公开(公告)号：CN118738164A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410831253.7

申请日：2024-06-26

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 胡天贵 ,  刘洋 ,  李霞 ,  师少龙

IPC: H01L31/0236 ,  H01L31/0216 ,  H01L31/0224 ,  H01L31/0304 ,  H01L31/102

Abstract: 本发明涉及半导体光电器件技术领域，尤其涉及一种非对称结构及其应用、紫外光电探测器。本发明提供了一种非对称结构，包括GaN层(3)、所述GaN层(3)上设置有金属电极层；所述金属电极层包括间隔设置的左金属电极层(4)和右金属电极层(6)；所述GaN层(3)和右金属电极层(6)之间设置有绝缘层(5)；所述右金属电极层(6)和GaN层(3)之间通过二维材料层(7)实现电学连接；所述GaN层(3)的表面为锥形纳米结构。所述非对称结构能够有效提升GaN对入射紫外光的吸收以及有效抑制紫外光电探测器的暗电流。

公开(公告)号：CN114021690A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111158377.6

申请日：2021-09-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) ,  电子科技大学 ,  四川轻化工大学

Inventor： 师少龙 ,  陈意钒 ,  刘强 ,  丁菊容

IPC: G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能的自然计算方法，该方法基于静态活体计算中的“弱者优先”进化策略，提出了“最优状态保留”运算机制，该机制通过在微纳机器人的追踪周期进行多次采样，分别计算每个采样点的智能体适应度，然后选择同一智能体在同一追踪周期中最大的适应度值作为该智能体在此追踪周期的最终适应度，利用该方法可以对一个追踪周期的微纳机器人适应度进行多次评估，进而提取最优评估状态，克服动态生物梯度场引起的智能体适应度计算的时变特性，提高适应度评估的相对准确性。因此，这个运算机制保证了在体内动态优化环境下多智能体协同搜索过程中所共享信息的精确性，从而提高自然计算中全局最优解的求解效率。

公开(公告)号：CN114021690B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202111158377.6

申请日：2021-09-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) ,  电子科技大学 ,  四川轻化工大学

Inventor： 师少龙 ,  陈意钒 ,  刘强 ,  丁菊容

IPC: G06N3/006 ,  G06N3/008

Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能的自然计算方法，该方法基于静态活体计算中的“弱者优先”进化策略，提出了“最优状态保留”运算机制，该机制通过在微纳机器人的追踪周期进行多次采样，分别计算每个采样点的智能体适应度，然后选择同一智能体在同一追踪周期中最大的适应度值作为该智能体在此追踪周期的最终适应度，利用该方法可以对一个追踪周期的微纳机器人适应度进行多次评估，进而提取最优评估状态，克服动态生物梯度场引起的智能体适应度计算的时变特性，提高适应度评估的相对准确性。因此，这个运算机制保证了在体内动态优化环境下多智能体协同搜索过程中所共享信息的精确性，从而提高自然计算中全局最优解的求解效率。

公开(公告)号：CN118431329A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410506796.1

申请日：2024-04-24

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 胡天贵 ,  李霞 ,  刘洋 ,  师少龙

IPC: H01L31/101 ,  H01L31/0304

Abstract: 本发明属于半导体光电器件领域，具体涉及一种基于自支撑GaN导电桥的紫外‑可见光双波长复合光电探测器，主旨在于解决传统氮化物基光电探测器只能实现紫外光(GaN)或可见光(InGaN)的单波长探测的问题，从下至上依次设置的支撑衬底(1)、缓冲层(2)、InGaN薄膜(3)，在所述InGaN薄膜之上设置有左金属电极(4)、绝缘层(5)，在绝缘层(5)之上设置有右金属电极(6)，在所述右金属电极和InGaN薄膜之上设置有自支撑GaN薄膜导电桥(7)。本发明的成功应用为氮化镓基紫外‑可见光双波长复合光电探测器的发展开辟了新的思路。

公开(公告)号：CN119008763A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411082943.3

申请日：2024-08-08

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 胡天贵 ,  刘洋 ,  李霞 ,  师少龙

IPC: H01L31/113

Abstract: 本发明涉及半导体人工神经形态器件领域，具体是一种基于横向多孔GaN的光电神经突触器件。本发明旨在解决传统电学突触器件的互连问题，通过光电神经突触器件实现高带宽、低串扰、低功耗的信息传输，为人工神经网络的研究提供创新和优化，同时拓宽GaN材料的应用范围。该器件主要包括横向多孔GaN层、源极、漏极、绝缘层和栅极。横向多孔GaN层通过阳极电化学腐蚀法制得，具有厚度大于100nm的特点。源极和漏极采用两层金属材料，下层与GaN形成肖特基接触，上层为Au。绝缘层用于隔离栅极与横向多孔GaN，材料包括SiO2、TiO2、Ta2O5、Al2O3，厚度在20nm～100nm之间。栅极为Cr/Au两层金属，厚度分别大于20nm、50nm。

公开(公告)号：CN117521790A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311462546.4

申请日：2023-11-06

Applicant: 电子科技大学 ,  电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 师少龙 ,  蒋昭阳 ,  陈意钒

IPC: G06N5/01 ,  G06N3/008 ,  G05B13/02

Abstract: 本发明提出了一种用于提高自然计算开发结果的方法，旨在从优化角度解决自然计算问题。前期研究侧重于自然计算问题的初级解决，未充分利用智能体所提供的全部信息开发计算问题的解空间。本专利侧重于提高智能体的利用率，使得在首个到达的智能体检测到目标位置后，尽可能多地利用该智能体提供的信息来指导其他智能体搜索解空间。为实现此目标，本发明提出了一种名为“中心辅助的弱者优先进化策略(CWP‑ES)”的开发方法，用于指导智能体的定向运动，以提高自然计算问题的开发结果。本发明通过仿真实验证明了该方法在不同优化场景中的有效性。该方法为自然计算问题的解决提供了一种全新的视角和工具，旨在高效寻找全局最优解的同时提高智能体的利用率。