一种超高比表面积氧化钨纳米球的制备方法

    公开(公告)号:CN116443935A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310379855.9

    申请日:2023-04-11

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种超高比表面积氧化钨纳米球的制备方法,包括以下步骤:(1)制备碳纳米球粉末;(2)分别将氯化钨粉末和碳纳米球粉末分散到有机溶剂中得到分散液,然后将氯化钨分散液逐滴加入到碳纳米球分散液中得到混合液,静置;(3)将静置后的混合液进行离心、干燥,将干燥后的产物煅烧,得到所述超高比表面积氧化钨纳米球粉末。本发明制备的氧化钨纳米球具有500‑520m2/g的超高比表面积,远高于现有技术中报道的比表面积在200m2/g以下的介孔氧化钨;制备流程简单,条件温和,可重复性好;具有良好的比电容,在超级电容器等领域具有广泛的应用前景。

    基于带限的简化非线性滤波器的数字预失真装置及方法

    公开(公告)号:CN106877825B

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201710056902.0

    申请日:2017-01-25

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 翟建锋 李洋 余超

    Abstract: 一种基于带限的简化非线性滤波器的数字预失真装置及方法,包括基于带限的简化非线性滤波的预失真模型的数字预失真器和预失真模型训练模块,数字预失真器对输入数字基带信号进行数字预失真处理,功率放大器输出模拟射频信号经衰减耦合器功率耦合、宽带正交解调器正交解调、低通滤波器、低采样频率的模数转换后生成输出数字基带信号输入数字基带信号和输出数字基带信号同步后输入预失真器训练模块,预失真器训练模块利用最小二乘算法进行参数训练后获得基于带限的简化非线性滤波函数的功放模型参数,并发送给数字预失真器。本发明在非线性滤波函数模型上运用带限的方法,降低了数字预失真模数转换器的采样频率,使得数字预失真实现难度和成本下降。

    基于带限的简化非线性滤波器的数字预失真装置及方法

    公开(公告)号:CN106877825A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201710056902.0

    申请日:2017-01-25

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 翟建锋 李洋 余超

    Abstract: 一种基于带限的简化非线性滤波器的数字预失真装置及方法,包括基于带限的简化非线性滤波的预失真模型的数字预失真器和预失真模型训练模块,数字预失真器对输入数字基带信号进行数字预失真处理,功率放大器输出模拟射频信号经衰减耦合器功率耦合、宽带正交解调器正交解调、低通滤波器、低采样频率的模数转换后生成输出数字基带信号输入数字基带信号和输出数字基带信号同步后输入预失真器训练模块,预失真器训练模块利用最小二乘算法进行参数训练后获得基于带限的简化非线性滤波函数的功放模型参数,并发送给数字预失真器。本发明在非线性滤波函数模型上运用带限的方法,降低了数字预失真模数转换器的采样频率,使得数字预失真实现难度和成本下降。

    基于机器学习竞赛的区块链架构构建方法

    公开(公告)号:CN111832606B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202010460293.7

    申请日:2020-05-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习竞赛的区块链架构,允许寻求机器学习解决方案的个体发布机器学习任务,所述区块链架构中节点可挑选任务并在本地开展机器学习,其他节点以一定概率被随机选定为模型验证者,负责对机器学习模型进行排名。在给出各自排名后,验证者们将在一致性协议下对最终排名达成共识,随即向区块链提交新的区块,其中包含交易信息、机器学习任务和优胜模型等内容。本发明基于机器学习竞赛搭建了一个区块链架构,将过去浪费在哈希难题上的算力资源投入到具有实际意义的机器学习中,实现资源有效利用。在完成机器学习任务的过程中,本发明也创建了一个机器学习模型和数据集存储库,推动机器学习模型与算法的不断优化。

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