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實驗箱簡介   產(chǎn)品鏈接：https://www.tronlongtech.com/products/41.html（點擊查看） 產(chǎn)品系列：C6000，Kintex-7匹配課程：《DSP技術(shù)與應用》，《FPGA技術(shù)與應用》處理器架構(gòu)：DSP，F(xiàn)PGA · 基于TI KeyStone C66x多核定點/浮點DSP TMS320C6678 + Xilinx Kintex-7 FPGA的高性能信號處理器；· TI TMS320C6678集成8核C66x，每核主頻1.0GHz，每核運算能力高達40GMACS和20GFLOPS，每核心32KByte L1P、32KByte L1D、512KByte L2，4MByte多核共享內(nèi)存，8192個多用途硬件隊列，支持DMA傳輸；FPGA芯片型號為XC7K325T-2FFG676I，邏輯單元326K個，DSP Slice 840個，8對速率為12.5Gb/s高速串行收發(fā)器；· TMS320C6678與FPGA內(nèi)部通過I2C、EMIF16、SRIO連接，其中SRIO每通道傳輸速度最高可達到5GBaud；嵌入式多核實驗箱，使用靈活，性價比高。由核心板、實驗開發(fā)底板、仿真器、下載器及相關(guān)實驗配件組成；實驗主板支持UART 、PCIe、EMIF16、SPI、GPIO、TIMER、SENSOR、FPGA擴展接口、XADC接口、SFP+接口、工業(yè)級FMC連接器、雙千兆網(wǎng)口等接口；· 實驗主板上支持安裝可拆卸亞克力保護板和散熱風扇，保護實驗電路；· 工業(yè)級核心板，尺寸112mm*75mm，采用工業(yè)級高速 B2B 連接器，連接穩(wěn)定可靠，保證信號完整性，可用于科學研究、畢業(yè)設計、電子競賽、產(chǎn)品開發(fā)使用；· 不僅提供面向教學的實驗資源，而且提供工程應用上的開發(fā)例程；· 提供基于工業(yè)攝像頭的車牌識別、人臉檢測、目標跟蹤、圖像復原、超分辨率重建、圖像拼接等圖像處理實驗；· 適用于圖像處理、信號處理、通信、自動化、航空電子、機器視覺等教學領域。 TL6678F-TEB實驗箱結(jié)構(gòu)圖 TL6678F-TEB實驗主板硬件資源圖解1 TL6678F-TEB實驗主板硬件資源圖解2

1實驗箱簡介 產(chǎn)品鏈接：https://www.tronlongtech.com/products/46.html（點擊查看） 產(chǎn)品系列：C6000，Spartan-6，Cortex-A9 匹配課程：《DSP技術(shù)與應用》，《FPGA技術(shù)與應用》，《ARM技術(shù)與應用》 處理器架構(gòu)：DSP，F(xiàn)PGA，ARM · 基于TI OMAP-L138（定點/浮點DSP C674x + ARM9） + Xilinx Spartan-6 FPGA處理器。其中DSP+ARM雙核主頻456MHz，高達3648MIPS和2746MFLOPS的運算能力； · 可拆式新型實驗箱，使用靈活，性價比高。由核心板、實驗開發(fā)底板、實驗拓展板、觸摸屏、仿真器、3寸全功能觸摸彩屏信號源及相關(guān)實驗配件組成； · 實驗主板標配7寸可觸摸電阻屏，支持RS232、RS485、VGA、SD、SATA、USB、USB OTG、RTC、EMIF、uPP、I2C、PMOD、以太網(wǎng)口、音頻輸入輸出等接口； · 實驗拓展板支持：步進電機、直流電機（配霍爾傳感器）、4*4矩陣鍵盤、200萬CMOS數(shù)字攝像頭、蜂鳴器、8路16位200K采樣率ADC輸入、10位1.21M DAC輸出； · 實驗拓展板上支持安裝可拆卸亞克力保護板，保護實驗電路； · DSP+ARM+FPGA三核工業(yè)級核心板，尺寸僅66mm*38.6mm，采用精密工業(yè)級B2B連接器，可用于科學研究、畢業(yè)設計、電子競賽、產(chǎn)品開發(fā)使用； · 不僅提供面向教學的實驗資源，而且提供工程應用上的開發(fā)例程； · 適用于圖像處理、音頻處理、信號處理、通信、測控、自動化等教學領域。   TL138F-TEB實驗箱結(jié)構(gòu)圖 TL138F-TEB實驗箱主板硬件資源圖解1 TL138F-TEB實驗箱主板硬件資源圖解2 TL138F-TEB實驗箱拓展板硬件資源圖解1 TL138F-TEB實驗箱拓展板硬件資源圖解2  

