1、借用万用表中,选择合适的挡位。替提高测量精度，应依据电阻标称值的大小选择挡位。应使指针的指示值尽很可能落到刻度的中段位置（即全刻度起始的20%~80%弧度范围内），以使测量数据更准确。参照电阻的上海喜事来食品有限公司无法读取标称值阻值。然后打开万用表挡位开关按钮，并依据电阻的标称阻值将万用表调高合适的欧姆挡位。
2、借用万用表校零。红、黑表笔短接，变动微调旋钮，使万用表指针朝0ω的位置，然后再再进行测什么。在用指针式万用表先检测时，还必须执行将摆轮校（调）零这一关键步骤，方法是将万用表横放某一欧姆挡后，红、黑表笔短接，变动微调旋钮，使万用表指针朝0ω的位置，然后再再并且测试。
汽车衡器参数：
1.准确度等级：oimlr76中准确度级
2.系统工作电压：ac187～242v，49～51hz
3.相对湿度：20％～90％rh
4.工作温度：过秤没显示控制器-10～40℃，称重时部分-40～70℃
5.数字显示毛重、净重、皮重
6.动态、欠载和严重超重等状态总是显示
7.数字滤波、自动启动清零跟踪
8.传感器防护等级ip68
9.采用911221886.x《多个称重传感器的电子衡器》
排成部件
1.高强度整体秤台（分段式）
2.高精度桥式称重传感器
3.xk3190系列智能化交直流两用型过秤显示仪表（随机软件打印机）
4.全不锈钢防浪涌接线盒
汽车衡器选配：
1.防爆套件（exibiict4/ct5，exiaiict6）
2.打印机（松下p1121针式打印机）
3.大屏幕显示器（3英寸，5英寸，8英寸）
4.过秤管理软件
5、防浪涌电源保护器、ups不间断电源
不断物联网时代的到来，海量的数据蜂拥而上。特别是各种应用终端和边缘侧必须处理的数据越来越多，并且对处理器的稳定性，在内功耗做出了越来越大高的要求，这样，现代的计算体系和架构的短板就稍显愈加线条清晰，未来，本身更高效率和更低功耗的计算系统当然会逐渐式微。
在那，存算一体（computingofmemory，内存内计算出）ai芯片因运而生。目前，不少国际上的落后企业和研究机构还在专注于各种新发明存储器的研究，其中个不大的驱动力那是希望还能够利用具备更高效率的存算一体系统，而在这其中，ai的融入其中也一大趋势。这些以至于计算存储位置ai的融合发展下一界了一大方向。
不光是在国际上，最近几年，我国本土的一些企业和科研院所也在致力这方面的研究工作。就在上周，合肥恒烁半导体科技公司与科大团队4小时12分两年约定研发的基于条件nor闪存架构的存算一体ai芯片系统演示成功了结束。这是国际落后的低功耗芯片存算一体的人工智能芯片。据消息称，该芯片是一款更具边缘计算和推理能力的ai芯片，能实时自动检测通过摄像头拍摄好的人脸头像并能提供算出概率，鲜艳工业森林防火中的人脸识别与救援、心电图的实时监测、人工智能在人脸识别上的硬件解决方案等。
这也我国本土企业在基于组件nor闪存架构的存算一体ai芯片领域的又一次强行突破，但是，在该领域，恒烁半导体并不是任何一家，也有其它一些企业也在并且着基于组件nor闪存架构的低功耗ai芯片的研究工作。那就，才是一种传统的、非前沿的存储技术，nor闪存基本架构有整样的特点和优势，能够以至于这些企业不受投入到资源和人力，并且你所选的低功耗ai芯片和系统研发呢？
存算一体的优势
在谈实现nor闪存整体架构ai芯片的特点和优势之前，先来看看看存算一体芯片的优势船舶概论还能够关键难点。
从目前来看，无论是是pc还是超算，处理器和存储芯片大都分离出来的，这那是冯诺依曼50多年前得以确立的计算架构。随着技术的发展，存储计算出分离的过程的架构瓶颈越加很明显。
好象芯片的设计思路是减少大量的并行计算单元，比如说上千个ai卷积单元，这样，必须全局函数的存储资源也在增大，而现在，在民间的计算架构当中，存储一直都是太远且稀缺的资源，随着运算单元的增加，每个单元都能够建议使用的存储器的带宽和大小将慢慢的减小，而紧接着人工智能时代的到来，这种矛盾略显越加主体形象，特别是对此物联网来说，网络的每一层，现有权重和每个ai训练示例的元素都被读取到处理器的寄存器中，然后交叉相乘，并将结果写回到自己存储器中。这样，性能瓶颈就不是在计算一侧了，反而处理器和存储器阵列之间的带宽。存储器和处理器之间的这种分离是冯·诺依曼架构的定义特征之一，但是必然于完全所有古代计算系统中。
