公开(公告)号：CN113128396B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202110414078.8

申请日：2021-04-16

申请人： 东南大学 ,  东南大学苏州研究院

发明人： 郑建勇 ,  吴建章 ,  梅飞 ,  尹德扬 ,  祁晓婧 ,  王梦帆 ,  石天 ,  李恺

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411

摘要： 本发明公开了一种电能质量复合扰动分类方法，属于电力系统自动化领域。该方法首先对传统经验小波变换进行改进，采用MEWT对电能质量复合扰动信号进行分析处理；其次从扰动信号的MEWT分析结果中提取能够有效刻画不同扰动特性的12维特征向量；然后基于问题转化策略构造以XGBoost为子分类器的多标签复合扰动分类模型；最后将特征向量输入训练好的分类模型从而获取电能质量扰动的辨识结果。该方法可有效识别正常信号、电压暂升、电压中断、电压暂降、谐波、暂态振荡、暂态脉冲、电压闪变以及由上述扰动构成的复合扰动，在分类精度和噪声鲁棒性方面表现优越，具有良好的应用前景与推广价值。

公开(公告)号：CN113594110B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202110862262.9

申请日：2021-07-29

申请人： 东南大学苏州研究院

发明人： 辜艺敏 ,  张赟 ,  倪贤锋 ,  范谦 ,  顾星

IPC分类号： H01L23/373 ,  H01L29/778 ,  H01L21/335

摘要： 本发明公开了一种半导体器件，包括多晶金刚石层，多晶金刚石层上覆盖单晶金刚石薄膜，单晶金刚石薄膜上依次堆叠介质层、缓冲层、势垒层和沟道层。本发明还公开了一种半导体器件的制备方法，包括以下步骤：在原始衬底上形成有牺牲层；在牺牲层上形成多晶金刚石层；在籽晶层上形成单晶金刚石薄膜；将籽晶层和单晶金刚石薄膜倒置并键合到多晶金刚石层上；将籽晶层从单晶金刚石薄膜上分离；去除原始衬底和牺牲层；在临时衬底上形成缓冲层；在单晶金刚石薄膜上形成介质层，将单晶金刚石薄膜与缓冲层键合；去除临时衬底；在缓冲层上形成势垒层和沟道层。本发明改善散热性能和稳定性能，提高电学性能，改善器件良率，简化制备工艺，降低生产成本。

公开(公告)号：CN117552111A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311533965.2

申请日：2023-11-16

申请人： 东南大学苏州研究院

发明人： 范谦 ,  顾星 ,  倪贤锋

IPC分类号： C30B29/40 ,  C30B25/18

摘要： 本发明公开了一种GaN单晶衬底的制备方法，包括以下步骤：在基板上依次生长阻挡层、第一键合层，在衬底上依次生长GaN外延薄膜、第二键合层；将第一键合层与第二键合层键合，形成键合层，去除衬底，得到自下而上的基板、阻挡层、键合层、GaN外延薄膜；通过湿法腐蚀使得GaN外延薄膜远离键合层的一侧表面形成具有(10‑11)晶面的GaN岛；在GaN岛上，采用HVPE法在800～1000℃生长GaN，形成GaN厚膜；通过HF或BOE法腐蚀去掉键合层，将基板与GaN厚膜分离；对GaN厚膜做表面研磨、抛光处理。本发明基板与GaN厚膜的热膨胀系数一致，不存在失配，长厚时不容易碎裂，能够制备大尺寸GaN单晶。

公开(公告)号：CN117272878A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311157381.X

申请日：2023-09-08

申请人： 昆山市工业技术研究院有限责任公司 ,  东南大学苏州研究院

发明人： 王学香 ,  王培峰 ,  刘昊 ,  曹鹏

IPC分类号： G06F30/32 ,  G06F30/337 ,  G06F18/23213 ,  G06F115/12

摘要： 本发明公开一种考虑低电压时钟偏差波动优化的时钟树建立方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法，基于谱聚类算法对寄存器分组并构建局部时钟树；根据局部时钟树根节点分布结合遗传算法构建顶层时钟树。局部时钟树的构建，首先对寄存器节点进行初步合并，减小寄存器划分规模；然后结合谱聚类算法对粗化后的寄存器节点进行均衡划分；最后进一步调节寄存器的分组，生成局部时钟树拓扑结构。顶层时钟树的构建，首先基于局部时钟树根节点生成初始时钟树拓扑结构；然后结合遗传算法确定缓冲器插入位置，并进行拓扑结构优化调整；最后从不同驱动强度的缓冲器中选择最优器件，进一步降低时钟树的时钟偏差波动。

公开(公告)号：CN116258188A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310261151.1

申请日：2023-03-17

申请人： 昆山市工业技术研究院有限责任公司 ,  东南大学苏州研究院

发明人： 陆生礼 ,  路雨麒 ,  杨啸风 ,  梁天柱

IPC分类号： G06N3/063 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开面向非结构化稀疏的动态匹配非零值的神经网络加速器，属于计算、推算或计数的技术领域。加速器架构包括：处理模块、负载平衡模块、后处理模块、稀疏编码模块、控制单元、输入缓存模块、权重缓存模块、输出缓存模块。通过稀疏编码模块对输入激活张量进行片上编码，避免对无效数据的存储及搬运，从而提高加速器整体能效。负载平衡模块对稀疏张量进行标记后动态分配，有效缓解输入激活张量不规整造成的计算单元负载不均衡问题。PE的非零值匹配单元通过bitmap索引高效匹配非零对，同时利用了权重和激活两方面的稀疏性，跳过零值参与的无效计算从而增加处理效率，从而实现对非结构化稀疏的神经网络的高效推理。

