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公开(公告)号：CN111628014A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010513714.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01L31/0224 , H01L31/09 , H01L31/18
Abstract: 3D结构金刚石日盲紫外探测器及其利用铁催化氢等离子体刻蚀的制备方法，本发明属于金刚石紫外探测器技术领域，它为了解决现有日盲紫外探测器的探测性能较低的问题。制备方法：一、超声清洗金刚石；二、在金刚石表面镀制金属铁叉指电极；三、对镀制有铁叉指电极的金刚石进行氢等离子体刻蚀处理；四、用稀盐酸溶解金刚石褶皱表面的铁；五、利用磁控溅射在金刚石表面镀制金属电极层；六、将带有金属叉指电极的金刚石表面的金属擦除，在凹槽中的形成3D金属电极。本发明3D结构金刚石日盲紫外探测器的电场能够分布在更纵深的位置，3D结构较平面结构在更深位置处的光生电子和光生空穴能够在电场作用下有效分离，从而提升探测性能。
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公开(公告)号：CN108737187A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810505715.0
申请日：2018-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种CAN总线故障模拟系统及故障模拟方法，本发明涉及CAN总线故障模拟系统及故障模拟方法。本发明为了解决现有技术故障注入的操作过程复杂、只能进行物理层故障注入以及不能直接返回故障注入结果的问题。本发明包括：信息收发模块、故障注入模块和控制软件模块；所述信息收发模块用于将来自两端的目标机的数据帧进行数字信号和模拟信号的转化；所述故障注入模块用于根据控制软件模块发送的数据，对CAN总线的链路层或物理层进行故障注入；所述控制软件模块用于提供人机交互界面，发送故障注入参数到故障注入模块；所述故障注入参数包括故障注入方式、故障的时间类型、注入位置。本发明用于计算机可靠性评价领域。
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公开(公告)号：CN101571886A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910072263.2
申请日：2009-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50 , H01L31/101
Abstract: 量子阱红外探测器材料结构的模拟设计方法，它涉及一种量子阱红外探测器材料结构的设计方法。针对采用常规量子阱红外探测器材料的分子束外延方法，材料生长速率慢、成本高、不宜对外延生长工艺做大量调整和实时优化问题。方法是：建立物理模型、求解特征能级和波函数、求解总电子密度、利用泊松方程求解新的静电势能、静电势能判断、输出结果、预制微扰自洽迭代。量子阱探测器的结构设计包含了势阱厚度、势垒厚度、势垒高度(铝的含量)、掺杂浓度及总周期数等参数，本发明能结合特定探测器性能要求，综合考虑各种因素确定所需生长的具体的量子阱红外探测器材料，并具有材料生长速率快、成本低、适宜对外延生长工艺做大量调整和实时优化的优点。
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公开(公告)号：CN1805187A
公开(公告)日：2006-07-19
申请号：CN200510010585.6
申请日：2005-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供的是一种含纳米氧化铜的镍氢电池负极材料。在镍氢电池的负极AB5或AB2型储氢合金粉中，加入3－10wt.％的纳米氧化铜(其CuO含量100％)，均匀混合，然后加入少量1wt.％的PTFE(聚四氟乙烯)粘结剂，再次混合。本发明的负极材料具有制备过程操作简单、制成电极后质量低、电极性能高、电极及电池比功率和比容量高、成本低廉等优点。
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公开(公告)号：CN119230628A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411341625.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 河南碳真芯材科技有限公司 , 哈工大郑州研究院
Abstract: 利用金刚石固态量子自旋探测宽谱紫外光的方法及紫外电探测器的应用，本发明利用金刚石NV色心电荷态在UV作用下会发生转变，其光谱强度也会相应发生变化的特点。本发明利用金刚石固态量子自旋探测宽谱紫外光的方法中首先制备带有NV色心的金刚石，使用激光对带有NV色心的金刚石进行辐照激发，通过光学传感器采集金刚石外延区域处的荧光强度信号，当带有NV色心的金刚石受到紫外光照射时，荧光强度信号在575nm～637nm波段产生增强响应。本发明通过金刚石NV色心电荷态对紫外敏感的特点，通过光学传感器监测金刚石在激光激发下加载UV，光电信号对575nm及其声子边带范围内光学信号响应的变化，对紫外进行探测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119218990A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411341623.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 河南碳真芯材科技有限公司 , 哈工大郑州研究院