这种“存储墙”的高起正准备阻扰着ai产业的发展，可以说，存储器是ai芯片发展的的最瓶颈。
在很多ai推理运算中，90%以上的运算资源都耗掉在数据抬运的过程中。芯片内部到外部的带宽，在内片上缓存空间限制修改了运算的效率。并且，在业界和学术界，越来越密集的人认为存算一体化是未来的趋势，是可以很好地可以解决“存储墙”问题。
假如也能让计算和内存更为紧密地生克制化在一起，甚至还是在内存内并且计算，就是可以强力反弹实力提升数据的传输效率，而节约时间更多的电能，是因为在内存和计算之间不再需要往返太次数，一切处理过程都再同一芯片内结束了。
分类
是为应对物联网和存算一体的应用需求，各种新型的、传统的存储技术和器件一齐登场，想在这些新兴应用方面尽量地术法出自己的才华。
过去50年中，sram、dram和flash早拥有存储器的主力，这些存储结构在往更小的几何结构微缩的过程中都存在地问题，很不重要的原因只是相对而言它们全是平面结构，而新的存储技术，如实现电阻开关的存储技术是金属层结构，永久消除了许多制造问题。但，导致dram和flash技术已经太能成熟，成本又比较低。因为，它们在存算一体方面依旧有独到眼光的优势，也正准备被一些企业所需要
暂时来看，新型的存储技术主要以及马氏体相变存储器（pcm）、铁电存储器（feram）、磁阻ram（mram）、电阻ram（rram或reram）、自旋全部转移转矩ram（stt－ram）、导电桥ram（cbram），以及氧化物电阻存储器（oxram）等。基于条件这些的存算一体研究全都地都在进行着，相对应的成果也偶尔会诸于于报端。以上这些大都新技术，从目前情况看，它们的要注意问题那就是成本，在内生态系统的完整度，还需要一些发展时间才能成气候。
而从存储与计算出的结合来看，存算一体又也可以分成三类两大类：一是在dram中植入逻辑计算单元，被称为内存内处理或是近数据计算，这种的很更适合云端的大数据和神经网络训练等应用；二是存储和计算彻底生克制化在一起，存储器件也即计算出单元，如按结构基于条件nor闪存架构的存算一体ai芯片，其主要特点是能耗低、运算效率高、速度快且成本低，这种形式比较比较适合我边缘侧的神经网络推理等应用。
nor闪存架构的优势
基于条件nor闪存架构的存算一体ai芯片，依靠norflash的模拟特性，可真接在存储单元内并且全精度矩阵卷积运算（乘加运算）。尽可能避免了数据在alu和存储器之间来回传输的瓶颈，进而使功耗利多会降低、想提高了运算效率。
其flash存储单元可以存储神经网络的权重参数，另外还也可以能完成和此权重相关的乘加法除法运算，使将乘加法运算和存储文件融合到了一个flash单元里面。比如，100万个flash单元也可以存储100万个权重参数，另外还是可以分头并进能够完成100万次乘加法除法运算。
在这样的芯片里面，深度学习网络可以被映射出到多个flash阵列，这些flash阵列不光也可以存储数据，其深度学习网络同样还能能够完成ai推理，特别注意，这个过程是不必须五十点逻辑可以计算电路的，一切全面处理都在这一块芯片内完成。而言于悠久的传统的冯诺依曼架构深度去学习芯片，这种的运算效率的很高，不过成本低廉，而且会省了dram、sram包括片上并行计算单元，最终达到更简练了系统设计。
暂时来看，这种基于nor闪存架构的存算一体ai芯片，其通常应用领域那就是对成本和运算效率（特别是功耗）敏感的应用，如边缘侧的低功耗、低成本语音识别等。而随着人工智能和物联网的发展，它还可以学习拓展更多的应用场景。
结语
即便研制开发存储技术，肯定以nor闪存为代表的比较知名技术，在发展存内计算ai芯片方面，都必须不断完善生态系统建设，才能使整个产业发展下来。
但，以外存储和计算技术本身之外，行业相关的接口标准跟进最重要的重要的是，特别是是对以读取为基础的新发明应用来说，非常最重要。至于，因此芯片内部集中在一起了越来越多的功能块，片内总线和片内网络系统蓝月帝国了三个新的课题，目前，这方面的研究和新技术越来越受到业界的重视，新的技术和ip也大批推出。
