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公开(公告)号：CN105827223A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610098736.6
申请日：2016-02-23
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
IPC: H03K17/687 , H01L29/78
CPC classification number: H01L29/78 , H03K17/687 , H01L29/7818
Abstract: 本发明公开了一种集成自举的高压驱动芯片及其工艺结构，巧妙地利用高压电平移位电路中通过集成工艺实现的寄生的高压二极管对自举电容进行充电，高压电平移位电路的电源端为高侧浮动电源VB，参考地为浮动电压PGD。PGD由自举控制电路进行控制，VB和PGD之间设有第一寄生二极管和第二寄生二极管，自举控制电路由高侧信号和低侧信号控制，当低侧输出信号LO为高电平且高侧输出信号HO为低电平，或者当低侧输出信号LO为低电平且高侧输出信号HO为低电平时，自举控制电路的输出PGD为高电平VCC，VCC通过第一寄生二极管和第二寄生二极管对外部自举电容进行单向充电。本发明充电速度快、充电效率高、电路结构简单、成本低。
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公开(公告)号：CN110932713B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911093269.8
申请日：2019-11-11
Applicant: 东南大学
IPC: H03K19/0175 , H03K19/0185 , H03K19/00 , H03K19/017 , H03K19/003 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于卷积神经网络硬件加速器的时序弹性电路，涉及数字集成电路领域，适用于卷积神经网络硬件加速器的时序错误检测和校正。时序弹性电路包括：基于数据跳变检测的时序错误检测单元、在线校正单元和时钟控制单元，其中时序错误检测单元由13个晶体管构成，检测窗口长度可根据不同的工艺、电压、温度、老化程度条件进行调节；时序错误校正单元采用功耗较小的传统的锁存器结构，由10个晶体管构成；时钟控制单元生成时钟反向信号和检测窗口时钟信号，不检测时钟上升沿附近的数据延时，提高了电路的错误容忍度。结合卷积神经网络本身的容错性，本发明能够节省传统电路保留的过多时序裕度，且在保证数据精度的同时，降低电路的功耗。
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公开(公告)号：CN111192291B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201911242648.9
申请日：2019-12-06
Applicant: 东南大学 , 南京南大电子智慧型服务机器人研究院有限公司 , 江苏南大电子信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于级联回归与孪生网络的目标跟踪方法，在第一帧，将指定的目标图像及以目标图像为中心构建的搜索区域分别输入以孪生网络构成的特征提取网络，分别得到目标图像与搜索区域的特征图。将得到的不同层次的特征图按设计的Attention机制融合，并一同输入到后续的级联区域推荐网络之中。经过级联区域推荐网络之后得到各个锚框的分类及位置预测信息，并得到锚框的预测得分图。通过非极大值抑制以及添加余弦窗等操作筛选出得分最高的锚框，并根据回归的得到的位置信息得到最终的预测框。本发明与传统算法相比上述算法具有精度高，鲁棒性强以及运行效率高的优点。
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公开(公告)号：CN114781290A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210453278.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测网络的寄生参数提取方法，属于寄生参数提取领域。该方法包括如下步骤：建立寄生电容模式库；创建符合版图互连线特点的数据集；使用自建数据集训练目标检测网络，通过修改损失函数对网络进行优化；用训练过的网络对版图图片进行预测，对网络的预测结果进行后续处理，得到寄生参数值。本发明旨在为数字集成电路寄生参数模式库建立和模式匹配提供了一种简单，供选择的解决方案。
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公开(公告)号：CN111582057B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010310755.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部感受野的人脸验证方法，属于计算、推算或计数的技术领域。步骤是：建立外部数据集，对数据集中的样本进行数据增强；建立卷积神经网络，该卷积神经网络的输入为彩色图片，输出为图片中人脸区域对应的特征向量和人脸位置的预测框坐标，测试时根据预测框在图像中的位置输出对应区域的特征向量；利用测试集对预训练好的卷积神经网络进行测试并根据测试结果对卷积神经网络进行微调。本发明根据深度神经网络的平移不变性，利用一个网络有效提取出人脸区域的特征，使特征向量的感受野恰好仅包含人脸，从而有效减少背景信息带来的噪声，保证人脸验证的准确率，同时提升了网络计算的并行度，大大简化了训练过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298237A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110697592.