公开(公告)号：CN116011512A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211499138.1

申请日：2022-11-28

申请人： 昆山市工业技术研究院有限责任公司 ,  东南大学苏州研究院

发明人： 刘昊 ,  李强 ,  陈韩阳

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/063 ,  G06F7/523

摘要： 本发明公开了一种面向神经网络的高精度低功耗近似移位乘法器，包括乘数近似单元、优先编码器、桶形移位器、近似加法器单元。其中乘数近似单元包括非零最高位置零模块和高位检测模块。基于米切尔原理，通过高位检测单元将其中一个输入操作数近似为其最接近的2的幂次，对另一个输入操作数使用优先编码器提取其最高次幂，使用非零最高位置零模块提取其次高次幂，这种设计方法显著提高了精度，同时也完成了对输入乘数的近似。移位器是本设计的核心使用模块，移位运算相比于乘法运算功耗低，故该设计可以显著地降低功耗。最后移位得到的结果使用LOA型近似加法器执行累加后输出相乘结果。本设计在大大降低设计电路功耗的同时也提高了乘法器的精度。

公开(公告)号：CN115966635A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211554722.2

申请日：2022-12-06

申请人： 东南大学苏州研究院

发明人： 倪贤锋 ,  范谦 ,  顾星

IPC分类号： H01L33/00 ,  H01L33/02 ,  H01L33/12 ,  H01L33/20

摘要： 本发明公开了一种深紫外发光器件的制备方法，包括以下步骤：在蓝宝石衬底上采用MOCVD法依次外延生长形核层、模板层，模板层为C轴取向，厚度为100～1000nm；将所得物每两组的外延面贴合叠放，在保护气氛、400～600torr压力下进行1600～1800℃超高温退火；将所得物在氢气气氛、1000～1200℃下进行处理表面，采用MOCVD法进行模板层重生长，以及依次外延生长N型接触层、有源发光层、P型层、P型接触层。本发明采用超高温退火处理，外延材料重结晶，材料层中的位错密度大幅减少，在退火后的模板层上外延生长的材料层的位错密度也相应的大幅减少，能够提高LED的发光效率，显著降低器件的漏电流。

公开(公告)号：CN115886765A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211499132.4

申请日：2022-11-28

申请人： 昆山市工业技术研究院有限责任公司 ,  东南大学苏州研究院

发明人： 刘昊 ,  黄俊光

IPC分类号： A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495

摘要： 本发明涉及一种基于增量量化的心律检测卷积神经网络方法，首先对待检测心律信号进行识别；通过对网络规模探索得到所需的网络结构；基本块进行特征的提取；全连接层根据提取到的心律信号特征进行分类，最终实现17种类型的心律结果；通过增量量化的压缩方法将网络进行轻量化处理。本发明具备更强的心律识别分类和学习能力，能较好地应对各种类型的心律异常情况，网络识别准确率较高。基于增量量化的卷积神经网络直接从原始数据学习特征，不需要额外的数据处理和特征工程，其层次化的结构使其表现出更好的泛化能力和鲁棒性，更适合处理以图像表示心脏活动的心律信号，并且轻量化的网络更容易在硬件中部署。

公开(公告)号：CN114020809A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111302047.X

申请日：2021-11-04

申请人： 东南大学苏州研究院

发明人： 郑建勇 ,  牛志亮 ,  梅飞 ,  吴建章 ,  祁晓婧 ,  李恺 ,  陈茂云 ,  阴含希

IPC分类号： G06F16/2458 ,  G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开一种基于DNN的电热综合能源系统快速状态估计方法及介质，该方引入数据驱动理论，利用蒙特卡洛采样方法模拟电、热负荷分布，通过对负荷数据耦合潮流计算获得电‑热耦合IES运行数据。利用子网络参数之间的相关性分析进行特征提取，根据特征提取结果划分数据集，向数据集中的量测量叠加高斯白噪声模拟实际量测量，训练并测试深度神经网络。根据相关性分析结果提取实际量测量，输入快速状态估计模型，获得状态量。本发明所提电‑热综合能源系统快速状态估计模型能够有效提高状态估计精度，减少状态估计时间，为电‑热综合能源系统的调度提供实时、准确的运行数据。

公开(公告)号：CN112925121B

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110107317.5

申请日：2021-01-26

申请人： 东南大学苏州研究院

发明人： 范谦 ,  顾星 ,  华斌 ,  倪贤锋

IPC分类号： G02F1/01 ,  G02F1/03

摘要： 本发明公开了一种超表面透镜，依次包括介质层、导电层和电光调制材料层，电光调制材料层上设置若干互不联通的凹槽，凹槽内填充有金属电极；超表面透镜还包括电源，电源包括若干脉冲电压源，脉冲电压源的正极端与金属电极电性相连，负极端与导电层电性相连并接地，两两相邻的金属电极上加载的脉冲电压源的电压值互不相同。本发明还公开了一种空间光调制器，包括激光器和上述超表面透镜，超表面透镜设于激光器上。本发明能够通过电调构成超表面透镜的调制材料折射率，实现通过超表面透镜的光束的空间指向、光学焦距以及数值孔径的动态调节。