葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

本發(fā)明公開了一種具有高傳輸效率可快速連續(xù)調(diào)節(jié)能量的降能 器，包括碳化硼能量粗調(diào)單元、石墨能量精調(diào)單元、束流準(zhǔn)直器組、 運(yùn)動控制模塊、真空模塊；碳化硼能量粗調(diào)單元實(shí)現(xiàn)能量的初級步進(jìn) 調(diào)節(jié)，提高了束流傳輸效率；石墨能量精調(diào)單元可實(shí)現(xiàn)束流能量的連 續(xù)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)；準(zhǔn)直器組可對束流發(fā)射度進(jìn)行有效抑制，通過改變孔徑 實(shí)現(xiàn)了發(fā)射度的選擇；運(yùn)動控制模塊可分別對碳化硼和石墨能量調(diào)節(jié) 單元進(jìn)行快速運(yùn)動控制，保證了能量的快速調(diào)節(jié)；真空模塊創(chuàng)造并維 持了真空環(huán)境。本發(fā)明的降能器可以實(shí)現(xiàn)束流能量的高傳輸效率、快 速、連續(xù)調(diào)節(jié)，

本發(fā)明公開了一種回旋加速器等時性磁場墊補(bǔ)方法及系統(tǒng)。首 先通過有限元建模與計算得出回旋加速器磁極不同半徑處單位邊緣切 削面積磁場沿徑向改變量，利用若干組改變量計算出表征切削向量同 整體磁場改變量的相關(guān)矩陣。在對加工的主磁鐵進(jìn)行測磁后，根據(jù)等 時場偏差和相關(guān)矩陣可逆向計算出所需要切削的邊緣沿半徑分布向 量，在通過插值得到連續(xù)加工坐標(biāo)后，利用數(shù)控機(jī)床對磁極邊緣進(jìn)行 加工。本發(fā)明所提供的磁場墊補(bǔ)方法考慮了墊補(bǔ)過程中徑向邊緣場效 應(yīng)，同時結(jié)合了有限元計算與實(shí)際測磁結(jié)果，具有可預(yù)測、高精度特 點(diǎn)，并基于相關(guān)矩

本發(fā)明公開了一種加熱爐空氣預(yù)熱器熱管煙泥灰垢刮除裝置，包括支撐座，所述支撐座上安裝有液壓缸，所述液壓缸的活塞桿上安裝有支架，所述支架上安裝有能沿?zé)峁艿目v向滑動時刮除熱管的煙氣段外表面的煙泥灰垢的刮灰環(huán)，所述刮灰環(huán)包括經(jīng)模壓成型的環(huán)體，所述環(huán)體上設(shè)置有與熱管的煙氣段的橫截面形狀相應(yīng)的內(nèi)腔，環(huán)體的內(nèi)壁上固設(shè)有用于刮除煙泥灰垢的刷毛。本發(fā)明的刮灰環(huán)會包覆在熱管的煙氣段上，液壓缸的活塞桿帶動支架和刮灰環(huán)上下移動，刮灰環(huán)

本發(fā)明公開了一種基于柔性鐵電薄膜的流體驅(qū)動式壓電傳感器及其制備方法，包括玻璃基片和微流 控芯片基片；玻璃基片上集成有兩相平行的 P(VDF-TrFE)電紡絲薄膜條；微流控芯片基片制作有微溝道 和分布于微溝道兩側(cè)的電極凹槽；微流控芯片基片還設(shè)有進(jìn)樣口、出樣口和銀漿注入口，進(jìn)樣口、出樣 口與微溝道兩端連通，銀漿注入口與電極凹槽連通；玻璃基片和微流控芯片基片鍵合，?P(VDF-TrFE) 電紡絲薄膜條位于微溝道和電極凹槽底部。本發(fā)明制作簡單，成本低廉

本發(fā)明公開了一種動平臺對空目標(biāo)雙色紅外異構(gòu)并行自動目標(biāo)識別器，所述目標(biāo)識別器包括：交換式網(wǎng)絡(luò)與至少一個處理部件，所述處理部件與所述交換式網(wǎng)絡(luò)之間通過輸入 FIFO 接口、同步存儲器輸出接口以及控制線連接，所述交換式網(wǎng)絡(luò)用于動態(tài)鏈接不同的所述輸入 FIFO 接口和所述同步存儲器輸出接口，所述處理部件用于完成自動目標(biāo)識別過程中所需的各種算法功能，所述輸入 FIFO 用于緩存輸入的待處理圖像數(shù)據(jù)，所述同步存儲器輸出接口用于

