变压吸附法是一种气体吸附分离技术，通过改变压力来实现气体的吸附和解吸过程。吸附分离是利用吸附剂对特定气体吸附和解析能力上的差异进行分离的。目前，GIS装置在大中城市、电厂等都已经普遍使用，而对六氟化硫的年漏气总量还未见到有关监测数据。为了促进这个过程的进行，常用的有加压法和真空法等。吸附过程具有体积相对较小、自动化程度高、操作简单等特点。但变压吸附存在出气过程不稳定、产品气纯度
高纯氮气浓度
变压吸附法是一种气体吸附分离技术，通过改变压力来实现气体的吸附和解吸过程。吸附分离是利用吸附剂对特定气体吸附和解析能力上的差异进行分离的。目前，GIS装置在大中城市、电厂等都已经普遍使用，而对六氟化硫的年漏气总量还未见到有关监测数据。为了促进这个过程的进行，常用的有加压法和真空法等。吸附过程具有体积相对较小、自动化程度高、操作简单等特点。但变压吸附存在出气过程不稳定、产品气纯度有波动等问题。
低温冷凝吸附法是采用制冷机为冷源的分离方法，利用氦气沸点低的物理特性，达到分离气体的目的。此种方法适用于氦气使用量小、压力稳定且连续使用的工况。
Arm的氦气技术，嵌入式设备提供增强的机器学习和信号处理。
氦气将为Cortex-M处理器提供15倍以上的ML性能和5倍的信号处理能力。的数字信号处理(DSP)可通过Arm技术在更丰富的基于Cortex-A的设备中实现。但依然存在内部故障隐患的检测比较困难等问题，尤其是局放信号的检测。对于更受限的应用程序，Arm还在其性能更高的Cortex-M处理器(Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33和Cortex-M35P)中添加了DSP扩展。这两种技术都可以用在某些应用程序中加速ML计算。
对于以能效为优先考虑的受约束的嵌入式系统，历来的解决方案是将Cortex处理器与SoCs中的DSP耦合，这增加了硬件和软件设计的复杂性。
通过交付实时控制代码、ML和DSP执行而不影响效率，他们设计了使用氦气的Armv8.1-M来消除这些挑战。氮气在大气中含量虽多于氧气，但是由于它的性质不活泼，所以人们是在认识氧气之后才认识氮气的，不过它的发现却早于氧气。其理念是，它将为软件开发人员提供安全扩展智能应用程序的能力，这些应用程序可以在更广泛的设备上利用DSP功能。这应该能够增强对跨三个关键类别的新兴应用程序的支持;振动，运动，声音，以及视觉与图像处理。
希望这将改善未来设备的用户体验，如传感器集线器、可穿戴设备、音频设备和工业应用，这些设备由基于Cortex-M和氦气技术的下一代SoCs驱动。
氦是所有元素中不活泼的元素，极难形成化合物，这是因为氦的原子核到电子层距离很小，并且达到了稳定结构。在当前众多方式不同的显现技能中，激光显现技能已成为显现范畴的主流。它的性质便决定了用途，氦的应用主要是作为保护气体、气冷式核反应堆的工作流体和超低温冷冻剂等等。2017年2月6日，南开大学的王慧田、周向锋团队及其合作者在《Nature Chemistry》上发表了有关在高压条件下合成氦钠化合物——Na2He的 ，结束了氦元素无化合物的历史，标志着我国在稀有气体化学领域走到了前沿。
前期曾以氦-nai激光器输出的632.8nm或ke离子激光器输出的647.1nm为红光光源， 以ya离子激光器输出的514.5nm和488nm为绿光、蓝光光源作为三基色开展相关的显现技能的研讨。由于其电负性的作用，灭弧能力约为空气的100倍，特别适用于高电压大电流的开断。气体激光器由于体积巨大，电光转化功率低，使得前期以气体激光器作为三基色光源的激光显现系统研 究仅停留在实验室作业形式，无法接近实用化；
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