全球销售量最大的仿人机器人

2012年11月15日,世界领先的仿人机器人公司Aldebaran Robotics自豪地宣布,由于其研发的第一款仿人机器人NAO的成功,公司在世界各地的科研合作伙伴已超过500家。如今,共有超过3000台NAO机器在全世界70多个多家的大学院校和科研单位服务于科研和教育。其中,中国部分大学院校也引进了这款世界上销售最多的仿人机器人NAO,NAO在中国的表现可以说是从机器人科研到心理学再到社会科学,还有工程类学科的教学,     

视窗95将称雄全球电脑市场

今年8月下旬,美国微软公司在圣安东尼奥某大礼堂举行的一次盛况空前的视窗(windows 95)操作系统展示会。观众反应热烈.微软公司自信:视窗95必将会所向披靡,大获全胜。 1 圣安东尼奥是微软公司在美国23个城市为视窗95所作宣传促销活动的最后一站。它的宣传口号是:视窗95将令你生活更轻松！     

季节性商品销售量预测模型

利用两次回归分析、Fourier级数频谱分析、自回归模型的叠加建立了一类销售量的预测模型.对季节变化关联较强的商品的销售量,该模型有较高的预测精确度.不仅给出了模型中主要参数的估计方法,还给出了一个建模的实例。     

全球超级电脑:欧盟最强电脑性能只及中国2.5%

<正>外媒称,著名的Top 500排名显示了哪些国家拥有世界上性能最强的超级电脑。美国保住了它强有力的电脑超级大国的地位,中国人占据了前列位置,而没有自己技术基础的欧洲人实际上只能作为美国的附庸。据奥地利《反方杂志》网站报道称,德国人康拉德·楚泽在1937年发明了电脑——Z1。他之后在1941年完成的Z3是世界上首台能编程的计算机。而晶体管最早也是由欧洲人发明并申请了专利。人们可能会以为,电脑界肯定是由德国——至少是欧洲主导的。毕竟发明者是德国人——欧洲人。不,     

晶片去蜡技术综述

随着晶片直径向大尺寸发展,有蜡抛光方式成为晶片抛光的一项主流技术,从而需要引入晶片去蜡技术。对晶片去蜡工艺中一些常用的技术,如有机溶液浸泡法、有机溶剂超声清洗法以及专用试剂超声清洗法进行了介绍,结合一些设备生产厂家的设备实例,对晶片去蜡技术的发展趋势作了简要论述。     

中国 玻璃晶片百科全书

将印有文字和图像的纸片盖在一块透明的玻璃上，然后用短波紫外线、X射线、γ射线进行高能电磁辐射，玻璃就能自动“默记”这些文字、图像，当受到日光等长波光源照射后，在暗背景中保存的这种玻璃，仍能把文字、图像再现出来。这种神奇的玻璃是以中国科学院长春应化所苏锵院士和李成宇博士为首的科研小组研制成功的。     

郑州市自来水销售量预测研究

通过分析郑州市2006-2009年的自来水销售量,建立了郑州市自来水销售量的灰色模型GM（1,1）,并预测了今后几年郑州市的自来水销售量。     

超薄晶片将使盲人

用电子眼代替人眼,过去只是科幻小说家一厢情愿的梦想而已;但现在,这种科幻情景已快要变为现实。美国北卡罗莱纳     

我国新能源汽车销售量的预测模型

采用2011—2017年我国新能源汽车产销量的实际数据,分别建立了我国新能源汽车销售量的指数增长模型、Logistic阻滞增长模型以及二次多项式模型并进行预测.结果表明,二次多项式预测模型更符合我国新能源汽车发展的实际情况.其分析结果对预测未来几年我国新能源汽车销售量增长趋势、国家政府部门政策的制定、新能源汽车企业的生产经营活动具有一定的参考价值.     

影响销售量的单因素方差分析

本文简单的介绍了单因素方差分析模型及其方法,运用单因素方差分析方法对产品销售量影响因素作用的大小进行了分析,再利用F检验法,对其影响是否显著进行了分析,并预测最优试验条件下的观察值,为或得较大的销售量提出了合理的建议和方案。     

氮化镓晶片的化学机械抛光工艺

研究了抛光工艺参数对氮化镓(GaN)化学机械抛光(CMP)表面形貌和材料去除率的影响。通过精密分析天平和原子力显微镜对其材料去除率和表面形貌进行分析,采用单因素及正交实验法探究压力、抛光盘转速和氧化剂浓度对GaN材料去除率和表面形貌的影响。结果表明:在下压力为14.1×10~4 Pa、抛光盘转速为75 r/min、H_2O_2浓度为0.8%、SiO_2磨粒为30%、抛光液流量为20 mL/min、抛光时间为15 min的条件下,GaN晶片表面材料去除率最大达到103.98 nm/h,表面粗糙度最低为0.334 nm。可见,在优化后的工艺参数下采用化学机械抛光,可同时获得较高的材料去除率和高质量的GaN表面。     

蓝宝石晶片质量检测体系研究

阐述了蓝宝石晶片质量检测的重要性，根据蓝宝石晶片国家标准和国际质量保证体系，结合目前蓝宝石晶片生产和科研的实际情况，提出了蓝宝石晶片质量检测体系，包括蓝宝石晶片质量检测内容、检测方法和检测设备，通过试验研究，该质量检测体系能够满足光电子领域所需的蓝宝石晶片生产要求。     

组合式神经网络企业产品销售量预测方法

采用回归分析法,去逼近预测模型中具有时间增长趋势的离散数据,用其逼近误差进行人工神经网络学习和训练,输出预测误差,然后对回归模型进行动态补偿,以实现对企业产品销售量进行组合预测。其预测结果比单一的回归分析法和线性规划法计算精度要高,表明组合式人工神经网络对预测企业产品销售量具有良好的适应性。     

基于人工神经网络的销售量预测方法初探

提出了一种新的销售量预测方法——神经网络方法。以我国电视机销售量为实际预测对象,运用神经网络方法对其进行了试验预测,并和常规的线性回归方法进行了比较,结果表明神经网络方法具有较高的精确度和较好的预测能力。     

桂林市汽车销售量的时间序列预测模型

选取1999年1月到2007年3月桂林市各季度的汽车销售量原始数据,在SPSS系统下,运用滑动求和自回归(ARIMA)方法及非参数方法建立桂林市汽车销售量时间序列模型ARIMA(p,d,q),从模型识别、参数估计、适应性检验和实际拟合4个方面来确定模型的参数(p,d,q),并对模型的预测效果进行检验。结果表明,ARIMA(0,2,2)模型能够较好地包含桂林市汽车销售量的发展趋势,该模型对2007年2季度至2008年2季度汽车销售量的预测值与实际值的误差小,相对误差可以控制在3%以内。