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 XWF-YX是一款全面的超聲教學、示范教學訓練系統，系統使用實時動態成像的人體模型，模擬真實的超聲環境，學生可以實時精準的捕捉模擬超聲探頭的位置和姿勢變化，模擬超聲機同步展現人體聲像圖。 練習手眼協調和探頭操作，提高標準切面和疾病的識別能力。具有超聲教學中的頸部、腹部、心臟等多項超聲檢查的訓練功能，提供多樣化的超聲訓練內容，豐富的真實案例。系統具有教學、訓練、切面測評三大功能，可全面、多角度培養學生超聲操作技能。

技術原理： 將 5 噸電液錘 127 噸重的砧座，通過挑梁、拉桿和橫梁懸 吊在 54 組 972 片迭板彈簧之上， 鍛打后砧座隨板簧伸縮產生 8～10mm 的 運動，而通過板簧作用于基礎的動載荷下降至不隔時的 3％，既有效地保 護了環境，又確保了錘身上電氣液壓元件的安全，這項技術不僅從原理上 把積極隔振與消極隔振融為一體， 而且因取消慣性塊使工程造價比國際著 名的德國 Gerb 公司報價低

在煉油、石油化工生產過程中，換熱器不僅是保證生產過程正常運轉不可缺少的設備，而 且是回收生產過程中存在的大量余熱并加以充分利用的重要設備。 調查顯示90%以上的換熱器存在污垢問題，在工業生產過程中由于污垢造成的浪費和損失 非常嚴重。在美國和英國等工業發達國家，污垢造成的總損失約占國內生產總值的0.25%。污 垢是在與流體相接觸的過程中，固體表面上逐漸積聚起來的一層固態或軟泥狀物質。污垢會降 低換熱設備運行效率，加大換熱設備的功率消耗。換熱器結垢后，不但造成換熱器能力下降， 裝置能耗增加，還導致換熱器運轉周縮短，嚴重時將造成裝置加工能力下降甚至導致非計劃停 工檢修，影響裝置的安全穩定長周期運行。 表面工程技術通過改變材料表面的特性，可以有效強化冷凝傳熱和防治污垢在傳熱表面的 沉積。因此，解決換熱設備，尤其是伴有相變傳熱的冷凝器等的結垢和傳熱強化問題，在日益 強調節能降耗的今天，具有特別重要的意義。相對于其他諸如添加功能化學品、采用流化床、 施加物理場等方法，表面工程技術方法具有更寬的適用范圍。 華東理工大學針對在用涂層熱阻高、壽命短等問題，開發出納米強化復合鎳基金屬涂層， 強化了涂層的阻垢耐蝕性能，并有很好的強化冷凝性能，并應用到焦化裝置的富胺液加熱器， 節能效果顯著。

已有樣品/n64Mb ReRAM 芯片和內嵌ReRAM IP 的SOC 由紫光國芯等單位共同設計，在實現基于ReRAM 存儲機理和單元特性的讀寫電路、芯片構架、可測試性設計、冗余設計、糾錯設計和系統訪問管理等關鍵技術方面實現了突破和創新。兩款芯片均已經在相關驗證系統完成了應用演示等相關測試，其中64Mb ReRAM 芯片可成功實現數據文件、圖形文件及多媒體文件的讀寫編輯及實時播放操作，在功耗、速度和壽命等方面取得了令人滿意的效果。

本發明公開了一種阻性傳感器陣列測量裝置，所述阻性傳感器陣列為共用行線和列線的阻性傳感器陣列；該測量裝置包括：標準電阻行，其包括一行N個標準電阻，被增設于阻性傳感器陣列中，從而得到一個新的共用行線和列線的（M+1）×N電阻陣列；（M+1）個運算放大器，與電阻陣列的（M+1）條行線一一對應，各運算放大器的反相輸入端、輸出端分別通過一根連接線與其所對應行線連接；控制器，其具有至少(M+1)個IO端口以及至少N個ADC采樣端口，其中的(M+1)個IO端口與（M+1）個運算放大器的同相輸入端一一對應連接，其中

"專業測量低阻的發明儀器：可測最低阻值0.000001Ω；在實際應用中，還可測0.000001V的交流電壓和0.000001A的交流電流。 "