實驗內(nèi)容 1、示波器在實驗中的應用； 2、驗證多普勒效應及聲速的測量； 3、測量物體的運動速度； 4、繪制物體的多種運動曲線。

實驗箱簡介   產(chǎn)品鏈接：https://www.tronlongtech.com/products/38.html（點擊查看） 產(chǎn)品系列：C2000，Spartan-6匹配課程：《DSP技術(shù)與應用》，《FPGA技術(shù)與應用》處理器架構(gòu)：DSP，F(xiàn)PGA TL28335F-TEB實驗箱整體主圖 · 基于TI TMS320F28335浮點DSP C28x + Xilinx Spartan-6 FPGA處理器，主頻為150MHz；· 可拆式新型實驗箱，使用靈活，性價比高。由核心板、實驗開發(fā)底板、仿真器及相關(guān)實驗配件組成，可選3寸全功能觸摸彩屏信號源；· DSP實驗主板支持：I2C、SPI、CAN、PWM、RTC、以太網(wǎng)口、音頻輸入輸出、多通道AD、DA、RS232、RS485、LCD等接口和蜂鳴器、紅外接收器、繼電器、LED等外設；· 工業(yè)級DSP核心板，尺寸為66mm*39mm，采用排針接口連接，可用于科學研究、畢業(yè)設計、電子競賽、產(chǎn)品開發(fā)使用；· FPGA實驗主板支持：步進電機、直流電機、4*4矩陣鍵盤、數(shù)碼管、十字交通燈、溫濕度傳感器、可調(diào)直流電壓輸出、ADC輸入、DAC輸出、5V輸出、3V3輸出；· 實驗主板上均支持安裝可拆卸亞克力保護板，保護實驗電路；· 工業(yè)級FPGA核心板，尺寸56mm*35mm，體積小，采用工業(yè)級B2B連接器；· 不僅提供面向教學的實驗資源，而且提供工程應用上的開發(fā)例程；· 適用于通信、自動化、測控、工業(yè)控制和電力控制等教學領域。   TL28335F-TEB實驗箱結(jié)構(gòu)圖 28335F-DSP實驗主板硬件資源圖解1   28335F-DSP實驗主板硬件資源圖解2   28335F-FPGA實驗拓展板硬件資源圖解1 28335F-FPGA實驗拓展板硬件資源圖解2

該機綜合采用被動式自激彈性挖掘鏟減阻技術(shù)；對向轉(zhuǎn)動防纏 繞技術(shù)；浮動式振動抖土等技術(shù)，有效解決了收獲過程的挖掘阻力大、挖掘部 件易纏繞、薯土分離效果差等技術(shù)難題。配套動力 8.8～14.7kW；收獲幅寬 600～ 850mm；生產(chǎn)率為 0.15～0.25 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國 內(nèi)外同類機具相比具有挖掘阻力小、不易擁堵、薯土分離效果好等優(yōu)點。該機 已有青島市洪珠農(nóng)業(yè)機械有限公司組織批量生產(chǎn)，在四川、貴州、山東、內(nèi)蒙 古等地廣泛推廣應用。 產(chǎn)品研發(fā)顯著提高了我國馬鈴薯的機械化水平，提高了相關(guān)生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng) 濟收益和市場競爭力。按每年生產(chǎn) 4000 臺馬鈴薯收獲機，售價按 5800 元/臺計， 每套成本 2000 左右，則生產(chǎn)企業(yè)年新增產(chǎn)值 2320 萬元，可實現(xiàn)利稅 1420 萬元， 采用機械化作業(yè)后，還將大幅度提高勞動生產(chǎn)率、降低損失、縮短耕、種、收 時間，有利于勞動力向二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，增加農(nóng)民收入。通過項目實施可以有效 提升西南、中南地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平。 

本發(fā)明提供了一種可檢測U的超穩(wěn)定塑閃樹脂及其制備方法和應用，屬于塑閃樹脂技術(shù)領域。本發(fā)明提供的可檢測U的超穩(wěn)定塑閃樹脂，由塑料閃爍微球和接枝在所述塑料閃爍微球上的偕胺肟基組成；所述塑料閃爍微球含有羧基。本發(fā)明提供的可檢測U的超穩(wěn)定塑閃樹脂中偕胺肟基和羧基為鈾的吸附基團，其對鈾具有大的分配比，能夠有效吸附U，從而實現(xiàn)鈾的分離；同時塑料閃爍微球能夠接收U發(fā)出的α射線，并產(chǎn)生熒光，熒光被儀器的光電倍增管接收，從而達到穩(wěn)定且高效地測量U的目的。

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設備，增添采集心肺關(guān)鍵標準切面的導航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

神經(jīng)遞質(zhì)作為神經(jīng)元與神經(jīng)元及神經(jīng)元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發(fā)育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術(shù)的發(fā)展以及人們對大腦精細結(jié)構(gòu)的進一步了解，現(xiàn)如今已發(fā)現(xiàn)有幾十種重要的神經(jīng)遞質(zhì)。而神經(jīng)系統(tǒng)在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經(jīng)遞質(zhì)的動態(tài)變化及其功能提出了極大的挑戰(zhàn)。本項目成功構(gòu)建了一系列新型的基因編碼的神經(jīng)遞質(zhì)熒光探針，可實現(xiàn)對特定神經(jīng)遞質(zhì)動態(tài)變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數(shù)已知的神經(jīng)遞質(zhì)所對應的特異性G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）與循環(huán)重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環(huán)重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經(jīng)遞質(zhì)的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

非線性失真是5G通信系統(tǒng)和其他新興多載波通信系統(tǒng)的主要失真來源，而數(shù)字預失真代表著線性化方法發(fā)展趨勢。目前，數(shù)字預失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區(qū)會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調(diào)項間的定量關(guān)系，推導出了系統(tǒng)參數(shù)和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關(guān)系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數(shù)字信號預失真方法實現(xiàn)了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。