本发明的硅基微机械悬臂梁耦合直接加热在线式毫米波相位检测器，实现结构包括悬臂梁耦合结构、功率合成／分配器和直接加热式微波功率传感器。悬臂梁耦合结构左右对称，两个悬臂梁在ＣＰＷ中央信号线上方，结构相同，用于耦合部分待测信号，通过锚区与功率合成器相连，两个悬臂梁之间ＣＰＷ传输线的电长度为λ／８。悬臂梁下方的ＣＰＷ中央信号线上覆盖了一层Ｓｉ３Ｎ４介电层，用于防止电学短路。参考信号通过功率分配器分成两路信号，分别与两路悬臂梁耦合的信号通过功率合成器合成，功率合成器的输出端连接到直接加热式微波功率传感器进行功

    myCobot 320 M5是myCobot产品进阶版，主要适合创客及科研人员，能够根据用户的需求进行二次开发，实现用户个性化定制。整体精巧构思，all-in-one设计，具有易用性、安全性和经济性三大优势，是高性价比之选。 myCobot 320 M5本体重量3kg，负载1kg，工作半径320mm，体积相对小巧但功能强大， 操作简单、能与人协同、安全工作。          产品特性 性能强大，搭载两块显示屏 采用无刷直流舵机，可以达到±0.5mm的重复定位精度 机身搭载两块显示屏，支持M5生态应用，有效拓展协作应用空间 操作便捷，开源易用 借助拖动示教以及myblockly简单的可视化编程，用户可迅速上手操作 支持ROS/moveIt等开发系统及大象机器人自主研发的roboflow操作软件 经济适用，超高性价比 标准8小时工作制，能够替代重复性、标准性的工作 万元级机械臂，有效为需要高性能＆低成本的科研降本增效 一体化设计，安全协同作业 精巧结构设计使其能够充分利用空间，完美融入实际环境 兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能与人安全协同作业 应用场景     myCobot 320 M5是生产力工具也是想象力边界的拓展工具，既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景，如科学研究、教育场景、展示场景等，目前客户反馈极佳。   联系我们： 深圳市大象机器人科技有限公司   官网：https://www.elephantrobotics.com 淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7URShvv 电话：+86 (0755) 8696 8565​ / +86 181 2384 1923 地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403、D504、D505室

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我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近日，化学学院徐浩教授课题组在催化不对称合成领域取得了新进展。

一种玉米深松圆盘耙垂直灭茬精播镇压一体机械，属于农业机械技术领域，包括机架、牵引装置、深松铲、圆盘耙片、栅条单元、精播镇压装置、地轮，所述的圆盘耙片具有在转动过程中进行垂直切草灭茬划沟作业的锯齿斜刃口，所述的精播镇压装置包括种子箱、播洒盘、播种管和镇压轮，种子箱内设置有播洒盘，随播洒盘转动，玉米种子从播洒盘中带出，通过播种管播撒到经圆盘耙垂直切草灭茬划沟的耕地上，通过调节播洒盘的档位，精量控制玉米种子的播种量，镇压轮通过镇压轮传动轴与机架传动连接。本机械可一次性完成深松、圆盘耙垂直切草灭茬划沟、玉米播种、覆土镇压农艺，将过去的分别作业，改变为现在的一次性完成，节约人力、物力及耕作投入。

本实用新型公开一种耙式水果采摘收集器，其包括：手持杆、耙体、吸口、耙齿、固定刀刃、活动刀刃、腰形偏心槽、偏心盘、软管、收集箱、负压装置。耙体与手持杆固定，上面设有吸口。耙齿与耙体固定，固定刀刃与耙齿一端固定。活动刀刃上开设有两个腰形偏心槽，使活动刀刃滑动安装在固定刀刃上。偏心盘固定在活动刀刃上，带动活动刀刃沿着两个腰形偏心槽延伸的方向相对固定刀刃做往返的直线运动，使活动刀刃与固定刀刃形成开合结构。两块翼板安装在耙体的两侧且与耙齿朝向同一侧弯曲。切割下来的水果，在两块翼板的引导下向吸口处集中。收集箱通

科研团队经过3年多研究，形成了集理论分析、试验测试和计算机仿真于一体的技术方法，为工程单位整机性能进行振动与噪声评估、分析、优化及验证。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 科研团队经过3年多研究，形成了集理论分析、试验测试和计算机仿真于一体的技术方法，为工程单位整机性能进行振动与噪声评估、分析、优化及验证。 研究成果早期应用与宁波大学与玉柴动力的发动机减振降噪、方太叶轮异音减振项目，并在山东巨明集团的452、688等玉米机械上进行了减振降噪的优化改进上，使其发动机、驾驶室的传递率分别从156%降低至75%、157%降低至78%，驾驶室舒适性也得以大幅度改善，有效地提升了该款产品市场竞争力。2019年该两款产品的销售量为22500万元，年增长约20%。 2019年宁波大学与柳工集团所签订的TC800起重机减振降噪技术合同是本项目技术的进一步推广应用。