个运算放大器的同相输入端一一对应连接，其中

STRATOS 5000采用三分频扬声器系统设计，系统由由1只3* 5"钕磁中音+9* 1""球顶高音的无源线阵列全频音箱+1只内嵌4路输入带双通道功率放大器的箱式调音台的12"有源超低频音箱+1只可调节高度的伸缩支架组成；音色清晰、细腻，低频坚实有力，重量轻，携带方便。

产品名称：纳米氟碳涂层铝塑板 表面涂层： 铝合金：AA1100series，AA3003series 铝厚：0.3mm,0.40mm,0.45mm,0.50mm 铝厚度：4mm,5mm,6mm 宽度：1220mm,1250mm,1500mm 长度：最长至6000mm,特殊宽度可定制 背涂： 品牌：ALUSHINE 产地：山东临沂

在大面积柔性衬底上直接生长集成高品质晶硅纳米线沟道是突破高性能柔性电子逻辑、可穿戴传感和显示等应用的关键技术难点。然而，高品质晶体沟道的获得往往依赖高温生长过程（>800 ℃）-- 这恰恰是柔性聚合物衬底（熔点<150 ℃）所无法承受的！为此，南京大学电子科学与工程学院余林蔚教授、徐骏教授课题组基于自主创新的平面固-液-固（IPSLS）纳米线生长模式（近期工作Refs. 1-4），探索了一种全新的“激光-液滴”自聚焦局域加热生长策略，突破了传统环境加热技术的限制，利用柔性聚合物衬底（聚酰亚胺，PI）和金属铟催化剂颗粒对特定激光（808 nm）辐照的高选择性吸收差异，实现仅在液滴/纳米线生长界面附近范围的高效局部加热，以驱动晶硅纳米线在柔性衬底上的超高速度生长：在不需要环境加热的室温“冷”环境下，其生长速度可以高达3.5 μm/s，比传统加热方式纳米线生长速度提高了3个数量级。值得一提的是，即便在此高速生长过程中，IPSLS纳米线的生长路径依然可以被精确引导定位，并成功展示了丰富的线形调控能力。此外，由于纳米金属液滴具有极小的热熔，通过调控激光照射时序，可以对纳米线生长动态过程进行前所未有的精确调控（例如，对生长液滴实现瞬间“激活和冷却”等操作），从而实现对超长纳米线的精准形貌/直径编码。基于此技术，成功在柔性PI衬底上生长高品质纳米线沟道，并制备了纳米线场效应晶体管（FET）器件，其电流开关比和亚阈值摆幅分别为>104和386 mV/dec。此“激光-液滴”选择性加热生长策略有望推广应用于：在各类大面积、低成本柔性衬底上的“冷”环境中，直接定位生长和集成高品质晶硅纳米线阵列，为推动各种高性能柔性电子器件的规模化应用提供关键的材料支撑和全新的技术路线。

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