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公开(公告)号：CN115016242B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210545975.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于纳秒脉冲拉姆塞谱的原子束光钟及其实现方法。本发明的基于纳秒脉冲拉姆塞谱的原子束光钟包括：657nm激光器、超稳激光稳频系统、第一分光镜、光放大器、光斑缩束装置、声光调制器、钙原子炉、423nm激光器、第二分光镜、原子束管、光电探测器以及伺服反馈控制电路。该原子束光钟稳定性高。
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公开(公告)号：CN114967408A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210851641.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京大学
IPC: G04F5/14
Abstract: 本发明提供了一种整机真空封装的芯片原子钟及其实现方法。该芯片原子钟包括：物理系统与电路系统，物理系统与电路系统安装在底板上，且物理系统、电路系统、底板的外部设置真空绝热外壳，真空绝热外壳为密封外壳，物理系统、电路系统、底板与真空绝热外壳之间的空间为真空，且电路系统通过导线连接到外部的电路系统引脚上。本发明提供的一种整机真空封装的芯片原子钟及其实现方法能够克服由于环境的影响造成的芯片原子钟跃迁频率的漂移的问题，保证原子钟频率输出的稳定性。
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公开(公告)号：CN110780585A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910961652.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 北京大学
IPC: G04F5/14
Abstract: 本发明公布了一种应用轴对称多级磁铁的光抽运铯原子钟及实现方法，属于微波原子钟及微波量子频率标准技术领域。本发明创新地将轴对称多级磁铁束光学系统应用到光抽运小型铯原子钟中，能够把经过光抽运的铯原子束在进入微波谐振腔前集聚，以减少由从铯炉中泻流的铯原子空间上的发散和磁选态对于铯原子的损耗，以提高铯原子的利用效率，进而提高钟跃迁信号的信噪比和铯钟的稳定度指标。该发明能够提高在铯原子钟中铯原子的利用效率，提高钟跃迁信号的信噪比和铯钟的稳定度指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119395966A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411649001.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供一种基于周期脉冲的拉姆塞型热原子束光钟的生成设备和方法。其设备包括脉冲激光器、激光稳频系统、光开关、拉姆塞型热原子室和激光探测反馈系统。其中脉冲激光器用于发射第一激光，脉冲时间为纳秒量级。激光稳频系统用于对第一激光进行预稳频获取第二激光，第二激光通过光开关输送至拉姆塞型热原子室；光开关的开关周期设置为微秒量级；拉姆塞型热原子室用于输出拉姆塞型热第一原子束；激光探测反馈系统用于探测第一原子束，反馈控制脉冲激光器，将脉冲激光器的频率锁定在原子的跃迁谱线上，获取热原子束光钟。本申请能够控制激光与原子的相互作用时间，能够提高拉姆塞型热原子束光钟原子的利用率。
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公开(公告)号：CN119268601A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411353661.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京大学
IPC: G01B11/26
Abstract: 本发明提供一种基于干涉选频和微棱镜阵列反馈的小角度测量基准装置，包括激光发生装置和拍频测量模块，窄带干涉片(4)、微棱镜阵列(5)和压电模块(6)平行固定在高精密水平旋转台(7)上，微棱镜阵列(5)的后表面与压电模块(6)的前表面粘接且压电模块(6)的后表面中心处于旋转台的轴心位置；被测激光频率变化Δf时，则拍频频率的变化量等于Δf。本发明借助激光频率对腔长的超高敏感性，通过旋转腔镜改变腔长引起频率变化，进而将角度测量转化为频率测量，利用窄带干涉片辅助调节进行选模，使腔模变化与干涉选频高度同步，实现激光输出频率不跳模，保证输出频率随旋转角度的连续可调谐性，实现小角度超高精度测量。
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公开(公告)号：CN113312847B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110631907.8
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京大学
IPC: G06F30/27 , G06F9/50 , G06N20/20 , G06F21/62 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的云‑边‑端边缘计算系统的隐私保护方法及系统，包括：基于用户设备的隐私预算建立收敛性模型和隐私泄露模型；基于收敛性模型和隐私泄露模型，建立云服务器效用函数、边缘服务器效用函数和用户设备效用函数；基于最优控制理论的算法优化边缘服务器效用函数和用户设备的效用函数，得到边缘服务器激励策略和用户设备隐私策略；基于梯度上升的算法优化云服务器效用函数，得到云服务器激励策略；基于用户设备隐私策略、边缘服务器激励策略和云服务器激励策略进行图像分类模型的联邦学习，实现联邦学习过程中用户设备隐私数据的保护，同时也能够提高图像分类模型的分类精度。
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公开(公告)号：CN113312180B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110631822.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的资源分配优化方法及系统，通过对用户设备与边缘服务器的连接关系进行调整，从而每个边缘服务器所覆盖的用户设备的所有数据集接近于独立同分布，使得每个部分模型达到目标精度的速度很快，从而可以最大程度降低延迟。本发明实现了更优的系统资源分配，同时实现了更低的系统延迟。
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公开(公告)号：CN113312180A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110631822.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的资源分配优化方法及系统，通过对用户设备与边缘服务器的连接关系进行调整，从而每个边缘服务器所覆盖的用户设备的所有数据集接近于独立同分布，使得每个部分模型达到目标精度的速度很快，从而可以最大程度降低延迟。本发明实现了更优的系统资源分配，同时实现了更低的系统延迟。
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