C16iC3/40T

奔跑着追求目标是一种境界，竭力地挑战极限是一种快乐，微笑着超越苦难是一种幸福。很多时候，累与不累，不取决于事件本身，而终取决于我们的心态。我们常常会发现，做自己喜欢做的事情，累也是一种享受，一种快乐。【广州★洋奕】德国HBM C16iC3/40TT称重传感器。

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称重传感器的起源和发展

1938年美国加利福尼亚理工学院教授E.Simmons（西蒙斯）和麻省理工学院教授A.Ruge（鲁奇）分别同时研制出纸基丝绕式电阻应变计，以他们名字的字头和各有二位助手命名为SR-4型，由美国BLH公司生产。为研制应变式负荷传感器奠定了理论和物质基础。

1940年美国BLH公司和Revere公司总工程师A.Thurston（瑟斯顿）利用SR一4型电阻应变计研制出圆柱结构的应变式负荷传感器，用于工程测力和称重计量，成为应变式负荷传感器的*。1942年在美国应变式负荷传感器已经大量生产，至今已有60多年的历史。

称重传感器的发展经历了70年代的切应力负荷传感器和铝合金小量程负荷传感器两大技术突破；80年代称重传感器与测力传感器*分离，制定R60建议和研发出数字式智能称重传感器两项重大变革；90年代在结构设计和制造工艺中不断纳入*迎接新挑战，使称重传感器技术得到*的发展。

称重传感器的工作原理

电阻应变式称重传感器的工作原理：弹性体（弹性元件，敏感梁）在外力作用下产生弹性变形，使粘贴在他表面的电阻应变片（转换元件）也随同产生变形，电阻应变片变形后，它的阻值将发生变化（增大或减小），再经相应的测量电路把这一电阻变化转换为电信号（mV电压），从而完成了将外力变换为电信号的过程。

称重传感器常用术语解释

灵敏度：加额定载荷或无载荷时，传感器输出信号的差值。单位用mV/V表示。

综合误差：依据OIML　R60，精度等级（国内一般为C3级，分度数3000），±%F.S额定输出。

重复性：在相同环境条件下，对传感器反复加载到额定载荷并卸载，在加载过程中同一负荷点上输出点的大差值对额定输出的百分比。

滞后：从无载荷逐渐加载到额定载荷然后再逐渐卸载，在同一载荷点上加载和卸载输出量的大差值对额定输出值的百分比。NA1-3Kg

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Raj Reddy在1963年加入斯坦福大学攻读博士后，从那时候起就开始研究人工智能。Raj Reddy回忆到，那时一切才刚刚起步，并不清楚它未来的发展方向，“让计算机拥有智能”听起来就像天方夜谭，但现在我们都实现了。

“上世纪60年代，我们提出了一些问题，怎样提高计算机的智力？人类与机器是否能够更高效地进行交流？计算机是否能具备人所具有的能力，比如理解语言和图像？计算机领域有许多关于算法理论的工作，但还从来没有人研究过这些问题，因此我们开始了语音识别的理论研究，取得了不错的研究成果，也需要时间让语音识别技术变得更成熟。”Raj Reddy说到。

60年后的今天，我们在AI领域已经取得了很大的进展。Raj Reddy表示，要使今天的人工智能更进一步，我认为我们要更深入地认识人工智能的理论原理。构建人类如何理解语言的完整理论需要我们投入很多时间，但我认为这非常有意义，因为我们今天致力的人工智能系统将能让更多人类享受智能和便利。今后的人机交互将无需通过打字、触摸等方式实现，和机器交流将变得像和人对话一样简易，这是我们今后的目标。

深度学习由当时的卡内基梅隆教授Geoffrey Hinton在1985年提出。Raj Reddy说到，当时的计算能力极其有限，做深度学习非常困难，但大家都没有放弃。差不多从2010-2012年开始，深度学习在人工智能领域开始变得非常流行，是因为我们今天的计算能力、带宽、存储空间等都获得了几百万倍的提升，这让深度学习这个想法得以广泛实现，它基本的理念其实没有变化。今天海量的数据、高速的数据处理能力，也使我们过去的语音识别、图像识别算法能够在极短时间内进行大量的计算，从而实现更好的效果。

德国HBM 称重传感器

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广州洋奕是国内高科技仪器集成商，德国HBM C16iC3/40T称重传感器严格的技术要求和稳定的产品质量已得到用户的认同，多年来为各行业客户提供了大量的产品与服务，我们的理念就是打造国内好的仪器，顾客满意是我们的梦想！