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ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM学习板
2020年8月25日上午，由上海皮赛电子有限公司研发、设计与生产的“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱在中国科学技术大学通过了《嵌入式与微机原理》课程组的验收，标志着该门课程的教学与实验的内容成功地从X86架构转向了ARM架构，以适应市场的变化与人才培养的需求。
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM实验箱是由上海皮赛电子有限公司自主研发、设计与生产的，基于ST公司CORTEX-M4 ARM内核的处理器STM32F407ZGT6，配合独立按键、矩阵键盘、拨码开关、红外线遥控器等输入设备，和数码管、LED发光二极管、128*64 LCD液晶屏等显示设备，I2C/SPI/SD卡存储设备，DS18B20数字温度采集/ADC&DAC模拟信号采集/光强信号采集等传感设备、MIC/LINEIN/LINEOUT音频接口，RS232/RS422/USB/CAN通信接口等，使得学生们可以在该实验箱上完整地进行《嵌入式与微机原理》课程所需的所有实验。
中科大嵌入式与微机原理实验室
ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱运抵现场
我司技术工程师李工在给实验室管理老师们进行设备的现场演示与培训
GPS&北斗EMOD扩展模块定位功能现场演示
验收过程中，我司技术工程师为验收组做了详细的操作演示与技术讲解，获得了一致好评。验收组全体成员对“学而精”系列ST STM32F407 CORTEX-M4 ARM 实验箱从硬件功能设计、防静电处理、USB端口取电、板载J-Link8下载器以及箱体上、下盖结构设计等各方面均给予了高度的评价，希望今后继续与上海皮赛电子有限公司合作，为在中国科学技术大学打造高度集成化、现代化和新颖化的实验室而努力！
中科大何力老师、梁晓雯老师、杨晓宇老师与我司朱哲勇经理合影
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01
XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板
上海皮赛电子有限公司生成XILINX 3S500E SPARTAN-3E FPGA学习板。
上海皮赛电子有限公司
2021-02-01
智学小u学生学习终端 | 答题/语音/一卡通
产品详细介绍
深圳伟东云教育科技有限公司
2021-08-23
一种多种污染物一体化深度脱除系统
本实用新型涉及一种多种污染物一体化深度脱除系统，包括高频高压脉冲供电系统、污染物高压静电脱除反应系统和喷淋系统，高频高压脉冲供电系统利用高能量密度脉冲发生器与磁开关技术，产生多种污染物强化转化吸收脱除所需的高密度能量；污染物高压静电脱除反应系统为污染物脱除提供反应空间，并通过极线‑极板的优化配置强化高频高压脉冲供电系统的能量释放；喷淋系统为反应系统提供污染物深度脱除条件，增强多种污染物脱除效果。本实用新型对多种污染物一体化深度脱除进行了创新，突破了污染物，特别是氮氧化物、硫氧化物、汞等脱除效率有限的问题，从而实现工业烟气中氮氧化物、硫氧化物、汞、挥发性有机物等多种污染物的一体化深度脱除。
浙江大学
2021-04-13
一种燃煤烟气SO3梯级深度脱除系统
本实用新型涉及一种燃煤烟气SO3梯级深度脱除系统，所述系统包括SCR脱硝装置、碱性吸收剂喷射装置、空预器、调温增效装置、静电除尘器、脱硫塔和湿式静电除尘器，所述调温增效装置包括降温段和升温段，所述SCR脱硝装置、空预器、调温增效装置降温段、静电除尘器、脱硫塔、湿式静电除尘器、调温增效装置升温段沿烟气脱除方向顺次设置；所述碱性吸收剂喷射装置设置的位置为SCR脱硝装置之前，SCR脱硝装置之后、空预器之前，或空预器之后、调温增效装置降温段之前。本实用新型通过各污染物控制装备对烟气中的SO3进行梯级深度脱除，实现SO3的排放浓度小于5mg/Nm3。
浙江大学
2021-04-13
树脂法饮用水深度处理及脱附液资源化技术
本团队开发出新型复合功能树脂以及成套化装备，并在大丰自来水厂实现了百吨级/天，千吨级/天的中试试验，取得了良好的运行效果，目前正在进行单体规模3万吨/天，总规模10万吨/天的规模化工程建设。针对树脂脱附液的处置，创新性开发出以电渗析为核心的腐殖酸与盐溶液分离及浓缩技术，实现了脱附液盐的再生回用，以及腐植酸制备成液体肥料。此外，有别于传统的树脂脱附液末端处置技术，本项目创新性地提出以电渗析为核心的脱附液资源化技术，实现了盐和腐植酸的同时回收。
南京大学
2021-04-14
科技部党组认真传达学习贯彻党的二十大精神
2022年10月24日上午，科技部党组书记、部长王志刚主持召开党组会议，传达学习党的二十大精神，研究学习贯彻工作。部党组成员李萌、张广军、相里斌、高波、张碧涌、林新同志出席会议，并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技部直属机关党委
2022-10-25
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学
2021-04-10
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
武汉大学
2021-04-13