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產品詳細介紹

項目 參數 輸入電壓 AC90～245V 頻率范圍 50/60Hz 功率因數 ≥0.95 認證符合 CCC 電路保護 短路保護，過流保護，過電壓保護，抗浪涌，防雷及過溫保護 光源 Osram/COB 功率 100W-1000W 配光曲線 Refer to "light distribution curve" 光斑 對稱/非對稱配光 相關色溫 3000-6500K 燈具光效 ≥100lm/W 顯色指數 ≥70 材質及表面處理 高強度鋁合金電泳防腐 反射器 高純鋁(99.98%)陽極氧化反射器，反射率＞94% 防護玻璃 厚度5mm鋼化玻璃 外形尺寸 詳見尺寸圖 凈重 祥見重量圖 防護等級 IP 65 工作濕度 10%～95%R.H. 工作溫度 -30℃～+50℃ 儲存溫度 -40℃～50℃ 外殼溫度 ＜60°(Ta=25℃) 壽命Ta=25℃ 50000H 維護系數 0.9

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LED護眼平板燈（嵌入、吊桿裝）產品特點： 超薄的結構設計，優質鋁材+PMMA； 光效＞90LM/W，照度舒適； 無頻閃，藍光等級豁免級（RG0）； 防眩棱晶擴散板，嚴格控制眩光； 吊裝和嵌裝兩種安裝方式； UGR＜16

高校科技成果盡在科轉云

成果與項目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計算機相 當于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術在信息世界中將占據著極其重要的地位。半導體圖 像傳感器相比傳統的膠片成像具有可實時處理和顯示、數字輸出、便于儲存和管 理等諸多優勢，正在迅速成為圖像傳感器發展的主導力量。CMOS 圖像傳感器相 對于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機讀取等一系列優點。在手機拍照、PC 攝像、機器視覺、視頻監控等諸多領域 已經取代了 CCD 圖像傳感器。 技術原理與工藝流程簡介： （1）時間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對最高 128 級線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設計、投片和測試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動態范圍擴展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分擴展動態范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對對讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動態范圍可以擴展 39dB,像素讀出時間相對于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應用前景分析及效益預測： ?該領域開始向著高清專業攝像、高精度工業和醫療成像、抗輻射太空成像等 專業高端領域邁進。CCD 傳感器的衰退之勢難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優勢地位。2015 年，CMOS 出貨量將達到 36 億個，份額達 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個，占 3%份額。 應用領域： CMOS 圖像傳感器廣泛應用于消費類、工業和科技等各個領域。民用領域： 拍照手機、數碼相機、可視門鏡、攝像機、汽車防盜等；工業領域：生產監控、 安全監控等。 技術轉化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數字電視傳輸標準 DTMB、有線數字電視傳輸標準、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學是 DTMB 的重要技術提供方，已經于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調芯片的 MPW 流片，主要性能與國內最好產品的指標相當，一 些指標國內領先，當前正在完成國家重大專項數字電視 SoC 設計和產業化項目。清華大學 同時也是工信部確定的《數字電視接收機 UTI 機卡分離接口技術規范》和《數字電視接收 機 UTI 機卡分離接口測試規范》兩項標準的牽頭研發單位。在電視機產業面臨升級換代的 關鍵時刻，我們愿意充分發揮自己的技術優勢，與合作伙伴一道，以國家重點支持的高端數 字電視芯片 SoC 設計為契機，開發出低成本、高可靠性和有市場競爭力的芯片，為當地電 子信息產業的發展盡微薄之力。

人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。