一种基于神经网络算法的激光器逆向设计方法及系统

    公开(公告)号:CN118410725A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410876871.3

    申请日:2024-07-02

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及激光器设计技术领域,提供一种基于神经网络算法的激光器逆向设计方法及系统,包括:获取目标激光器的输出特性参数,并将所述输出特性参数作为已完成训练的激光器设计模型的输出特性参数;其中,所述激光器设计模型基于预设神经网络,通过多组激光器的物理特性参数样本以及对应的输出特性参数样本训练而成;输入至少一组激光器的物理特性参数至所述激光器设计模型,获取所述激光器设计模型实际的输出特性参数;获取实际的输出特性参数与所述目标激光器的输出特性参数之间的偏差,生成偏差结果;基于所述偏差结果调整激光器的物理特性参数,完成目标激光器的逆向设计。本发明解决了现有激光器设计成本高、效率低的问题。

    芯片集成光缓存器及其工作方法
    62.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118091845A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410177731.7

    申请日:2024-02-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及芯片集成光电子器件技术领域,尤其涉及一种芯片集成光缓存器及其工作方法。该芯片集成光缓存器包括:光波导器件,用于输入和输出光信号;微环谐振腔,微环谐振腔能够在指定谐振频率下发生光学谐振;光环路,光环路和光波导器件分别位于微环谐振腔的两个不同方向上,且光环路和光波导器件分别与微环谐振腔耦合。本发明提供的一种芯片集成光缓存器及其工作方法,通过微环谐振腔谐振频率的调控实现光开关功能,利用微环谐振腔与光环路之间采用模式耦合原理进行功率交换,两者不接触,微环谐振腔不需要直接接入光环路中,大大减小了光开关对光环路损耗的影响,有助于提升芯片集成光缓存器的存储时间。

    双曲超材料的制备方法
    63.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115032724B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202210704770.9

    申请日:2022-06-21

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种双曲超材料的制备方法。所述方法包括:确定目标双曲区间,其中,该目标双曲区间为目标器件所工作的光波波段;根据该目标双曲区间,确定适用于该目标双曲区间的目标金属材料以及目标介质材料,并获取该目标金属材料的第一介电常数以及该目标介质材料的第二介电常数;确定待制备的目标双曲超材料的多个不同方向上的介电常数设计值,其中,该目标双曲超材料应用于该目标器件中;根据该第一介电常数、第二介电常数以及多个不同方向上的介电常数设计值,确定该目标双曲超材料的制备参数,并基于制备参数、目标金属材料以及目标介质材料制备该目标双曲超材料。采用本方法能够为工作于各波段的器件制备双曲超材料。

    转炉炼钢过程炉内反应监测系统及方法

    公开(公告)号:CN116086608A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202111315911.X

    申请日:2021-11-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种转炉炼钢过程炉内反应监测系统及方法,本发明提供的转炉炼钢过程炉内反应监测系统及方法,通过快照式光谱成像芯片与镜头组配合获取炉口火焰的光谱图像,通过光谱分析获得炉内反应状态,进而实现对转炉炼钢过程中炉内反应状态的实时监测,由于整个监测过程无过多的人为干预,监测结果更加准确,同时,由于快照式光谱成像芯片具有成像速度快的特性,可以有效提高炉内反应监测过程的效率,实现了对炉内反应的高效、准确、实时监测。

    转炉炼钢过程监控方法、装置、设备和系统

    公开(公告)号:CN116083676A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202111314402.5

    申请日:2021-11-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种转炉炼钢过程监控方法、装置、设备和系统,其中方法包括:在转炉生产过程中,接收来自光人工神经网络芯片的传输信息,所述光人工神经网络芯片用于实现预先训练的人工神经网络模型的一部分的计算策略,所述传输信息是所述光人工神经网络芯片基于所述计算策略,对采集的所述转炉的炉口火焰的光谱图像处理得到的,所述光谱图像中包含光谱信息;将当前时刻接收的所述传输信息,输入至所述人工神经网络模型的另一部分,得到所述转炉内反应的异常预测结果;生成与所述异常预测结果对应的监控信息。如此,实现了准确且安全可靠的转炉炼钢过程监控。

