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無人機全稱“無人駕駛飛行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文縮寫為“UAV”，是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。它涉及傳感器技術、通信技術、信息處理技術、智能控制技術以及航空動力推進技術等，是信息時代高技術含量的產物。無人機價值在于形成空中平臺，結合其他部件擴展應用，替代人類完成空中作業。隨著無人機研發技術逐漸成熟，制造成本大幅降低，無人機在各個領域得到了廣泛應用，除軍事用途外，還包括農業植保、電力巡檢、警用執法、地質勘探、環境監測、森林防火以及影視航拍等民用領域，且其適用領域還在迅速拓展。機載處理器是整個無人機系統的核心，處理各種傳感器信息進行定位與識別，是智能無人機的“大腦”。飛行控制器接收機載處理器發送來的位置，速度，加速度指令，經過控制器轉化成四個螺旋槳電機的轉速，控制飛機平衡姿態，完成任務，是智能無人機的“小腦”。

本實用新型公開了一種巖石損傷測試用聲發射測試傳感器組裝式定位裝置，包括定位裝置框架、安裝聲發射測試傳感器的安裝座、將聲發射測試傳感器固定于安裝座內的固定組件和將安裝座安裝于定位裝置框架上的安裝機構，定位裝置框架為組裝結構環形架，由環形塊通過定位固定結構組件組裝成一個整體環形框架；安裝座為內腔與聲發射測試傳感器外緣相匹配的筒體結構；安裝機構為可自動軸向調整安裝座位置的安裝機構，共有四副，位于定位裝置框架同一截平面內，兩兩相向設置，兩條安裝位置連線相互垂直。本實用新型克服了現有固定裝置存在的人為地安裝試件不能保證傳感器平面中心與圓柱面相切，傳感器發射面中心軸向與圓柱形試件直徑不重合的難題，提高了測試效率、準確性和真實性。

本發明公開了一種基于單純形法的泥石流次聲定位方法，采用（1）放置泥石流次聲檢測裝置；（2）設定信息空間，確定信息空間各未知量類型，這些未知量為：泥石流發生地點坐標（，，）；泥石流發生時間；次聲波傳播速度，組成五維信息空間（，，，，）。再經（3）初始化頂點、（4）計算頂點誤差、（5）頂點排序；（6）執行單純形操作步驟。實現泥石流發生地點的定位，經過有限次數的單純形操作之后，將誤差最小的那個頂點坐標作為泥石流發生地點的位置，從而實現泥石流的定位。本發明非線性定位，定位精度高，且基于單純形操作，實現容易，計算量小。可以滿足實時泥石流定位的需要。

本實用新型公開了一種單目三維實時在線跟蹤與定位系統。該系統包括激光測距裝置、望遠鏡、CCD、 三角架、標靶及計算機。激光測距裝置固定在望遠鏡的上方，望遠鏡被固定在三角架上，CCD 安裝在望 遠鏡成像面上，用于獲取標靶的二維圖像，與激光測距裝置一起通過 USB 數據線將獲取的圖像傳輸到 計算機中，并將測量的結果在計算機上顯示出來。本實用新型能對目標進行在線跟蹤，實時監測目標的 三維微小移動，系統組成簡單，應用成本不高，適合在工程建筑變形觀測領域推

本發明公開了一種基于水體分層濾波的水下熱源探測定位方法，屬于海洋科學、熱物理學和模式識別的交叉領域，意在于對水體進行分層濾波處理，通過最優準則確定濾除深度，準確反應水下熱源的具體位置。本發明包括水體中水下熱源的熱輻射仿真步驟、實測獲取水下目標紅外圖象步驟、水體分層濾波步驟、水下熱源探測定位步驟。本發明構建分層的海洋水體的熱場模型，進一步建立簡化的水下熱源包括水下航行器的熱場模型，利用水下熱源在水體中熱場模型的結果

本項目將在目前硬件條件下，通過信號處理手段充分發揮硬件能力提高探地雷達的探測性能，使探地雷達能夠高精度確定分層媒質中的層位、層厚及參數，對非層狀目標能高精度地確定目標位置、幾何形狀和尺寸及其電性質，并給出根據目標特征辨識目標。本項目跨電磁學、地學、信號及圖像處理等學科，涉及強相干干擾抑制、時域逆散射、圖象處理、成象技術及目標識別等，是一項有理論意義并能使探

 本技術涉及一種輪式車輛慣導系統的自動標定、運動對準即自主定位方法，即如何在不借助參考路標點和其他外部傳感器如GPS的條件下，實現實際路況下的慣導系統與車體間安裝關系和里程計標度因數的自動標定，以及車輛行駛中的慣導系統運動對準與自主定位，抑制環境因素對里程計輔助效果的影響，提升陸用車輛導航系統的自主性、快速性、可維護性、環境適應性和精度指標。 慣性/里程計組合導航系統通常采用兩種組合方式：航跡推算方式和反饋組合方式。航跡推算方式是一種簡單的次優組合，它以慣性導航系統提供姿態基準，以里程計提供行程增量并在參考坐標系中投影累加得到當前位置；反饋組合方式則將里程計輸出作為慣導系統的獨立外部觀測，反饋校正慣導系統的導航參數誤差以及部分慣性器件誤差，同時利用慣導系統的短期穩定性修正里程計標度因數誤差。下表給出了兩種組合方式的優缺點對比。反饋組合方式具有航跡推算方式所不具有的很多潛在優勢，如在信息空間配準的前提下，反饋組合方式能夠抑制環境因素對慣性器件精度和里程計精度的影響，如不依賴外部路標點實現慣性器件誤差和里程計標度因數誤差的自我修正，并緩解車輪的短時打滑問題等。

