摘要：本发明涉及制备定量喷雾吸入剂的处方组成及制程，其处方组成主成分可为乙二型协同剂、皮质类固醇或是两种的组合。其处方制备成为均匀悬浮剂型，以氢氟烷(HFA)为推进剂及少量酒精、聚乙二醇(PEG)作为助悬剂及粒径调节剂。

摘要：一种机械手臂承载装置与承载物平行感测系统及感测方法，包含有：一承载装置，具有一承载面；其中该承载面具有一第一位置及一第二位置，且该第一位置与该第二位置间距一预定距离；一第一感测单元及一第二感测单元，设于该承载装置，用以感测该承载面的振动，据以产生一第一讯号与一第二讯号；一处理装置，用以接收并分析该第一讯号及该第二讯号；以及一警示装置，通讯连接该处理装置；借此，当该处理装置判断该第一讯号与该第二讯号不同时，即控制该警示装置发出一警示讯号。

摘要：本发明公开了一种具埋入式感测器的机械手臂承载装置，包含有：一本体，内部具有一第一容置空间；一感测单元，设于该本体的该第一容置空间内，该感测单元用以感测该本体的振动程度；以及一封盖，设于该本体的该第一容置空间的顶面，使该感测单元位于该本体与该封盖之间；该封盖用以防止该感测单元与外界接触；借此，当驱动该本体进入一工作空间运作时，该感测单元位于该工作空间的范围内，在侦测到该本体的振动后产生一相对应的振动讯号，并传输至一数位装置。本发明解决了如何在微小的工作空间中也能更灵敏而直接的感测机械手臂的承载装置的振动程度，并防止感测单元污染环境或被环境污染的可能性。

摘要：本公开涉及压控振荡器及锁相回路，其中压控振荡器包含输入电路、第一电流供应电路、第二电流供应电路、滤波电路以及振荡电路。输入电路包含运算放大器以及第一输入电晶体。运算放大器用以根据输入电压以及反馈电压以产生输出电压。第一输入电晶体用以根据输出电压以及电源供应电压以产生输入电流。第一电流供应电路用以根据输入电流以产生第一输出电流。第二电流供应电路用以根据输入电流以产生第二输出电流。滤波电路耦接输入电路与第二电流供应电路，并用以降低输入电流的变化对第二电流供应电路的影响。振荡电路用以根据第一输出电流与第二输出电流以产生输出时钟。

摘要：一种自偏压反相器及其控制方法涉及自偏压反相器，包含电源端、输入端、输出端、第一晶体管、第二晶体管、电容器、开关单元及阻抗组件。电源端用以接收工作电源。输入端用以接收输入信号。输出端用以输出与输入信号相关的输出信号。第一晶体管电性连接于电源端与输出端之间，且第一晶体管的控制端电性连接于节点。第二晶体管电性连接于输出端与接地端之间，且第二晶体管的控制端电性连接于节点。电容器电性连接于输入端与节点之间。开关单元并联于电容器。阻抗组件电性连接于节点与输出端之间。

摘要：本公开提供一种半导体封装包括第一半导体器件和第二半导体器件。第一半导体器件包括具有沿第一方向配置的多个第一标尺图案的第一对位图案。第二半导体器件安装在第一半导体器件之上并且包括具有沿平行于第一方向的第二方向配置的多个第二标尺图案的第二对位图案，并且第一标尺图案的标尺刻度不同于第二标尺图案的标尺刻度。

摘要：本发明公开了一种一次快烧透明微晶砖及其生产工艺，包括坯体；熔块釉，面釉，发色釉；所述熔块釉包括：SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、KNaO、BaO、B2O3、ZnO、TiO2；所述面釉包括：SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、KNaO、TiO2；所述发色釉包括：SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、KNaO、TiO2。本发明还公开了一种一次快烧透明微晶砖的生产工艺，一次烧成得到一次快烧透明微晶砖，采用本发明生产的一次快烧透明微晶砖发色佳，排气好，平整度好，透明度高，并且成本低，周期短，有利于推广应用。

摘要：本发明涉及胶水生产工艺，属于胶水工艺技术领域；原料由下述重量分的物料制备而成：天然橡胶60‑80份、丁苯橡胶10‑30份、聚异丁烯3‑8份、氯磺化聚乙烯2‑8份、氧化锌3‑8份、硬酸酯0.5‑1.5份、防老剂1‑3份、碳纤维6‑15份、丙烯酸3‑5份；关闭疏水阀前的阀门，打开冷却水进水阀进行降温，降温至80‑82℃时，关闭冷却水进水阀，同时水排完后立即关闭出水阀，将温度稳定在70℃，加入部分原料，从开始冷却时计时，连同在70℃保温时间共计80分钟；工艺设计合理，原料配比适中，且加工步骤简单明了，可有效的提高胶水的制作品质，避免了现有技术中存在的问题，减少了成本，扩大了胶水的应用领域。

摘要：本发明提供一种基于遗传算法的分布式参数服务器更新方法，该方法在工作节点前向传播计算出损失函数的损失值Loss后，就将损失值发送给参数服务器，参数服务器此时就可以利用损失值进行遗传算法的选择，并等待各工作节点后向传播计算出各层参数的梯度，发送回来。即利用了同步等待的时间，来根据损失值对工作节点的参数进行评估，进行一定的筛选，并使用交叉变异增加随机性，使得参数更新时不再使用所有的梯度的加和，而是对于收敛性好的工作节点的参数会保留，对于收敛性差的工作节点的参数进行丢弃。每一次迭代时同样经历一代筛选，经过多代筛选后，得到最优的个体基因型，将其对应到工作节点的梯度选用上，从而运用到参数更新中。

摘要：本发明涉及一种分布式深度学习的参数更新优化系统；在参数更新部分对参数进行了版本控制，在参数服务器端和工作节点上都增加了参数的版本号，当前的工作节点拉取最新版本的参数进行训练跟梯度计算后，参数服务器会根据两个版本号的差值作为此工作节点此次迭代的梯度陈旧度σ_i,l，然后将梯度乘以对参数进行更新；进一步的设定一个强制同步的迭代次数T，每个工作节点在进行T次迭代后会强制同步一次，两种机制相结合来改善梯度陈旧导致的收敛性差的问题。