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的可編程模擬電路及其操作方法， 可編程模擬電路包括：阻變元件、第一電阻、第二電阻、N 型 MOS 管 和 P 型 MOS 管；第一電阻的一端作為可編程模擬電路的第一端口，阻 變元件的一端與第一電阻的另一端連接，阻變元件的另一端作為可編 程模擬電路的第二端口；N 型 MOS 管的漏極和 P 型 MOS 管的漏極均 連接至阻變元件的另一端，N 型 MOS 管的源極和 P 型 MOS 管的源極 均

本發(fā)明公開了一種光纖 EFPI 次聲波傳感器及次聲信號探測系 統(tǒng)。本發(fā)明與同類型的其他聲學(xué)探測方法相比，在換能器中采用聚合 物薄膜，并對聚合物薄膜的厚度和直徑進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計，使得傳感器 能探測 1～20Hz 的次聲波，且靈敏度高達(dá) 121mV/Pa。在換能器的聚合 物薄膜內(nèi)側(cè)中心粘貼鋁質(zhì)薄膜，并對鋁質(zhì)薄膜的厚度和直徑進(jìn)行了優(yōu) 化設(shè)計，不僅大幅提高了換能器的光學(xué)反射率，而且使聚合物薄膜的 中心振動保持平穩(wěn)。本發(fā)明與傳統(tǒng)

目前第一代完整的呼吸音采集設(shè)備已研發(fā)完畢，完全實(shí)現(xiàn)呼吸活動的柔性無感持續(xù)智能監(jiān)測評價和適應(yīng)多場景下交互設(shè)計需求，提高醫(yī)療救護(hù)能力和應(yīng)急救援能力，減輕醫(yī)療及養(yǎng)老行業(yè)人力與經(jīng)濟(jì)運(yùn)營成本，創(chuàng)新引領(lǐng)社會與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 圖1 技術(shù)路線 【技術(shù)優(yōu)勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監(jiān)測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應(yīng)人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅(qū)動壓力傳感器的自供能、響應(yīng)速度快和靈敏度高等優(yōu)勢，設(shè)計了一種用于可穿戴式聲音監(jiān)測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實(shí)現(xiàn)對人體呼吸音與心音地長期、實(shí)時監(jiān)測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監(jiān)測分析預(yù)警平臺 通過深入臨床大規(guī)模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對信號的模式識別進(jìn)行研究匹配，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)兩種識別模式，對病理性聲音特征進(jìn)行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復(fù)雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發(fā)出時，樣本數(shù)據(jù)不完全相同，傳統(tǒng)方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別和特征標(biāo)定，采用人工智能算法進(jìn)行測試和集訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)參考。 (3) 呼吸音智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的人機(jī)交互設(shè)計 通過分析多個智能呼吸音監(jiān)測預(yù)警操作系統(tǒng)的使用場景、認(rèn)知特點(diǎn)、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設(shè)計上的一般性的設(shè)計原則和設(shè)計缺陷。通過多學(xué)科的交叉，如人因功效學(xué)、設(shè)計語義學(xué)、設(shè)計美學(xué)、設(shè)計心理學(xué)等學(xué)科，進(jìn)行了全面整體的交互設(shè)計研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標(biāo)】

本發(fā)明涉及一種表征太赫茲量子級聯(lián)激光器多模效應(yīng)的電路建模仿真方法，首先建立表征 THzQCL 有源層內(nèi)部載流子輸運(yùn)特性的多模速率方程組；接著建立表征ThzQCL內(nèi)部多模態(tài)效應(yīng)的物理方程模型； 然后通過變量代換和化簡得到相應(yīng)的等效電路模型；建立表征 THzQCL 輸入端電氣特性的等效電路模型； 建立表征 THzQCL 輸出端光功率特性的等效電路模型；最后建立電路宏模型，包括一個電氣端口和一個 光功率輸出端口，基于電路宏模型進(jìn)行光電性能仿真和輸出光譜性能測試。本發(fā)明可測試溫度對 THzQCL 各種光電性能的影響；可支持實(shí)現(xiàn)對 THzQCL 光電性能和輸出多模效應(yīng)的模擬和仿真。 

本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由方法，包括以下步驟：Step1、初始化算法相關(guān)參數(shù) HMS、HMCR、PAR 以及評價次數(shù) eval_Nomax；Step2、利用輪盤賭初始化和聲記憶庫 HM；Step3、評價和聲庫中各和聲路徑的適應(yīng)度；Step4、設(shè)置 eval_No＝0；Step5、設(shè)置 i＝0；Step6、產(chǎn)生候選和聲；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step8；否則執(zhí)行 Step11；Step8、對和聲庫中的第 i 條和聲 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},進(jìn)行鄰域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step10；否則執(zhí)行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，執(zhí)行 Step6；否則執(zhí)行 Step5；Step11、記錄和聲記憶庫中的最優(yōu)和聲路徑。本發(fā)明的路由方法具有較高的能效，并且能夠有效地延長整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。