產品詳細介紹高壓智能電橋和跨步電壓雙重定位

深圳國際研究生院彌勝利副研究員團隊與深圳市華邁生物醫療科技有限公司合作，在前期微流控芯片工作成果的基礎上快速響應，積極申報新型冠狀病毒感染應急防治專項，開展基于微流控芯片技術的便攜式核酸快檢系統研究的科研攻關任務，致力于研發并建立一種低消耗、低成本、高通量、自動化操作的微流控芯片及其檢測方法。 該微流控芯片技術可以大大縮短確診時間，減少人力的投入，以便于醫護人員更加有序和高效地開展防控工作；同時，該技術還可作為核酸檢測的通用技術，在未來廣泛地應用于多種疾病的檢測和預防。目前，樣機的主要模塊已搭建完成，后期將完成軟硬件聯調，準備申請醫療注冊證。

一、項目簡介 隨著AlphaGo及其Zero的相繼推出，近年來以神經網絡計算為基礎的深度學習及相關優化算法已成為人們研究AI的熱點。深度學習算法在AlphaGo中的成功應用主要是依賴神經網絡監督學習的網絡層次及神經元數量提升，而其Zero的應用不同則是在于引進了博弈優化的思想，這就給以并行計算為核心的神經網絡優化算法理論研究提供新的思路。 鑒于傳統神經網絡優化算法面臨非全局優化的難題，我們基于吉布斯分布采樣優化計算，提出一種以脈沖神經元構成的混合網絡結構動力學系統來實現的神經網絡全局優化算法，引進納什平衡理論來優化的神經網絡計算方案，并設計一款相應的通用神經網絡并行處理器芯片，以新型芯片編程架構模擬人腦功能進行感知、行為和思考新型芯。 二、前期研究基礎 本團隊主要是由廈門大學福建省集成電路設計工程技術研究中心、廈門大學集成電路設計與測試分析福建省高校重點實驗室的教師與學生組成的，主要從事人工智能、網絡通訊、集成電路設計、納米單電子器件等方面的研究工作，并積累了深厚的研究基礎。團隊首席科學家郭東輝教授十多年前曾在美國加州Berkeley 大學非線性電路實驗室訪問，從事有關細胞神經網絡(CNN)有關課題的研究，先后主持國家自然科學基金項目五項，其中與神經網絡研究內容相關的有兩項，分別是《視覺神經網絡光電集成系統的研究》(批準號：69686004)和《混沌神經網絡加密算法及其相應集成電路的設計研究》(批準號：60076015)。 本團隊同時也是廈門市集成電路設計公共服務平臺的主要技術支撐單位。在廈門市科技重大專項經費的支持下，我們配備了開展模擬及數字SOC 芯片設計所需要的各種EDA 工具和IC 測試設備。此外，廈門集成電路設計公共服務平臺也是TSMC、SMIC 等芯片制造廠重要合作伙伴，并與廈門聯芯、三安集成等芯片制造廠也有長期的合作協議，可以進行包括射頻及功率芯片在內各類模擬及數字SOC 芯片的設計流片。同樣，在學校211 和985 經費的支持下，本團隊也獨立配備了8 臺IBM 服務器分別運行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系統設計與器件工藝仿真工具。本團隊所在的微電子與集成電路學科也已列入我校“雙一流”建設學科，有關類腦芯片設計相關課題研究所需要的科研環境建設將得到重點支持。特別是廈門聯芯公司在量產后，已將本團隊作為其先導技術開發的重要合作伙伴，也委托我們開發相應的器件模型及電路工藝庫。在廈門火炬高新區及廈門市IC 平臺的支持下，廈門聯芯公司還可以為我們團隊提供免費的MPW流片業務。 自2009年，本團隊與福建新大陸電腦股份有限公司簽署 “共建SoC聯合實驗室”以來，基于該平臺，每年合作項目經費近百萬，同時還完成了多項橫向合作項目：面向金融、稅控的專用信息處理與控制SoC芯片開發、安全密碼算法研究、區塊鏈接技術研究等等，培養了大批優秀的碩士畢業生；廈門市美亞柏科信息股份有限公司是本團隊的長期合作伙伴之一。 總之，不管從算法理論研究還是從應用技術開發來看，本課題組已具備相當優秀的研究基礎和研究經驗，以及顯著的前沿技術攻關能力。 三、應用技術成果我們的相關研究成果也得到企業界的重視和肯定，課題組先后承擔過如深圳 華為公司首歀交換芯片項目的調度算法設計、福建新大陸首款二維碼識別芯片的算法及后端版圖綜合設計、臺灣盛群公司首款32 位處理器及專用處理器編譯器開發和廈門元順公司多款電源管理芯片的設計。最近課題組還為我國某研究機構開發28nm 的低功耗設計流程專門設計一款掛載加可重構解密算法協處理器的32 位通用處理器驗證芯片。