-
公开(公告)号：CN103808410A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410060550.2
申请日：2014-02-21
Applicant: 清华大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明提供一种对偶编码压缩高光谱成像的装置，包括：目镜，对场景高光谱信号进行汇聚成像；空间光调制器，用于对高光谱信号进行空间调制；衍射光栅，用于对调制后的高光谱信号进行色散得到空间编码的色散光谱；光谱调制器，用于实现高光谱信号的光谱调制；带通滤波片，用于过滤掉不需要谱段的光谱；CCD传感器，用于记录并存储图像。根据本发明实施例的装置，利用在单曝光时间内协同变化空间光调制器和光谱调制器的图案以实现对偶编码三维高光谱数据编码到二维的传感器所采集到的图像，通过设计不同的光调制函数并应用相对应的重构算法来实现多种不同的采集模式，包括可编程空变滤波器，多路复用高光谱成像以及高分辨率的压缩高光谱成像。
-
-
公开(公告)号：CN115809694A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211426346.9
申请日：2022-11-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及光计算和人工智能技术领域，提供一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备及处理方法，设备包括输入单元、衍射调制结构、光探测组件和处理单元；输入单元用于将N个任务的输入调制到N个波长，经光场叠加形成混合光束后输入衍射调制结构，衍射调制结构用于将输入的混合光束的各波长成分并行处理后输出；光探测组件用于探测衍射调制结构的输出平面的光强；输出平面包括M个类别的检测区域，每个检测区域包含N个子区域；处理单元用于根据各检测区域中对应子区域的光强分布，确定N个波长对应的N个任务的推理结果。解决了D2NN仅能适应单一深度学习任务，通用性较差的问题，实现了多任务并行，提升了通用性。
-
公开(公告)号：CN111563583B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010257989.X
申请日：2020-04-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经常微分方程的光计算芯片设计方法及光计算芯片，其中，方法包括：将单次输入模块作为光计算芯片结构的输入端；将用波导搭建的马赫曾德尔干涉器以及非线性区域组成相应的网络实现全连接层的效果；将用波导搭建的微环谐振器实现积分器的作用，以把干涉器输出的信号进行积分操作；加入一个反馈环节，使积分后的信号进行循环计算，以达到完成常微分方程神经网络的目的。该方法通过设计光学计算芯片的结构，采用光学矩阵乘法计算元件，光学积分器元件和反馈环节来实现高速，低功耗以及占用面积小的人工神经网络常微分方程光计算芯片。
-
公开(公告)号：CN112418403B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011339778.7
申请日：2020-11-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提成了一种基于光学衍射原理和可编程器件的光学衍射计算处理器，包括：多个输入节点和多个输出节点：多个神经元，其中，所述多个输入节点通过多个光衍射连接到所述多个神经元，其中，所述多个神经元的连接强度的权重由衍射调制确定，且每个所述光电神经元执行其加权输入的光场总和，并通过对光电转换过程中自然发生的计算光场应用复数激活函数来生成单位输出，并输出至多个输出节点，其中，所述多个神经元由可编程器件构成。本发明的优势在于现有的光学计算存在可编程性和大规模计算不可兼顾的矛盾，提出了一种可实际应用的通用光学计算处理器。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663721A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210096529.9
申请日：2012-04-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种动态场景的散焦深度估计和全聚焦图像获取方法，包括以下步骤：获取多张散焦图像的第一深度图以及全局不一致的模糊核，采用基于散焦深度估计和图像去模糊算法进行反馈迭代优化以得到每一时刻的全聚焦图像和第二深度图；对每一时刻的全聚焦图像进行颜色分割后对深度图进行平面拟合，并进行空间上的精化以得到第三深度图，并重新优化以得到优化的全聚焦图像；对优化的全聚焦图像进行光流估计后对第三深度图进行平滑，在时间上精化第三深度图以得到时间一致的深度估计结果。该方法可以获得更精确的动态场景深度估计结果和全清晰图像，容易实现。
-
公开(公告)号：CN111582470B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202010255290.X
申请日：2020-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于STDP的自适应非监督学习图像识别方法及系统，方法包括；将输入的时序脉冲信号输入至自适应多神经元模型的脉冲神经网络，使神经元因输入神经元的正刺激和输出神经元间的负刺激的共同作用产生输出脉冲；通过自适应神经元模型将通过自平衡函数对本神经元的发射率进行负反馈调节；在输入神经元在接收时序脉冲信号时，对输出神经元施加衰变的正刺激，输出神经元在任一输出神经元出现脉冲时，对其他输出神经元产生固定的负刺激；根据赫布理论，双层神经元间的兴奋突触连接权重将基于脉冲时间依赖的可塑性规则进行改变，使输出神经元在且仅在其识别的特定图形出现时，在窗口时间内，产生脉冲。该方法可以防止出现过输出或静默的情况。
-
公开(公告)号：CN111582468B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010255311.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种光电混合智能数据生成计算系统及方法，其中，系统包括：电子压缩采样模块，用于非监督地学习输入数据的特征概率分布，将输入信息压缩到低维空间并进行分布采样；特征转换模块，用于将压缩采样后的电子特征信号转化为光学特征信号；全光数据生成模块，由多个无源的光学频域调制模块组成，用于将输入的光学特征信号生成全新的计算数据。该系统可以实现光速的智能数据生成，使得光电混合系统或全光机器学习能够实现非监督的智能数据生成。
-
公开(公告)号：CN112418403A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011339778.7
申请日：2020-11-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提成了一种基于光学衍射原理和可编程器件的光学衍射计算处理器，包括：多个输入节点和多个输出节点：多个神经元，其中，所述多个输入节点通过多个光衍射连接到所述多个神经元，其中，所述多个神经元的连接强度的权重由衍射调制确定，且每个所述光电神经元执行其加权输入的光场总和，并通过对光电转换过程中自然发生的计算光场应用复数激活函数来生成单位输出，并输出至多个输出节点，其中，所述多个神经元由可编程器件构成。本发明的优势在于现有的光学计算存在可编程性和大规模计算不可兼顾的矛盾，提出了一种可实际应用的通用光学计算处理器。
-
公开(公告)号：CN112014210A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010789557.3
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国三峡建设管理有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种预测大坝低热水泥全级配混凝土真实强度性能的方法，步骤一：采用完全相同的混凝土原材料和配合比，在大坝施工现场分不同季节浇筑成多组全级配混凝土试件和湿筛混凝土试件；步骤二：待所有试件达到设计的试验龄期后，在压力试验机或万能试验机上，分别采用相关规范规定的全级配混凝土和湿筛混凝土抗压强度和劈裂抗压强度的加载方式，进行抗压强度试验以及劈裂抗拉强度试验；步骤三：确定所述天然养护下同龄期全级配混凝土和湿筛混凝土强度参数的换算关系；步骤四：采用所述等效龄期法预测全级配混凝土真实强度参数；步骤五：不同设计强度大坝混凝土强度参数的等效。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.051 seconds)
