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產(chǎn)品詳細(xì)介紹

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產(chǎn)品詳細(xì)介紹XE-650系列壓電陶瓷控制器，專門設(shè)計(jì)用來驅(qū)動低壓壓電促動器或納米定位臺的控制器。它由一個(gè)特殊電路構(gòu)成，可提供一個(gè)恒定電壓或一個(gè)范圍的可變電壓。集成多種波形發(fā)生器功能，可調(diào)節(jié)幅、頻參數(shù)，可滿足不同使用要求。電路內(nèi)部設(shè)有完善的保護(hù)功能，安全可靠性高。XE-708單通道系列壓電陶瓷控制器，采用模擬控制設(shè)計(jì)思路，輸入的模擬信號按比例進(jìn)行線性放大，模擬輸入范圍可供選擇。插拔式接線端子便于用戶集成，應(yīng)用于高可靠性要求的工業(yè)領(lǐng)域中。單通道XE-709單通道單通道是數(shù)字式壓電陶瓷控制器，數(shù)字控制系統(tǒng)具有多種通信接口，實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)實(shí)時(shí)通信，支持上位機(jī)軟件二次開發(fā)。該設(shè)備同時(shí)還具有一個(gè)模擬信號的位置控制輸入端口，便于與其他數(shù)字及模擬控制信號集成。上位機(jī)通信軟件可設(shè)置電壓與位移等參數(shù)。E70是采用直流供電方式的壓電控制器，具有多種通信接口，實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)實(shí)時(shí)通信，支持上位機(jī)軟件二次開發(fā)。設(shè)備同時(shí)具有三個(gè)模擬信號控制輸入端口，便于模式應(yīng)用選擇。外部可設(shè)置數(shù)/模與伺服控制等操作模式，易于操作。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹三片 SONY (EPSON)  0.9 英寸XGA高溫液晶屏 Philips長壽命 UHP 燈(大于10000小時(shí)) 日本DNP雙層超對比度(UCS)幕 專家級光學(xué)引擎設(shè)計(jì) XGA(1024X768)顯示,兼容(1920X1080I)高清顯示 高亮度,高對比度,超寬可視角度(大于160度） 收視不受環(huán)境光影響(有別與前投影設(shè)備), 防反射保護(hù)屏運(yùn)用浮雕保護(hù)技術(shù)消除反射 資深A(yù)V專家電路設(shè)計(jì),軟硬件具有獨(dú)立的知識產(chǎn)權(quán) 個(gè)性畫中畫技術(shù)(子畫面可達(dá)1/4屏幕)

HCRG一XA超導(dǎo)熱管余格回收器是德煤、油、氣鍋爐（密爐）余熱回收的專用設(shè)備，安裝在鍋爐（密爐）煙口或煙通中，將煙氣余熱回收后加熱空氣，熱風(fēng)可用作鍋爐（密爐）助憾和干燥物料。其結(jié)構(gòu)如下翻所示；四周管箱，中間后板將上下兩側(cè)通道期開，熱管為全翅片管，可單極熱管更換，工作時(shí)，高溫湘氣流經(jīng)回收器下部沖期熱管，此時(shí)熱管吸熱，端氣放熱溫度下降，熱管將吸收的熱量傳至上部，將流經(jīng)熱管上部的冷空何加熱，此時(shí)熱管放熱，空氣吸熱溫度上升。

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 1、理解激光產(chǎn)生的基本原理及外腔面發(fā)射激光器的工作原理； 2、掌握諧振腔的設(shè)計(jì)及基本調(diào)節(jié)方法，熟悉激光器主要性能參數(shù)的測試； 3、理解非線性頻率變換的基本原理，認(rèn)識相位匹配的概念和種類； 4、掌握腔內(nèi)倍頻激光器調(diào)節(jié)的要領(lǐng)，研究影響倍頻轉(zhuǎn)換效率的主要因素； 5、理解激光波長調(diào)諧的原理，了解主要調(diào)諧方式，學(xué)會標(biāo)準(zhǔn)具調(diào)諧方法的使用； 6、了解激光調(diào) Q 的基本原理及主要手段，了解被動調(diào) Q 激光器的使用調(diào)節(jié)方法； 7、了解激光鎖模的基本原理及方法，了解 SESAM 被動鎖模激光器的調(diào)節(jié)要點(diǎn)。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時(shí)序信息等問題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國家自然科學(xué)基金、國家科技重大專項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。