Abstract: 利用紫外光调节金刚石固态量子自旋电荷态的方法及其应用，本发明是为了解决调控NV色心两种电荷态的难题。利用紫外光调节金刚石固态量子自旋电荷态的方法：一、制备带有氮空位色心金刚石；二、以激光作为激发光源，对带有色心的金刚石进行辐照；三、在激光辐照条件下，同时施加紫外光源进行辐照，使中性电荷态NV0含量增加，从而完成利用紫外光调节金刚石固态量子自旋电荷态的方法。本发明通过紫外光辐照的方式对NV色心电荷态进行调控，与终端法和肖特基接触法相比具有非接触、无破坏性的特点，能够更好的保证晶体质量。本发明调节金刚石固态量子自旋电荷态的方法能够推进NV色心在量子精密测量以及可扩展性量子系统的应用。
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公开(公告)号：CN118523948B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410729180.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 陈东鑫 , 葛蒙蒙 , 高展鹏 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 程明明 , 郭一澄 , 王钲皓 , 张森 , 傅言晨 , 牟铎 , 周杰 , 张靖宇 , 李岱林 , 张垚
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型的加密网络流量分类方法，属于网络安全技术领域。本发明提出了基于BERT的开源大语言模型的基础上，通过双向流级别的网络流量测信道特征文本数据(数据包长度)作为预训练数据，训练能够利用开放域未标记流量数据学习具有较强泛化能力的表示的基座模型，并在下流任务中，通过较少数量的带标签的具体分类数据，完成快速迁移学习，增强了模型的适应能力。本发明比起使用不具有可读意义的数据包载荷作为训练样本，使用了数据包长度序列作为测信道特征，够学习到加密网络流量的行为模式；本发明比起使用专家提出的有限特征，通过数据包长度即可完美刻画加密网络流量行为模式。
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公开(公告)号：CN114112100B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111623400.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及温度传感技术领域，尤其涉及一种温度敏感触头及分布式温度传感系统，该温度敏感触头包括金刚石基板、金属衬底和壳体；金刚石基板具有NV色心；金属衬底为周期性纳米金属结构，铺设在金刚石基板一侧的表面上，构成金刚石超表面，用于增强637nm波长等离子体信号；壳体套设在金刚石基板和金属衬底的外部，且设有输入光纤耦合口、输出光纤耦合口和波导耦合口；输入光纤耦合口和输出光纤耦合口均设置在金属衬底远离金刚石基板的一侧，且与金属衬底之间存在谐振空腔；波导耦合口为空心结构，穿入壳体，设于金刚石基板和金属衬底的一端。本发明可实现对温度的精准探测，且集成度高。
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公开(公告)号：CN116072744B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202310058297.6
申请日：2023-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01L31/0224 , C23C14/18 , C23C14/02 , C23C14/35 , C23C14/58 , C23C14/04 , C23C14/24 , C30B33/00 , C30B29/04 , B82Y15/00 , B82Y30/00 , B82Y40/00 , H01L31/101 , H01L31/18
Abstract: 一种采用铟纳米粒子局域表面等离激元共振提升金刚石紫外探测性能的方法，本发明的目的是为了提高金刚石紫外探测器光谱的响应率。提升金刚石紫外探测性能的方法：一、将本征单晶金刚石浸于混合酸中加热，得到带有氧终端的金刚石；二、样品清洗；三、采用磁控溅射法依次在清洗后的金刚石表面溅射钛层和金层，形成叉指电极，退火处理得到欧姆接触的金刚石；四、在欧姆接触的金刚石的表面设置阳极氧化铝掩膜，通过热蒸发铟在欧姆接触的金刚石表面镀制铟纳米岛。本发明采用铟纳米粒子局域表面等离激元共振增强金刚石紫外探测光谱响应率，拓展了增强金刚石紫外探测性能的途径，使金刚石紫外探测器更加接近行业认可的“5S”标准。
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公开(公告)号：CN117806865B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311814861.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 郭一澄 , 张森 , 程明明 , 张垚 , 李岱林 , 傅言晨 , 张靖宇 , 牟铎 , 周杰
IPC: G06F11/07 , G06F18/2413 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻高斯混合模型的在线异常检测算法，属于在线异常检测技术领域。解决了现有技术中传统的流式数据在线异常检测算法存在的依赖训练数据以及不易区分异常数据和分布偏移的问题；本发明在高斯混合模型的基础上采用了K近邻的方法进行优化，将数据点的更新范围限制在局部，设计了动态维护高斯成分的机制，根据新增数据的K近邻和高斯成分的生命周期，动态的新增和删除高斯成分，有效的支持了异常点的检测和分布偏移的自适应，异常检测通过搜索查找到多个高斯成分构成最优决策集对上下文观测数据完成异常评价。本发明有效降低了异常点对全局的影响，消除了对全量样本数据的依赖，可以应用于流式数据在线异常检测。
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