一种基于深度学习的AlGaAs光电阴极结构设计方法

    公开(公告)号:CN111639465B

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202010497302.X

    申请日:2020-06-04

    Abstract: 一种基于深度学习的AlGaAs光电阴极结构设计方法,涉及光电子探测材料、深度学习的技术领域。本发明包括如下步骤:构建多层结构的AlGaAs光电阴极结构;结合构建的AlGaAs光电阴极结构,建立一个训练数据集;将训练数据集输入到训练神经网络;对训练后的神经网络进行测试,得到AlGaAs光电阴极结构设计。本发明利用深度学习理论,自动训练出符合要求的AlGaAs光电阴极结构,极大地减小设计的时间成本和实验成本,获得高效、有效的结果。能快速实现AlGaAs光电阴极按需结构设计,如夜天空下微光像增强器、海洋光电子探测器件、真空电子源、太阳能电池等不同光谱响应要求的领域。

    一种基于深度学习的AlGaAs光电阴极结构设计方法

    公开(公告)号:CN111639465A

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN202010497302.X

    申请日:2020-06-04

    Abstract: 一种基于深度学习的AlGaAs光电阴极结构设计方法,涉及光电子探测材料、深度学习的技术领域。本发明包括如下步骤:构建多层结构的AlGaAs光电阴极结构;结合构建的AlGaAs光电阴极结构,建立一个训练数据集;将训练数据集输入到训练神经网络;对训练后的神经网络进行测试,得到AlGaAs光电阴极结构设计。本发明利用深度学习理论,自动训练出符合要求的AlGaAs光电阴极结构,极大地减小设计的时间成本和实验成本,获得高效、有效的结果。能快速实现AlGaAs光电阴极按需结构设计,如夜天空下微光像增强器、海洋光电子探测器件、真空电子源、太阳能电池等不同光谱响应要求的领域。

    一种个性化服装尺寸红外测量仪

    公开(公告)号:CN210539081U

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201921443787.3

    申请日:2019-09-02

    Abstract: 本实用新型公开了一种个性化服装尺寸红外测量仪,其特征在于:固定支架为竖直设置的倒T形结构,且在其竖直部分水平对称设有第二支架,第二支架均通过轴套与固定支架滑动连接;在第二支架的下方水平设有第一支架,第一支架通过轴套与固定支架滑动连接;在第二支架的另一端上方竖直设有第三支架,第三支架通过轴套与第二支架滑动连接;在固定支架的水平部分设有第一红外测距模块,第一红外测距模块设于第一支架同一侧,且其输出端竖直向上设置;在第一支架的另一端设有第二红外测距模块;在第三支架的上端设有第三红外测距模块。本实用新型可在短时间内测出身体各个部位的尺寸,且操作方便快捷、准确性高。

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