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本發(fā)明公開(kāi)了一種加速溶劑萃取-高速逆流色譜聯(lián)用方法及其裝置。采用加速溶劑萃取裝置提取物料得到提取液,采用儲(chǔ)液瓶收集;將提取液通過(guò)蠕動(dòng)泵泵入定量環(huán);將儲(chǔ)液瓶中的固定相采用柱塞泵泵入高速逆流色譜儀,啟動(dòng)高速逆流色譜儀,同時(shí)用柱塞泵將儲(chǔ)液瓶中的流動(dòng)相泵入高速逆流色譜儀,進(jìn)行溶劑體系平衡;將定量環(huán)中的樣品溶液泵入高速逆流色譜儀,采用制備型高速逆流色譜純化制備得到目標(biāo)組分,或采用分析型高速逆流色譜分析天然產(chǎn)物提取液中的目標(biāo)組分;上述步驟通過(guò)切換閥集成加速溶劑萃取與高速逆流色譜于一體,實(shí)現(xiàn)天然產(chǎn)物有效成分的在線提取分離與純化制備,具有快速高效、自動(dòng)化程度高的特點(diǎn).

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產(chǎn)品詳細(xì)介紹 超高頻段(UHF)傳輸，雙頻道單接收。 紅外線對(duì)頻，CPU控制，PLL鎖相環(huán)技術(shù)，雜訊自動(dòng)檢測(cè)。 每通道具有32個(gè)頻率選擇，共64個(gè)可調(diào)頻點(diǎn)，易于操作。 清晰的AF及RF訊號(hào)LCD液晶指示，可選擇顯示通道或顯示頻率。 優(yōu)越的選擇性，多頻道同時(shí)使用，不互相干擾。 內(nèi)置升壓穩(wěn)壓電路，不用擔(dān)心電壓下降而影響使用。 設(shè)有回輸嘯叫壓低減弱功能，能有效減小回輸嘯叫。 具有真正平衡輸出，可以使用超長(zhǎng)距離的連接線，而不會(huì)產(chǎn)生干擾。 采用多級(jí)窄帶高頻及中頻選頻濾波，充分渭除干擾信號(hào)。 特設(shè)手持麥克風(fēng)開(kāi)關(guān)雜訊沖擊波消除電路。 內(nèi)置專業(yè)降噪壓縮-擴(kuò)展電路，噪音大大減少，動(dòng)態(tài)范圍加大。

U校園應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立學(xué)習(xí)模型，提供高效率的教學(xué)管理、立體化的教學(xué)資源、互動(dòng)式的教學(xué)環(huán)境、多維度的評(píng)價(jià)支撐，全面打通“教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、研”，充分賦能高校外語(yǔ)教師、學(xué)生與管理者。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于整體葉輪葉片形狀的精銑變進(jìn)給速度優(yōu)化方法，包括：根據(jù)整體葉輪葉片的幾何形狀，生成基于球頭半徑為R_T的球頭刀葉片精加工的刀位軌跡源文件，該刀位軌跡源文件記錄有加工坐標(biāo)系下的刀位點(diǎn)坐標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的刀軸矢量，導(dǎo)入葉輪的單個(gè)葉片模型，通過(guò)葉片上的點(diǎn)到葉輪中心的距離判斷出流道與葉片的交線，提取交線并按照等弦高將該交線離散成 W 個(gè)點(diǎn)，并且這W 個(gè)點(diǎn)組成點(diǎn)集 U，設(shè)定葉片的頂端到末端縱深加速比例ω，對(duì)步驟（1）中生成的刀位軌跡源文件依次進(jìn)行逐行讀取

本發(fā)明提供了一種基于基板速度調(diào)節(jié)的納米纖維直徑控制方法，包括：(1)使高分子溶液從噴嘴中拉出形成納米纖維；(2)通過(guò)控制運(yùn)動(dòng)控制卡使基板運(yùn)動(dòng)；(3)使用帶有顯微鏡頭的高速相機(jī)實(shí)時(shí)采集沉積在基板上的納米纖維形貌圖像；(4)實(shí)時(shí)計(jì)算出納米纖維的直徑；(5)將納米纖維直徑與預(yù)先設(shè)定的設(shè)定直徑進(jìn)行比較得到偏差，采用控制算法使得納米纖維穩(wěn)定在設(shè)定直徑處。本發(fā)明從影響納米纖維的主要因素之一基板速度來(lái)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制，以穩(wěn)定納米纖維直

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(lái)提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過(guò)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(guò)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(wèn)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(guò)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(lái)的時(shí)間和能量開(kāi)銷，消除了傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)中的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問(wèn)題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計(jì)算，未來(lái)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(guò)插入少量氧化鋁層來(lái)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(kāi)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(kāi)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(guó)際頂級(jí)期刊，以及被譽(yù)為“集成電路奧林匹克”的“國(guó)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(guó)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(guó)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(guò)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(lái)提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過(guò)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(guò)網(wǎng)絡(luò)接口NI接入到片上網(wǎng)絡(luò)中來(lái)，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(lái)，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(wèn)題，通過(guò)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。