頭條 冻结信号 量子精密测量更稳更准 量子精密测量是量子科技赛道中距离产业化、实用化最近的领域之一。凭借超高的探测灵敏度，量子精密测量在资源勘探、医疗诊断等场景中拥有广阔应用空间。然而，长久以来，量子多体系统中由粒子间相互作用引发的热化效应，如同无形壁垒，持续制约着量子传感的测量精度、信号稳定性，也成为阻碍其走出实验室、实现规模化落地应用的核心瓶颈。中国科学院院士、清华大学基础科学讲席教授段路明，清华大学交叉信息研究院长聘副教授邓东灵、助理教授侯攀宇组成的科研团队取得突破。他们首次在大规模固态自旋体系中观测到多体动力学冻结现象，其有效抑制了热化效应，为提升量子传感稳定性和灵敏度提供新路径，有利于推动量子传感技术进一步走向实用化。相关成果日前在线发表于国际学术期刊《自然》。 最新資訊 NASA最大零压力气球成功试飞：漂浮至4.8万米高空 科学气球“Big 60”于8月份成功试飞。作为迄今最大的零压力气球，其漂浮至创纪录的15.9万英尺（约4.8万米）高空。 發表于：2018/9/5 基于GSM网络的远程温湿度监测系统研究及实现 为解决现代化农业生产现场温湿度的精准控制问题， 设计了一种基于GSM网络的远程温湿度监测系统。该系统由AT89S52单片机、TC35i无线通信模块、温湿度传感器等部分组成。可实现远程温湿度数据的采集、分析、报警和监测等功能。该系统结构可靠，硬件成本较低，采用GSM通信网络即可实现养殖环境自动监控，适合在大面积农业生产中推广使用。 發表于：2018/9/4 基于SoPC的随动装置在线检测系统设计 针对某型导弹随动装置在线检测的需求，设计了基于SoPC的在线检测系统。系统通过装备预留的检测接口进行数据采集,采用基于FPGA+Nios II的SoPC架构,应用FIFO缓存和DMA技术,实现对32路信号的快速采集。采用USB接口芯片ISP1362与工控机进行通信,在工控机采用Visual C++6.0开发平台实现系统的检测显示与故障诊断。经实验调试验证,该检测系统能够实现对该型导弹随动装置的在线检测与故障诊断,具有配置灵活、集成度高、开发周期短和便携性好等特点。 發表于：2018/9/4 英“伊丽莎白女王”号航母启航 前往美国进行首次飞行试验 英国皇家海军“伊丽莎白女王”号航母日前已从英国朴茨茅斯母港启航前往美国，即将进行首次舰机试验。 發表于：2018/9/3 从信号完整性角度谈如何选择示波器 信号完整性（Signal Integrity：简称SI），指信号线上的信号质量，是信号在电路中能以正确时序和电压做出响应的能力。当电路中信号能以要求的时序、持续时间和电压幅度到达接收端时，该电路就有很好的信号完整性。信号完整性问题包括误触发、阻尼振荡、过冲、欠冲等，会造成时钟间歇振荡和数据出错。 發表于：2018/9/3 测绘无人机技术日渐成熟，农作物遥感将成为测量测绘无人机新天地 目前，在无人机行业热潮下，测绘无人机技术、功能日渐成熟，应用领域不断扩张。随着无人机与农业发展融合日益密切，测绘无人机在农作物遥感测量中或将闯出一片新天地。 發表于：2018/9/2 合并单元测试仪量值溯源方法研究 电子式互感器及合并单元是智能变电站的核心部件，其性能及精度等各项指标对继保、测控、数字电能计量等有决定性的影响，而各地供电单位对电子式互感器及合并单元的选型、验收、定期检测等环节所采取的措施或手段尚未达到完善、全面、准确的程度。提出了一种合并单元测试仪量值溯源装置，具有表源一体化可分离结构特点，既可以对电子式互感器校验仪及合并单元测试仪进行量值溯源，也可以直接校准电子式互感器及合并单元的误差。 發表于：2018/8/31 基于模糊控制的自主寻迹机器人设计 以飞思卡尔16 bit单片机MC9S12XS128为核心控制单元，设计了寻迹传感器，避障模块、驱动模块以及调试模块等硬件电路。在控制算法上采用模糊控制对小车进行控制，使得机器人能自动采集信息，分析外部环境，控制电机转向及寻迹，实现了机器人的自动寻迹以及避障功能。 發表于：2018/8/31 基于FPGA的数字化变电站计量仪表研究与设计 提出一种基于IEC61850和SoPC的数字化变电站计量仪表设计方案。在DE2—70开发板的基础上，首先依据IEC61850标准对数字化变电站计量仪表进行了总体设计；其次对基于FPGA的电量参数算法进行了研究；最后完成了光纤通信电路、快速以太网接口电路、双软核SoPC系统等硬件电路的设计。基于FPGA的数字化变电站计量仪表设计方案具有设计手段先进、灵活性高、并行数据处理的特点。 發表于：2018/8/31 基于区分性Model Pushing的语种识别方法 提出一种区分性Model Pushing方法，将SVM训练出的支持向量沿最优分类面的法线方向进行适当移动，增大不同语种间的区分性，然后将移动后的支持向量反向应用于GMM。该方法既保留了SVM的区分性信息，又利用了GMM在短时语音上的优势，同时增加了目标与非目标的区分度。实验结果表明，区分性Model Pushing能有效地提高识别性能。 發表于：2018/8/30 <…157158159160161162163164165166…>
