XM-855A螺旋器及膜性蜗管模型（带数字标识）   XM-855A带数字标识螺旋器及膜性蜗管模型放大350倍，可拆分为5部件，显示螺旋器及膜性蜗管三壁的立体微细结构，模型的内侧端为骨性螺旋板，相当于螺旋缘处的断面，可见其中的骨质，表面肥厚的骨膜及穿通骨质的听神经纤维束，模型的另一端为螺旋韧带，内含多数血管，由侧面看可见前庭膜起于螺旋缘上面的骨膜，止于螺旋韧带的上方。将前庭膜取下观察，可见它由上面的间皮，中间的结缔组织及下面的上皮所成，膜性蜗管的外壁为螺旋韧带，内面附有单层立方上皮。 尺寸：放大350倍，47.5×18×32.5cm 材质：PVC材料

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。

本发明公开了一种基于单频网外辐射源雷达的飞机目标识别方法，利用飞机目标旋转部件（旋翼、 螺旋桨、或喷气式引擎）产生的微多普勒调制特征进行目标识别。首先对参考通道和监测通道信号进行 二维互相关处理，据此实现对目标的检测；接着从距离多普勒谱上不同距离单元位置提取各个发射站所 对应的微多普勒特征；最后利用信息融合技术对多角度特征进行决策级融合识别。本发明组合了单频网 中各个发射站同时提供的微多普勒特征，减少了目标微多普勒特征的姿态敏感性，从而提高识别

产品详细介绍  网络视频家教系统   腾创网络视频互动教育培训系统打破传统的教学模式，运用腾创网络教育系统帮你形成最大化的软件。降低培训教育的成本，增加利润，提高工作效率，为学校，政府机构，企业，培训机构扩大了招生范围。腾创网络视频教育系统不限制人数，是专业做WEB语音视频技术，免下载的网页形式，基于Flash+Red5技术的视频产品，以高质量的画面，流畅的语音视频效果，占用带宽小，简便直观的用户操作，简洁的外观、简便的配置使用户操作更方便，功能完善，可定制开发。根据不同需要可应用到教园多媒体教学、远程教育、远程培训等多个领域 腾创网络教育系统为你提供以下功能：    1、视频，语音清晰：能清楚的显示视频中人物的动态和清晰的声音，实现音视频的互动，达成网上面对面的沟通，进行多人视频讨论;具有很强的互动性。    2、电子白板：网络课堂中，用户可以实现任意打开电子白板，编辑多种格式文件，老师与学生之间可产生互动沟通   3、手写白板：手写白板功能,直接在小黑板上写字画图，即可远程看到。   4、同步共享：老师与学员生可同步电子白板功能，如翻页，修改电子白板，画图都依依跟学生同步操作。    5、文档共享：如：图片，JPG.PPT.Word.文档等，也可上传文档到网络课堂上，供学生下载学习，保证及时互动性。   6、共享桌面：老师可把自己的电脑桌面与所有人共享，学生可看到老师的操作，应用在软件、设计、培训教学中取得极佳的效果   7、录制视频：用户还能把上课过程自动录制成课件，回放和教学板书的轻松存取，一次没学会或想再次学习所学内容，学生还可以随时再次观看教学视频录像，带来学生复习方便，又方便存档。         腾创网络教育系统是网络实时授课，在线辅导，问题答疑，企业远程培训的选择，目前被众多教育培训机构所使用，适合中外企业，教育培训机构应用，除了以上一些重要功能之外还有更多功能：如： 1.文字对话功能 2.可以发送表情 3.排麦功能 4.自动上麦功能 5.在线充值等等 网址：http://www.tenchong.com/ 标签：网络教学系统 网络教学软件 远程教育平台 网络教学平台 网络培训平台 网络视频家教系统咨询热线：0755-26070697  QQ：751503375

电子班牌工控一体机嵌入式10/12/17/19寸全铝触控电容平板电脑触摸屏

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。

 本项目针对光伏发电分散式接入电网的模式，设计了对电网友好可控的带储能装置的多端口变换器光储一体能源系统。应用环境有公共建筑、工业厂房和居民家庭等有公共电网的地方，或者无公共电网但有电力需求的地方如偏远山区、海岛等，该光储能源系统能够经过自我调节和控制与大电网互为支撑，向重要负载不间断供电等功能。 本项目成功开发50Kw光储一体能源系统，系统含有光伏端口、电池端口和交流端口，光伏组件通过Boost变换器接入直流母线；蓄电池通过双向DC/DC变换器也接在直流母线上；变换器的交流端口可以接电网，也能为三相负载供电，逆变器采用三相四线制结构，直流母线分裂电容的电压均衡由均压桥臂（S11，S12）平衡。本系统有三大特征：采用双路光伏MPPT输入，使安装在不同方向的光伏阵列最大限度获取太阳能；能量采用直流母线汇聚形式，降低了系统损耗和效率；负载接口分为重要负载和可控负载接口，确保系统维持对重要负载的供电，实现能量的平衡自治。 项目具有重大的科研价值，项目成功实现产品转化，将应用于海南某小区几个单元的供电系统，实现能量自给自足、余电上网模式，开启绿色环保、低碳节能的新用电方式。

高级机电一体专家1名