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公开(公告)号：CN109839199A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910066172.1
申请日：2019-01-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无源无线的柔性镂空体温监测贴片的制作方法。本发明首先通过芯片直连天线的方法构造体温贴片硬件电路，然后根据硬件电路的形状设计双层镂空体温贴片，上层采用防水封装，下层采用透气微结构设计。本发明实现了贴片长时间使用的舒适性，即减轻异物感，增加透气性，防止因使用贴片导致的出汗。此外本发明无需电源，可以通过射频场获取能量，因而可以长期不间断使用，解决了现有体温贴片续航时间短，只能一次性使用带来的资源浪费问题。同时本发明采用柔性材料封装，厚度只有2-3mm，可在一定范围内进行拉伸和弯折，可以和皮肤共形接触。
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公开(公告)号：CN109839199B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910066172.1
申请日：2019-01-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无源无线的柔性镂空体温监测贴片的制作方法。本发明首先通过芯片直连天线的方法构造体温贴片硬件电路，然后根据硬件电路的形状设计双层镂空体温贴片，上层采用防水封装，下层采用透气微结构设计。本发明实现了贴片长时间使用的舒适性，即减轻异物感，增加透气性，防止因使用贴片导致的出汗。此外本发明无需电源，可以通过射频场获取能量，因而可以长期不间断使用，解决了现有体温贴片续航时间短，只能一次性使用带来的资源浪费问题。同时本发明采用柔性材料封装，厚度只有2‑3mm，可在一定范围内进行拉伸和弯折，可以和皮肤共形接触。
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公开(公告)号：CN109376798A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811413251.7
申请日：2018-11-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法。该设计方法包括：步骤一、采集数据集：步骤二、对步骤一采集到的数据集进行分割；步骤三、通过步骤二分割后的数据集建立卷积神经网络模型；步骤四、通过步骤二分割后的验证集优化模型参数；步骤五、多模型融合；1)、建立多个步骤三中的卷积神经网络模型，其中模型的卷积核和填充层参数选择是不同的，对数据集进行预测，保存并记录结果；2)、对多个模型的最终结果进行加权平均，每个模型的权重通过其在测试集的表现上来确定；步骤六、测试最终结果。该方法能帮助科研人员节省判断图像种类的时间，加快科研进度。
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公开(公告)号：CN109376798B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811413251.7
申请日：2018-11-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法。该设计方法包括：步骤一、采集数据集：步骤二、对步骤一采集到的数据集进行分割；步骤三、通过步骤二分割后的数据集建立卷积神经网络模型；步骤四、通过步骤二分割后的验证集优化模型参数；步骤五、多模型融合；1)、建立多个步骤三中的卷积神经网络模型，其中模型的卷积核和填充层参数选择是不同的，对数据集进行预测，保存并记录结果；2)、对多个模型的最终结果进行加权平均，每个模型的权重通过其在测试集的表现上来确定；步骤六、测试最终结果。该方法能帮助科研人员节省判断图像种类的时间，加快科研进度。
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公开(公告)号：CN109448883A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811220381.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种预拉伸加工的褶皱状石墨烯柔性电极的制造方法。该方法包括以下步骤：首先制备聚二甲基硅氧烷薄膜，用以作为电极的柔性衬底；然后将聚二甲基硅氧烷(PDMS)薄膜做拉伸处理，并固定；接着，再通过压印、喷墨打印或者自沉积的方式，将石墨烯片层转印到拉伸后的聚二甲基硅氧烷薄膜上；转印完成后，以恒定的速率将拉伸的聚二甲基硅氧烷薄膜缓慢恢复；最后，在聚二甲基硅氧烷薄膜上旋涂聚乙烯醇(PVA)混合液，二次转移石墨烯片层到聚乙烯醇薄膜上，一个褶皱状的新型的柔性电极即可制备完成。该技术利用了二维材料石墨烯的高电导率以及预拉伸结构的柔韧性，解决了以往电极难以实现柔性或发生形变后电阻率变化较大的问题，且制备成本低廉，具备可降解能力。
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