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公开(公告)号：CN102543157A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210035886.4
申请日：2012-02-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G11C11/40
Abstract: 一种双位线亚阈值存储单元电路，采用双端读写操作，电路包括第一反相器和第二反相器，两个反相器连接成交叉耦合，采用读写位线分离的双位线结构，交叉耦合的两个存储节点分别通过一个NMOS管连接到两根写位线上，同时交叉耦合的两个存储节点通过一个NMOS管与一个PMOS管连接到两根读位线上。本发明采用PMOS衬底调节技术，即将所有的PMOS的衬底端都连接到其栅端，能够在保证系统不增加额外管理功耗和不降低性能的前提下，实现动态操作能耗和静态操作中泄漏功耗的同时降低，提高了存储单元的静态噪声容限，使系统性能最优化。
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公开(公告)号：CN118112064A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410182890.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 本发明提供了一种柔性嗅觉传感器及其制备方法和应用，所述柔性嗅觉传感器包括纤维衬底、附着于所述纤维衬底表面的媒介层以及附着于所述媒介层表面的气敏层；所述媒介层用于将气敏层黏附在所述纤维衬底表面；所述气敏层包含高长径比的半导体材料。本发明提出的一种柔性嗅觉传感器及其制备方法和应用，旨在解决现有柔性嗅觉传感器响应恢复特性不理想、难以满足人工智能及柔性可穿戴电子应用中对于气体信息快速实时探测需求的技术问题；具体通过以纤维衬底作为柔性衬底，以高长径比的胶体半导体材料为气敏层，采用简易可控的浸渍工艺，最终得到了一种响应恢复速度快、高选择性的室温嗅觉传感器，并以此达到快速检测目标气体的效果。
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公开(公告)号：CN116665899A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310645137.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种小细胞肺癌生存概率推理方法及系统，其中推理方法包括：通过构建基于小细胞肺癌的贝叶斯网络生存预后模型，并利用其拓扑结构的有向无环图形成的概率图模型，以作为直观的图论模型反映影响小细胞肺癌的预后因素以及各因素之间的关联，在此基础上提出基于该模型的因果推理、诊断推理、干预推理、反事实推理等不同应用背景下的推理应用，通过提供明确的概率分布推理、量化贝叶斯网络的复杂决策过程。本发明利用构建的贝叶斯网络生存预后模型，解决了常规小细胞肺癌生存预后模型无法明确决策过程、参数过多模型复杂的问题。
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公开(公告)号：CN114880044A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210483052.3
申请日：2022-05-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种边缘计算中卸载任务的卸载方法、系统、介质及电子终端，所述方法包括：基于移动区块链，构建网络卸载模型；确定卸载任务的卸载比例配置；确定卸载任务的上传卸载策略；根据卸载比例配置和上传卸载策略，通过网络卸载模型对卸载任务进行卸载；构建卸载任务的效用函数，并优化效用函数，以提高卸载任务的卸载效率。基于移动区块链构建网络卸载模型，并通过该网络卸载模型对卸载任务进行卸载，将移动区块链应用于移动边缘计算的卸载任务处理中，可有效调用周边空闲设备进行协作卸载形成计算分流，提高了卸载任务的卸载效率和周边空闲设备的资源利用率；构建卸载任务的效用函数，并优化效用函数，进一步提高了卸载任务的卸载效率。
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公开(公告)号：CN113078931B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110326125.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明提供一种基于QGA‑OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方法及系统，在传统的OMP算法用于毫米波大规模MIMO混合预编码的研究基础上，利用QGA算法模拟自然进化过程、快速搜索全局最优值的特点，搜索与残差内积相乘最大的阵列响应矢量，获得全局最优解的阵列响应向量，从而在发射端获得最优的基带预编码器和射频预编码器，消除了对已知候选矩阵的需求、降低了计算的复杂度；同时，QGA算法获得的全局最优解的阵列响应向量，使本发明的混合预编码性能接近于最优的全数字预编码，极大的提高了系统的频谱效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113078931A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110326125.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明提供一种基于QGA‑OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方法及系统，在传统的OMP算法用于毫米波大规模MIMO混合预编码的研究基础上，利用QGA算法模拟自然进化过程、快速搜索全局最优值的特点，搜索与残差内积相乘最大的阵列响应矢量，获得全局最优解的阵列响应向量，从而在发射端获得最优的基带预编码器和射频预编码器，消除了对已知候选矩阵的需求、降低了计算的复杂度；同时，QGA算法获得的全局最优解的阵列响应向量，使本发明的混合预编码性能接近于最优的全数字预编码，极大的提高了系统的频谱效益。
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公开(公告)号：CN102592659B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210035887.9
申请日：2012-02-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G11C11/40
Abstract: 一种高密度、高鲁棒性的亚阈值存储电路，包括四个PMOS管P0～P3，六个NMOS管N0～N5，其中PMOS管P0与NMOS管N0，PMOS管P1与NMOS管N1以及PMOS管P2与NMOS管N2分别组成第一、二、三共三个反相器，第一、二反相器与NMOS管N4管组成交叉耦合的反相器链，第一反相器的输入连接第二反相器的输出，第二反相器的输入连接NMOS管N4的漏端，N4的源端连接第一反相器的输出，第一反相器的输出连接第三反相器的输入，第三个反相器的输出连接NMOS管N5的源端，N5的漏端连接读位线RBL，第二个反相器的输入连接到PMOS管P3、NMOS管N3组成的传输门的输出端，而传输门的输入端接写位线WBL，PMOS管P0～P3、NMOS管N3～N5管衬底与栅连接。
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公开(公告)号：CN103338490A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310211616.9
申请日：2013-05-30
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W40/02
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明公开了一种网络数据路由的方法，其中，该方法包括：节点A比较发送当前消息至目的节点E的最高效用值maximum_utility_value，与潜在中转节点B发送当前消息至目的节点E的效用值PB,E之间的大小；若maximum_utility_value＜PB,E，则所述节点A将该消息发送至节点B，并更新最高效用值：maximum_utility_value'＝PB,E×K，K＞1；其中，K为递增系数；所述节点B接收到该消息后利用所述PB,E进行该消息的转发判断，且所述节点A利用更新后的最高效用值进行该消息的转发判断。通过采用本发明公开的方法，自适应的提高转发的门槛，减少数据中转次数，降低节点能耗。
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