氣液反應或化學吸收是化學和石油化學工業中廣泛涉及的單元過程。根據物系特性不同，主要是液相化學反應的特性，例如快速、中速、慢速，以及可逆、不可逆等性質不同，各種氣液反應或化學吸收過程的性質有很大的差異。已有的用于化學吸收過程的設備有很多種，例如填料塔、鼓泡塔、篩板塔、噴射塔等等，它們各適用于不同的反應體系。已有的用于液相進行快速反應的化學吸收設備主要有噴霧塔、噴射吸收器等。它們分別存在效率不高、設備龐大或動力消耗大的缺點。主要問題在于相間傳遞系數不夠高，使總過程受到傳遞的限制。本實用新型的目的是克服上述現有技術的不足，利用撞擊流顯著強化相間傳遞的特性，提供一種結構簡單、緊湊，投資小，操作維修方便，又節省動力的氣液反應技術裝備。本實用新型撞擊流氣液反應器采用水平同軸兩流撞擊流。它由下述三組部件組成：吸收室，加速管和壓力霧化噴嘴。吸收室是中部為直筒形，上、下各為錐形頂蓋和底的中空筒體；上錐形頂蓋上面連接排氣管，下錐形底下面連接排液管；直筒內部靠近上錐形頂蓋處安裝除沫擋板。吸收室中部直筒體的橫截面可以做成圓形，也可以制成方形或長方形。加速管有兩根，直徑和長度相同，它們同軸對稱地分別安裝在吸收室直筒體中部兩側。壓力霧化噴嘴安裝在加速管內，噴液方向朝向吸收室中心，并帶有進液接管。噴嘴可以對稱地安裝在兩根加速管內，也可以只在一根加速管內安裝；使用噴嘴個數根據加速管直徑和處理液體或懸浮體量確定。壓力霧化噴嘴可以采用普通壓力霧化噴嘴，也稱離心壓力噴嘴；最好采用本實用新型設計人的專利旋渦壓力噴嘴(專利號ZL00 2 30305.1)。后者旋流效率更高，因而霧化能耗更低。撞擊流氣液反應器連續操作。工作時，工藝氣體分成兩股，以基本相同的流量分別高速流動通過兩根加速管；工藝液體或液固懸浮體則由壓力霧化噴嘴噴霧成微滴狀進入加速管。氣體加速霧化微滴并攜帶它們射出加速管進入撞擊流吸收室空腔，在兩加速管軸線中心處相向撞擊，形成高度湍動和強化傳質的撞擊區，并在其中完成氣液反應或化學吸收作業。反應或吸收后，絕大部分液體或液固懸浮微滴依靠重力下落至吸收室錐形底，經排液管放出，送至后工序處理。為使裝置內氣體與大氣隔絕，排液管下游可設置液封機構；分離絕大部分液體或懸浮體微滴后的氣體向上流動，在除沫擋板處折流以進一步脫除霧、沫，隨后通過排氣管排出。根據工藝安排，排出氣體或送去進一步處理，或放空。與現有的氣液相反應或化學吸收技術裝備相比，本實用新型撞擊流氣液反應器具有下述顯著優點：(1)利用了撞擊流強化相間傳遞的特點，使得液相快速反應不受氣膜擴散限制，宏觀氣液反應或化學吸收過程能高強度地進行，實現小設備大生產；(2)采用壓力霧化噴嘴分散工藝液體或液固懸浮體，能量效率高、節能；(3)裝置中內部構件少，機械結構簡單，設備投資省；(4)由于內部構件少，便于清洗，更能適應反應過程中有固體產物生成的場合。

本發明公開了一種U型集熱管超導液太陽能熱水器。在水箱的一端設有集熱管孔，U型集熱管由集熱內管和集熱外管組成，集熱內管的內置部分通入水箱內浸入水中，集熱內管外置部分套裝有集熱外管，安裝在拋物槽面的聚光線上，集熱內管與集熱外管間留有間隙，并呈真空狀態，集熱內管的內置部分向上傾斜，集熱內管外置部分向下傾斜，集熱內管管內裝有超導液。集熱管內的超導液受陽光照射，轉變為高溫超導液蒸氣，進入集熱內管內置部分，將水箱水加熱，水吸熱后使超導液蒸氣一部分變為超導液再流回集熱內管外置部分，超導液受到陽光照射再次蒸發，如此往復，實現將水加熱。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新?？蒲袌F隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。