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的卷积神经网络片上训练加速器，属于计算、推算或计数的技术领域。本卷积神经网络片上训练加速器主要包括：输入数据缓存器、权重数据缓存器、中间运算值缓存器、多模式PE运算单元、最值统计模块、批量归一化模块、激活函数运算模块、量化模块、最大池化模块、梯度更新模块、批量归一化更新模块、编码模块以及逻辑控制模块。本发明通过对各模块的优化设计，实现同时对多张图进行运算，增加了硬件加速器运行时的并行性，降低了对硬件资源的需求，并减少训练过程中的数据流动量，提高了运算效率。本发明通过尽可能充分利用硬件资源，而较为创新地提出了在资源有限的FPGA开发板上进行卷积神经网络训练的实现方法。
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公开(公告)号：CN111426928B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201811583665.4
申请日：2018-12-24
Applicant: 东南大学 , 无锡华润上华科技有限公司
Abstract: 一种氮化镓器件动态电阻测试电路，包括用于驱动待测器件的栅驱动模块、钳位电路和负载模块，负载模块的另一端连接电源DC，钳位电路包括稳压模块和高压二极管D1，高压二极管D1的阳极与稳压模块一端连接，高压二极管D1的阴极与所述负载模块的一端连接并用于连接被测氮化镓器件的漏电极，稳压模块的另一端接电源地并用于连接被测氮化镓器件的源电极，钳位电路还包括恒流模块，恒流模块输出的恒定电流经过高压二极管D1流向被测氮化镓器件。被测器件的栅控信号由驱动模块提供，被测器件导通时流过高压二极管的电流由恒流模块提供，被测器件关断时电压探测点测得的电压由稳压模块稳压，被测器件开关转换的瞬间产生的震荡由滤波模块抑制。
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公开(公告)号：CN112329536A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011071997.1
申请日：2020-10-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交替对抗迁移学习的单样本人脸识别方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法，采集待识别者的单张人脸样本并标注，设定该图像集合为“源域”；采集应用场景下的大量无标注人脸样本，设定该图像集合为“目标域”；搭建深度对抗迁移神经网络，在特征提取模块中增加特征通道加权模块，并使用大数据集对卷积网络特征提取器进行预训练；以“源域”图片与“目标域”图片为输入，对图片的标签的预测为输出；采用交替冻结的方式轮替训练特征提取器和特征通道加权模块，通过特征通道加权模块的特征重校准使得卷积网络特征提取器充分学习到样本整体分布以提取出高聚类的特征，并最终提高深度对抗迁移神经网络的人脸识别精度。
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公开(公告)号：CN108899369B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810682926.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 东南大学
IPC: H01L29/78 , H01L29/267
Abstract: 本发明提出了一种石墨烯沟道碳化硅功率半导体晶体管，其元胞结构包括：N型衬底，衬底表面的N型漂移区，在漂移区两端设置P型基区，各P型基区内分别设有P+型体接触区和N+型源区，在N型漂移区的表面设有栅氧层且所述栅氧层的两端分别延伸进入两侧的P型基区，在栅氧层的表面设有多晶硅栅。其特征在于P型基区表面内嵌有作为沟道的石墨烯条且石墨烯条的两端分别触及N+型源区与P型基区之间的边界和P型基区与N型漂移区之间的边界，在栅宽方向呈蜂窝状分布，器件的导电沟道仍由石墨烯构成，在维持基本不变的导通电阻和电流传输能力下，P型基区被石墨烯条间隔开来，增强辅助耗尽的作用，进一步减小器件整体关态漏电电流，提高击穿电压。
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公开(公告)号：CN110212767B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910359716.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 东南大学
IPC: H02M3/335
Abstract: 本发明公开了实现LLC谐振变换器多步调频的数字控制方法，属于发电、变电或配电的技术领域。该方法通过包括电压采样电路、以微控制器为核心的控制电路、隔离驱动电路的系统实现，在每个周期内采样输出电压值，当输入电压或输出负载变化引起输出电压波动时，通过电压采样电路采集分压电阻上的电压值，由以微控制器为核心的控制电路比较输出电压采样值与设定值后计算得到最大增益或最小增益值点对应的频率并切换至该频率点，在消除输入电压或输出负载变化引起的输出电压波动后，使LLC变换器工作在要求的开关频率处并依据输出电压偏离设定值的差值对输出电压进行PI调节，最终使输出电压稳定，提高了动态响应速度。
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