    基于双曲超材料的片上太赫兹源及其制备方法

    公开(公告)号:CN112563863B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202011411950.5

    申请日:2020-12-03

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供的基于双曲超材料的片上太赫兹源及其制备方法,通过由等离子体频率覆盖太赫兹波段的材料与由在太赫兹波段呈现介质性的材料形成双曲超材料结构层,并在双曲超材料结构层的第一面设置狭缝光栅,在双曲超材料结构层的第二面设置电子束,使得双曲超材料结构层可以产生太赫兹辐射,并通过狭缝光栅提取为自由空间中的太赫兹辐射。使用双曲超材料结构层产生太赫兹辐射,可以实现较宽的太赫兹辐射频谱以及太赫兹源的小型化与片上集成化;太赫兹辐射由双曲超材料结构层与电子束中的电子形成的电磁场之间的作用产生,在电子束中电子的动能稳定的情况下可以实现太赫兹辐射的持续稳定输出。

    炉口光谱成像芯片及炉口最亮区域确定方法

    公开(公告)号:CN115132765A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202110328490.8

    申请日:2021-03-26

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种炉口光谱成像芯片及炉口最亮区域确定方法,炉口光谱成像芯片包括:图像传感器,以及设置在图像传感器的感光区域表面的光调制层;光调制层包含有光调制结构,光调制结构用于对进入至光调制结构至少一点处的入射光进行频谱调制,以在感光区域的表面得到与所述至少一点处对应的入射光携带信息;图像传感器用于将与所述至少一点处经光调制层调制后对应的入射光携带信息转换为对应的电信号,本发明实施例通过炉口光谱成像芯片可以实现对炉口入射光携带信息的非接触式采集,本发明提供的炉口光谱成像芯片能够实现对冶炼温度或炼钢终点的准确识别。

    光人工神经网络增强机器视觉芯片及制备方法

    公开(公告)号:CN114912603A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202110184475.0

    申请日:2021-02-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种光人工神经网络增强机器视觉芯片及制备方法,本发明提供的芯片以硬件方式模拟人工神经网络,用于机器视觉场景下目标对象的识别,本发明将光滤波器层作为人工神经网络的输入层,将图像传感器作为人工神经网络的线性层,将光滤波器层对进入光滤波器层的入射光的滤波作用作为输入层到线性层的连接权重,使得后续在使用该增强机器视觉芯片进行机器视觉智能处理时不需要再进行与输入层和线性层对应的复杂的信号处理和算法处理,可以大幅降低人工神经网络处理时的功耗和延时。

    光人工神经网络冶炼终点监测芯片及制备方法

    公开(公告)号:CN114912602A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202110172852.9

    申请日:2021-02-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种光人工神经网络冶炼终点监测芯片及制备方法,用于冶炼终点监测任务,本发明将光滤波器层作为人工神经网络的输入层和线性层,将光滤波器层对入射光的滤波作用作为输入层到线性层的连接权重,将图像传感器的平方检波响应作为人工神经网络的非线性层中的第一次非线性激活函数,将处理器作为人工神经网络的全连接、非线性层中的第二次非线性激活函数以及输出层,从而光滤波器层和图像传感器以硬件的方式实现了人工神经网络中输入层、线性层和非线性激活函数的相关功能,从而大幅降低人工神经网络处理时的功耗和延时。

    农业控制芯片、智能农业控制设备及制备方法

    公开(公告)号:CN114912597A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202110172817.7

    申请日:2021-02-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种农业控制芯片、智能农业控制设备及制备方法,本发明在硬件芯片上嵌入了人工神经网络,将硬件芯片上的光调制层作为人工神经网络的输入层,将图像传感器作为人工神经网络的线性层,将光调制层对入射光的滤波作用作为输入层到线性层的连接权重,并利用处理器实现非线性层以及输出层,本发明中的光调制层和图像传感器以硬件的方式实现了人工神经网络中输入层和线性层的相关功能,从而可以大幅降低人工神经网络处理时的功耗和延时。

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