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        電子科技大學(xué)專利技術(shù)

        電子科技大學(xué)共有35841項專利

        • 本發(fā)明涉及液晶電控可調(diào)超表面陣列技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種液晶電控可調(diào)超表面陣列的RCS預(yù)測與排布優(yōu)化方法,包括:獲取液晶電控可調(diào)超表面單元及其陣列的幾何結(jié)構(gòu)與尺寸參數(shù);建立并處理形成頻點(diǎn)?狀態(tài)參數(shù)集索引表;計算超表面陣列在觀測方向上的RC...
        • 本發(fā)明屬于光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于磁光非互易相移波導(dǎo)的集成Sagnac型傳感器。本發(fā)明提出的基于磁光非互易相移波導(dǎo)的集成Sagnac型傳感器,通過在傳統(tǒng)的Sagnac傳感器中集成磁光非互易移相波導(dǎo),用于替代傳統(tǒng)相位調(diào)制器,從而進(jìn)行Sag...
        • 本發(fā)明提供一種基于碳量子點(diǎn)改性的PVDF?TrFE聚合物固態(tài)電解質(zhì)及其制備方法,屬于聚合物固態(tài)電解質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域。該固態(tài)電解質(zhì)以PVDF?TrFE作為聚合物基體,同時添加成膜添加劑和碳量子點(diǎn)功能填料,使得不僅具有較高的離子電導(dǎo)率,還能誘導(dǎo)鋰...
        • 本發(fā)明公開一種基于多模分析的諧振腔高精度偏差診斷方法,涉及高頻諧振腔技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:S1.構(gòu)建物理偏差?諧振特征數(shù)據(jù)集;S2.獲取待測件的諧振特征;S3.進(jìn)行特征匹配;S4.完成偏差歸因。本發(fā)明通過多模特征實(shí)現(xiàn)非介入式高精度診斷,...
        • 本發(fā)明提出一種基于混合變分期望最大化的文本屬性圖節(jié)點(diǎn)分類方法,屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:基于預(yù)訓(xùn)練語言模型和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基礎(chǔ)雙模塊框架并初始化;執(zhí)行一次M步前向傳播生成結(jié)構(gòu)偽標(biāo)簽;預(yù)訓(xùn)練語言模型在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督更新執(zhí)行E步訓(xùn)練...
        • 本發(fā)明提出一種高電源抑制比的LDO電路,屬于電源管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明使用一種串聯(lián)多級緩沖結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)具有多級串聯(lián)緩沖器以及分段功率管,串聯(lián)緩沖器對分段功率管進(jìn)行逐步驅(qū)動,能夠有效地將電路中的非主極點(diǎn)轉(zhuǎn)移到更高頻率并且引入有益的前饋零點(diǎn)進(jìn)...
        • 本發(fā)明公開了一種基于模型脆弱性感知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容錯方法,首先部署預(yù)訓(xùn)練量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并設(shè)置實(shí)驗超參數(shù)再輸入原始數(shù)據(jù)集執(zhí)行位置敏感搜索算法,輸出迭代加固后的預(yù)訓(xùn)練量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,最后對輸出的加固后的預(yù)訓(xùn)練量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行部署應(yīng)用,...
        • 本發(fā)明屬于功率器件測試技術(shù)領(lǐng)域,具體是涉及一種氮化鎵器件動態(tài)導(dǎo)通閾值電壓測試電路與方法。解決現(xiàn)有GaN器件動態(tài)閾值電壓表征中存在的應(yīng)力切換實(shí)時性差、參數(shù)提取精度低、以及難以覆蓋多種工況等問題。本發(fā)明的電路包括高壓源電路,用于提供可調(diào)的高...
        • 本發(fā)明涉及數(shù)字信號生成與高頻電子技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種高分辨率序列脈沖合成裝置,上位機(jī)配置并下發(fā)序列脈沖參數(shù),數(shù)據(jù)讀取控制模塊根據(jù)參數(shù)生成基態(tài)控制數(shù)據(jù)流;可編程邊沿精調(diào)模塊根據(jù)邊沿偏移步數(shù),采用多通道協(xié)同精調(diào)算法生成多路控制數(shù)據(jù)流;數(shù)...
        • 本申請?zhí)岢隽艘环N基于狹縫環(huán)結(jié)構(gòu)的片上角動量探測方法,能夠同時分辨SAM和OAM。當(dāng)背照時,環(huán)內(nèi)的蝕刻狹縫會產(chǎn)生表面等離子體極化激元(SPP)波,在中心形成SAM和OAM相關(guān)的干涉圖案。不同的干擾模式能夠通過單次測量直接識別SAM和OAM...
