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公开(公告)号：CN115274833A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210928806.1
申请日：2022-08-03
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H01L29/417 , H01L29/40 , H01L29/786 , H01L21/336
Abstract: 本发明提供了全透明薄膜晶体管器件及其制备方法，涉及电子器件技术领域，该薄膜晶体管自下而上包括衬底、栅极、栅绝缘层、金属氧化物半导体有源层、三明治结构源漏电极，其中三明治结构源电极自下而上依次是第一层金属氧化物半导体源电极、第二层金属源电极、第三层金属氧化物半导体源电极；同时，三明治结构漏电极自下而上依次是第一层金属氧化物半导体漏电极、第二层金属漏电极、第三层金属氧化物半导体漏电极，其中金属氧化物半导体与有源层所用材料相同；本发明中源漏电极具有较低的电阻率并且与有源层的接触特性更好，有利于载流子的传输，从而提升了薄膜晶体管器件的电学性能，并且所制备的器件具有较好的透明度，可用于全透明显示。
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公开(公告)号：CN115295629A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210962752.0
申请日：2022-08-11
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H01L29/786 , H01L21/02 , H01L21/42 , H01L21/34 , C23C14/08
Abstract: 本发明提供一种基于修饰层的氧化物薄膜晶体管及其制备方法；其中，TFT器件包括绝缘层，氧化物有源层，修饰层，以及源漏栅三个电极。本发明在底栅顶接触型TFT结构的基础上，在绝缘层和有源层之间创新性地加入了修饰层，制备基于修饰层的非晶氧化物薄膜晶体管，在紫外光照射下，修饰层呈现出有序的条纹状结构，因此，表面粗糙度散射效应减小，从而提高TFT的载流子迁移率。
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公开(公告)号：CN119298912A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411828656.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03M1/46
Abstract: 本发明属于数字模拟混合集成电路领域，具体涉及一种基于流水线结构的并行放大量化ADC。本发明采用闭环级间放大器作为级间放大器，级间放大器相应的次级量化子ADC采用并行放大量化子ADC，构成整个流水线ADC的架构，其次级量化时序以并行放大量化子ADC中的CTADC执行低功耗、低精度的量化任务，而高精度的量化任务由DTADC完成。本发明中次级量化时序改变了通常在级间放大器完全建立后的离散时间量化，增加一部分的连续时间量化，让放大和量化并行进行，大大提高了速度，兼顾功耗和精度；并且本发明还可以级联f级的级间放大器和次级并行放大量化子ADC，构成f+2级的流水线结构，以达成更高的性能诉求。
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公开(公告)号：CN117518093A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311474739.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权模糊函数模板的信号多普勒容限及副瓣优化方法，包括根据连续信号二维模糊函数和雷达发射信号确定离散模糊函数；根据其对不同多普勒频移的信号匹配滤波得到有多普勒频移的匹配滤波结果并得到主瓣和副瓣位置；对有多普勒频移情况，基于主瓣、旁瓣位置分别建立针对多普勒容限优化的代价函数和针对多普勒容限和副瓣联合优化的加权代价函数；根据信号特性需求设置加权代价函数的权重系数得到目标代价函数，利用仿真参数更新迭代求解得到优化结果。本发明可在提高信号多普勒容限的同时降低信号副瓣，大幅提高随机噪声信号实用性；同时可根据信号特性需求设置权重系数，调整信号多普勒容限和副瓣的优化比重，具有较强的灵活性。
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公开(公告)号：CN119298912B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411828656.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03M1/46
Abstract: 本发明属于数字模拟混合集成电路领域，具体涉及一种基于流水线结构的并行放大量化ADC。本发明采用闭环级间放大器作为级间放大器，级间放大器相应的次级量化子ADC采用并行放大量化子ADC，构成整个流水线ADC的架构，其次级量化时序以并行放大量化子ADC中的CTADC执行低功耗、低精度的量化任务，而高精度的量化任务由DTADC完成。本发明中次级量化时序改变了通常在级间放大器完全建立后的离散时间量化，增加一部分的连续时间量化，让放大和量化并行进行，大大提高了速度，兼顾功耗和精度；并且本发明还可以级联f级的级间放大器和次级并行放大量化子ADC，构成f+2级的流水线结构，以达成更高的性能诉求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119341561A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411325468.8
