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產(chǎn)品詳細(xì)介紹電源：使用9V電池產(chǎn)品重量：742g (26.1oz)產(chǎn)品尺寸: 9.5cm * 3.5cm * 29.8cm外包裝尺寸 26.7 * 14.3 * 6.8cm外包裝重量: 782g響應(yīng)頻率：20 bis 20.000 Hz (+/- 0.5 dB)信噪比：82 dB @ 1 Khz, bei -30dBuTHD：低於0.03％@ 1千赫，-36dBu擴(kuò)大範(fàn)圍：max. +15dB接通電源XLR輸入：48V bei max. 14 mA支援手機(jī)的最大/最小寬度：58~90mm支援iOS and Android的智慧型手機(jī)，也可用於有3.5mm插孔的相機(jī)上使用Saramonic SmartMixer 1臺(tái)，3.5mm插入式電容麥克風(fēng) 2個(gè)，鋁合金手把(海綿握柄) 1隻，鋁合金手機(jī)夾座(可調(diào)大小) 1個(gè)，1/4″螺絲轉(zhuǎn)熱靴底座，mini-XLR to standard-XLR cable included連結(jié)線 1條，3.5mm-3.5mm插頭連結(jié)線 2條

450mm×250mm×300mm，八大行星模型，大致區(qū)分大小（直徑），有公轉(zhuǎn)軌道，可手動(dòng)操作。

本產(chǎn)品可將多聯(lián)式或單元式空調(diào)連接至智能家居集中控制系統(tǒng)或BMS系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)控與控制。 本產(chǎn)品需連接至空調(diào)室內(nèi)機(jī)，一個(gè)室內(nèi)機(jī)連接一臺(tái)本設(shè)備。

本產(chǎn)品可將多聯(lián)式空調(diào)連接至智能家居系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)控與控制。

本發(fā)明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對(duì)瀝青路面的路面結(jié)構(gòu)層進(jìn)行簡(jiǎn)化，將相鄰且材料類型相同的路面結(jié)構(gòu)層視為簡(jiǎn)化層，并且每一簡(jiǎn)化層所包含的結(jié)構(gòu)層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨(dú)視為土基層；在土基層及各簡(jiǎn)化層中布置垂直應(yīng)變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應(yīng)變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應(yīng)變傳感的正上方，并通過垂直應(yīng)變傳感器采集土基層及簡(jiǎn)化層的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)；將采集到的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)作為反算參數(shù)進(jìn)行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結(jié)構(gòu)組合簡(jiǎn)化從而優(yōu)化了模量反算計(jì)算過程，解決了反算模量與實(shí)際狀態(tài)不符的技術(shù)難題。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，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(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理是分離的，存儲(chǔ)器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場(chǎng)景中，這種計(jì)算架構(gòu)已成為高性能低功耗計(jì)算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴(yán)重制約了處理器的性能與效率，且存儲(chǔ)器與處理器之間存在嚴(yán)重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計(jì)算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實(shí)現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計(jì)算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和計(jì)算中反復(fù)搬移帶來的時(shí)間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)中的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計(jì)算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學(xué)吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新。科研團(tuán)隊(duì)選擇了電學(xué)特性穩(wěn)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(qiáng)層的新原理器件結(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計(jì)創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計(jì)方法，提出“差分電阻”設(shè)計(jì)思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計(jì)，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計(jì)算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓(xùn)練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計(jì)算精度達(dá)到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點(diǎn)技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對(duì)憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計(jì)到系統(tǒng)綜合再到芯片驗(yàn)證的設(shè)計(jì)全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國際頂級(jí)期刊，以及被譽(yù)為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會(huì)”等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。研究成果被“國際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長(zhǎng)篇幅引用。團(tuán)隊(duì)已在該研究方向申請(qǐng)國內(nèi)外專利72項(xiàng)，其中30項(xiàng)已獲得授權(quán)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團(tuán)隊(duì)已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個(gè)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(jì)算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計(jì)算能效比當(dāng)前主流的人工智能計(jì)算平臺(tái)——圖形處理器（GPU）高兩個(gè)數(shù)量級(jí)。團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)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(shù)據(jù)集上計(jì)算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢(shì)。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，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(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。

01項(xiàng)目背景 片上網(wǎng)絡(luò)將片上路由器按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)互連，從而構(gòu)成一個(gè)片上微網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。不同功能的IP核通過網(wǎng)絡(luò)接口NI接入到片上網(wǎng)絡(luò)中來，網(wǎng)絡(luò)接口對(duì)IP核發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據(jù)分組的目的地址信息，將數(shù)據(jù)分組在網(wǎng)絡(luò)中正確的傳輸?shù)侥康腎P核。片上網(wǎng)絡(luò)可以為系統(tǒng)中任意一對(duì)IP核之間實(shí)現(xiàn)透明的數(shù)據(jù)通信。互連網(wǎng)絡(luò)中的一些控制協(xié)議，例如流量控制機(jī)制、路由算法、任務(wù)調(diào)度機(jī)制、服務(wù)保障機(jī)制等，都可以應(yīng)用到片上網(wǎng)絡(luò)中來，以提高系統(tǒng)的通信效率。由于片上網(wǎng)絡(luò)采用分組交換，IP核之間數(shù)據(jù)通信的基本數(shù)據(jù)單元是分組，不同的分組根據(jù)目的地址信息在網(wǎng)絡(luò)中獨(dú)立傳輸。片上網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠有效的克服基于總線結(jié)構(gòu)的片上系統(tǒng)在大規(guī)模集成下的瓶頸，在時(shí)延、吞吐、功耗、可擴(kuò)展性和可靠性等方面體現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢(shì)。多核，多片架構(gòu)將成為芯片設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)。 處理器多芯片之間的通信已經(jīng)成為制約系統(tǒng)性能的瓶頸，處理器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的能力或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)集成電路發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景和性能要求，根據(jù)各自的架構(gòu)設(shè)計(jì)出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協(xié)議，將使得集群芯片的性能得到進(jìn)一步優(yōu)化。 02項(xiàng)目簡(jiǎn)介 研究基于路由交換的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)算力擴(kuò)展總體架構(gòu)，包含異構(gòu)計(jì)算資源節(jié)點(diǎn)之間、片上交換路由與片上處理資源之間、片上處理資源與外部接口之間的互連結(jié)構(gòu)與互連拓?fù)洌鐖D3所示。 設(shè)計(jì)與物理層解耦的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構(gòu)建多種拓?fù)涞木W(wǎng)絡(luò)。針對(duì)機(jī)載計(jì)算任務(wù)的算力提升需求，研究異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力擴(kuò)展問題，通過基于路由交換的、可擴(kuò)展的互連構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)，采用輕量化互連協(xié)議實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的低延時(shí)、高帶寬互連，驗(yàn)證基于路由交換的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)對(duì)于特定應(yīng)用的高速并行分布式處理效果。本系統(tǒng)的主體思想是將片上網(wǎng)絡(luò)（NetworkonChip，NoC）互連協(xié)議擴(kuò)展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實(shí)現(xiàn)芯片內(nèi)部計(jì)算資源到集群芯片的延伸。