        • 本發(fā)明公開了一種多邊形四中柱集成矩陣平面變壓器,將印刷電路板繞組置于磁芯組件底座和磁芯組件頂蓋之間,通過膠體進(jìn)行固定;當(dāng)原邊電流流入第二內(nèi)層繞組時,在四個圓形中柱內(nèi)產(chǎn)生特定極性的磁通,通過將磁柱分為兩組并實(shí)施相位或物理角度的旋轉(zhuǎn)補(bǔ)償,使...
        • 本發(fā)明涉及功率半導(dǎo)體技術(shù),具體涉及一種低開關(guān)損耗的IGBT器件及其制備方法,通過在第一溝槽和第二溝槽的內(nèi)壁設(shè)置柵氧層,其下部填充虛擬溝槽柵,上部填充有效溝槽柵,從而形成分裂式溝槽柵結(jié)構(gòu),有效降低器件開關(guān)過程中的米勒電容效應(yīng),減弱開啟階段...
        • 本發(fā)明屬于鈣鈦礦光伏技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于模板層的鈣鈦礦太陽能電池的制備方法,在制備鈣鈦礦吸光層的過程中,預(yù)先形成第一有機(jī)前驅(qū)體溶液層,一方面,第一有機(jī)前驅(qū)體溶液層能夠作為無機(jī)框架層形成過程中晶體生長的晶種,提高無機(jī)框架層的結(jié)晶性,使得...
        • 本發(fā)明公開了一種柔性三維多向力傳感檢測陣列裝置及其制備方法。該裝置包括柔性基底層、陣列化三維梯形傳感單元、上下雙層電極結(jié)構(gòu)、貫通導(dǎo)電孔、液態(tài)金屬導(dǎo)電層及封裝層。所述三維梯形傳感單元由沿90°方向分布的四個子單元組成,形成360°空間感知...
        • 本申請涉及一種基于渦旋光特性的激光探測背景噪聲抑制系統(tǒng)及方法,屬于激光探測與光學(xué)濾波技術(shù)領(lǐng)域,利用激光(相干光)與太陽光(非相干光)在渦旋相位調(diào)制下的響應(yīng)差異:信號光受相位調(diào)制在焦平面形成中心強(qiáng)度為零、主能量外擴(kuò)的空心環(huán)狀光環(huán);背景光因...
        • 本發(fā)明公開了一種基于全閉環(huán)硬件觸發(fā)的相控陣天線快速標(biāo)校測試系統(tǒng),涉及天線技術(shù)領(lǐng)域,包括主控工控機(jī)、FPGA硬件觸發(fā)控制器、矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀VNA、DAC信號發(fā)生器、六軸精密機(jī)械臂、設(shè)置在六軸精密機(jī)械臂上的微波探頭、高精度雙軸轉(zhuǎn)臺、設(shè)置在高...
        • 本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)感知的多階段網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)恢復(fù)方法,包括:在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中,識別因斷鏈影響的路徑集合;在去除斷鏈后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中,為每條受影響的路徑生成候選路徑集合;針對每條候選路徑,計算與對應(yīng)原始路徑的綜合結(jié)構(gòu)相似度;考慮通信降級因素...
        • 本發(fā)明提供一種基于邊緣推理的算力監(jiān)測調(diào)控方法、裝置及設(shè)備,通過采集當(dāng)前算力核心板啟停過渡態(tài)的實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)、穩(wěn)定態(tài)歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)及相鄰算力核心板的啟停過渡態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),對多源算力監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進(jìn)行補(bǔ)全,從當(dāng)前算力核心板啟停過渡態(tài)的初期階段至穩(wěn)定...
        • 本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,提供了一種基于分層對比學(xué)習(xí)的開集加密流量識別方法及系統(tǒng),主要解決現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的加密流量檢測方法中面對未知類別攻擊識別能力差以及傳統(tǒng)封閉世界假設(shè)帶來的泛化能力不足等問題。主要方案包括通過對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集...
        • 本發(fā)明公開了一種基于兩步混合量化策略的Vision?Transformer模型壓縮方法,首先對預(yù)訓(xùn)練的Vision?Transformer模型進(jìn)行量化敏感性分析,提出兩步混合量化策略,第一步通過余弦相似度對模型中各線性層和卷積層進(jìn)行預(yù)篩...
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