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本實用新型涉及一種機器人末端執行器，包括本體(1)、電機(10)、手指 座(4)以及中間傳動環節，其 特征在于所述中間傳動環節采用蝸輪蝸桿副，其 中蝸桿(3)直接與電機(10)的輸出軸相連，蝸輪(7)與手指 座(4)組合成 一體，蝸輪——手指座組合體對稱安裝在蝸桿兩側本體(1)上，所述手指座(4) 上開有開放式 快速裝卸槽，手指(6)與手指座(4)間通過螺釘(5)連接緊固。 本實用新型采用電機提供驅動動力，可以直 接利用電源工作，沒有額外的動力 源要求；采用蝸輪蝸桿直接傳動手指座張合，結構簡單；開放式快速裝卸槽可 以實現手指的快速裝卸。  

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。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性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據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把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩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構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《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“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”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外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，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備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

一種多形式機械振動阻尼器，包括扭轉振動減振安裝法蘭、四腳卡盤、上箱體、扇形活塞、直線振動減振安裝桿和下箱體；所述扇形活塞安裝在上箱體和下箱體中，所述上箱體與下箱體固定連接；所述扭轉振動減振安裝法蘭安裝在四腳卡盤上；所述直線振動減振安裝桿經下箱體安裝在扇形活塞中；所述四腳卡盤安裝在扇形活塞中，并穿過直線振動減振安裝桿。本發明實現集直線振動和扭轉振動兩種振動形式的減振作用，具有結構簡單、吸能效率高、應用范圍廣、靈活性強，安裝方便等優點。市場預測：本專利能廣泛應用于被動減振領域，結構簡單，成本低，市場前景好。

已有樣品/n該款芯片支持ISO 18000-6C（EPC Global Class 1 Generation 2）、GB/T29768-2013 及GJB 7377.1-2011 等多種UHF RFID 讀寫器標準，多標準兼容模式即滿足了國際市場需求，又兼具了本土產品的適應性。該款芯片采用高性能的回波抵消技術和獨有的零中頻接收機架構模式，優化了電源管理方案，提高了接收的靈敏度，增大了UHF RFID 讀寫器的讀取距離，同時極大地簡化了電路結構，

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。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性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。

本實用新型公開了一種多隔離變壓器串聯供電裝置，輸入電源V

MCSG5000A多通道相參信號發生器具有頻率覆蓋范圍寬，功率調節范圍大，超低相位噪聲，高頻譜純度，通道間相位、幅度、時延可獨立調節等特點。可滿足相控陣雷達天饋系統維護檢修，雷達接收機維護檢修，變頻系統本振替代等應用需求。 功能特點 頻率范圍：1 MHz至50 GHz 調制帶寬：200 MHz 通道數：八通道 支持相位、幅度、延時調整 支持AM、FM、PM、脈沖調制 應用領域 相控陣天饋系統及接收機測試、檢修 MIMO通信系統測試及檢修

XM-320足肌附主要血管神經模型 ? XM-320足肌附主要血管神經模型由足肌、趾長伸肌、腓腸肌、屈肌支持帶、足母短屈肌、足母收肌斜頭、小趾展肌、趾短屈肌、足底方肌等9部件組成，展示了人體足的骨骼、肌肉、韌帶神經、血管等解剖結構，并且可以將足底腱膜和短屈肌等拆下，看到復雜的足底肌肉、肌腱和神經網絡，共有81個部位數字指示標志及對應文字說明。 尺寸：自然大，20×9×33cm 材質：PVC材料

本發明公開了一種聲壓測量傳感器及多縱模光纖激光器聲壓測 量系統。聲壓測量傳感器包括金屬圓桶、薄膜和光纖；金屬圓桶的側 壁中部有開孔，內壁設有吸音棉；薄膜位于金屬圓桶的上端開口處， 形成密封結構；光纖兩端固定，呈緊繃狀態，中部粘貼在薄膜的表面。 多縱模光纖激光器聲壓測量系統包括 980nm 泵浦光源、多縱模激光諧 振腔、光纖隔離器、光電轉換模塊和頻譜分析儀；多縱模激光諧振腔 包括聲壓測量傳感器、波分復用器、摻鉺光纖、可

Ai視覺檢測機器人是一款搭載了六軸工業機械臂、視覺人工智能和工業大模型的高科技設備，充分利用機械臂的多軸靈活運動、重復定位精度高等優勢，主要用于復雜外形工業產品的缺陷檢測，特別是汽車零配件、新能源、核電領域等高端制造、品控要求高的產品外觀檢測。