申请日：2024-09-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于数字模拟混合集成电路领域，具体涉及一种基于多位量化流水线结构和电容校正的ADC。本发明采用第一级2bit/cycle‑ADC、级间放大器以及第二级分裂式ADC的多位量化流水线架构，并加入低硬件开销的后台校正算法来校正电容失配；在第一级ADC中，加入了分组混洗结构实现了在直流输入信号情况下的校正可行性，同时在组间加入交换电容实现了两组电容的校正统一。在量化结束后在两个电容DAC阵列100和101之间加入dither，实现对后级电容权重的校正。本发明在保证校正精度的同时，校正了增益误差，省却了流水线ADC中校正级间增益误差的硬件开销，降低了传统校正方式的电路冗余程度。
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公开(公告)号：CN118823856A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410982071.X
申请日：2024-07-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 首照宇 , 黄旖 , 李东旭 , 冯程 , 黄菊华 , 黄兰芳 , 莫建文 , 张会兵 , 张敬伟 , 林熠明 , 欧阳宁 , 赵晖 , 刘京华 , 张彤 , 陈镜全 , 刘杭 , 刘子阅 , 袁小虎 , 于泳波 , 唐雍盛 , 林彦君
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度与深层细粒度特征增强的表情识别方法，包括：构建多尺度双池化特征聚合模块，该模块由多尺度特征提取、多尺度关键特征选择和多尺度特征聚合三部分组成，通过骨干网络IR50获取四阶段的多尺度特征，并结合通道注意力机制提取多尺度表情特征中的全局有效信息，以捕捉和融合面部不同尺度的信息，从而获取全面的面部关键特征表示；引入关键区域导向的注意力机制，通过自适应地调整关注区域，提高了模型对面部细节特征的敏感度，更多地关注面部表情的细微差别，进一步增强对多尺度深层次的细粒度特征表示；通过融合多尺度和深层细粒度注意力增强特征，获取更为丰富和准确的面部关键信息，从而实现对面部表情的精准分类。
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公开(公告)号：CN116437673A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310476576.4
申请日：2023-04-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种双方向入光双偏压工作的有机光电探测器及制备方法，归属于有机半导体薄膜光电探测器领域。探测器包括衬底、四层堆叠结构，四层堆叠结构从下至上依次包括ITO阴极、电子传输层、光活性层、ITO阳极，器件结构中没有空穴传输层，有机光电探测器在顶层入光和底层入光时都能够对光电流进行探测，ITO阴极和ITO阳极材料相同、功函数相同，在正向偏置时也能对暗电流进行抑制、对光电流进行探测，因此能够同时在正向偏压和反向偏压下实现对入射光信号的放大和探测。本发明器件结构简单，光活性层选择了PBDB‑T给体和ITIC‑Th受体的体异质结结构，材料的响应波段宽，体异质结结构响应速度快，探测效率高。
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公开(公告)号：CN118865434A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410825597.7
申请日：2024-06-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于ECAv2‑HRNet的人体姿态关键点检测方法，包括如下步骤：1）获取通道信息；2）缩减参数；3）合并通道；4）确定交互范围；5）加强特征提取过程；6）双压缩；7）嵌入骨干网络。这种方法在人口密集的环境下精准度高于现有技术中的方法，并且这种方法的模型参数量和需要的浮点运算量皆优于现有技术中的关键点检测方法，这种方法在不同的环境下表现出较为优异的指标性能。
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公开(公告)号：CN118823636A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410825570.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于动态位置嵌入的课堂完备元动作识别方法，包括：得到单个学生课堂元动作视频、对视频进行关键帧采样；构建由动态位置嵌入的位置编码模块、Video Swin Transformer基本模块、ViT3D基本模块组成的课堂完备元动作识别模型，依次获得动态位置特征表示、多个局部注意力向量、元动作类别概率向量、对课堂完备元动作识别模型进行迭代优化；将预处理后学生课堂元动作视频输入该模型获得课堂学生元动作类别。这种方法不仅使用动态位置嵌入方法进行条件位置编码结合深度卷积网络以提升对元动作空间结构的解析能力，并采用ViT3D的全注意力机制提取动作的潜在空间特征，捕捉元动作的全局时空信息，从而提升课堂视频的学生完备元动作识别准确率。
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