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產(chǎn)品詳細介紹電源：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擴大範(fàn)圍：max. +15dB接通電源XLR輸入：48V bei max. 14 mA支援手機的最大/最小寬度：58~90mm支援iOS and Android的智慧型手機，也可用於有3.5mm插孔的相機上使用Saramonic SmartMixer 1臺，3.5mm插入式電容麥克風(fēng) 2個，鋁合金手把(海綿握柄) 1隻，鋁合金手機夾座(可調(diào)大小) 1個，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，可手動操作。

本發(fā)明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結(jié)構(gòu)層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結(jié)構(gòu)層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結(jié)構(gòu)層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應(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)組合簡化從而優(yōu)化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態(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，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，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)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，這種計算架構(gòu)已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構(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行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲和計算中反復(fù)搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”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)吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計、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。科研團隊選擇了電學(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)計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計方法，提出“差分電阻”設(shè)計思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計算誤差。 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)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設(shè)計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會”等頂級學(xué)術(shù)會議。研究成果被“國際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內(nèi)外專利72項，其中30項已獲得授權(quán)，知識產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團隊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算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計算能效比當(dāng)前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數(shù)量級。團隊還設(shè)計了一款基于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。

項目成果/簡介: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，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，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)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。

01項目背景 片上網(wǎng)絡(luò)將片上路由器按照一定的拓撲結(jié)構(gòu)互連，從而構(gòu)成一個片上微網(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IP核發(fā)送的數(shù)據(jù)進行數(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IP核之間實現(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，例如流量控制機制、路由算法、任務(wù)調(diào)度機制、服務(wù)保障機制等，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，在時延、吞吐、功耗、可擴展性和可靠性等方面體現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。多核，多片架構(gòu)將成為芯片設(shè)計的發(fā)展趨勢。 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，處理器之間進行數(shù)據(jù)交互的能力或?qū)⒊蔀橄乱粋€集成電路發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)指標。針對不同應(yīng)用場景和性能要求，根據(jù)各自的架構(gòu)設(shè)計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一步優(yōu)化。 02項目簡介 研究基于路由交換的異構(gòu)計算系統(tǒng)算力擴展總體架構(gòu)，包含異構(gòu)計算資源節(jié)點之間、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)與互連拓撲，如圖3所示。 設(shè)計與物理層解耦的輕量級網(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)建多種拓撲的網(wǎng)絡(luò)。針對機載計算任務(wù)的算力提升需求，研究異構(gòu)計算節(jié)點的算力擴展問題，通過基于路由交換的、可擴展的互連構(gòu)建異構(gòu)計算系統(tǒng)，采用輕量化互連協(xié)議實現(xiàn)異構(gòu)計算節(jié)點的低延時、高帶寬互連，驗證基于路由交換的異構(gòu)計算系統(tǒng)對于特定應(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)議擴展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實現(xiàn)芯片內(nèi)部計算資源到集群芯片的延伸。

本發(fā)明提出了一種軟硬件協(xié)同管理的 DRAM-NVM 層次化異構(gòu) 內(nèi)存系統(tǒng)。該系統(tǒng)把 NVM 作為大容量的非易失內(nèi)存使用，而 DRAM 視為 NVM 的緩存。有效利用 TLB 和頁表結(jié)構(gòu)中的一些預(yù)留位，消除 了傳統(tǒng)硬件管理的層次化異構(gòu)內(nèi)存架構(gòu)中的硬件開銷，將異構(gòu)內(nèi)存系 統(tǒng)中緩存管理問題轉(zhuǎn)移到軟件層次，同時降低了最后一級 cache 缺失 后的訪存時延。考慮到大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境中，很多應(yīng)用數(shù)據(jù)局部性比較 差，在 DRAM 緩