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公开(公告)号：CN115117157A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210778328.0
申请日：2022-07-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H01L29/423 , H01L29/51 , H01L29/778 , H01L29/78
Abstract: 本发明公开了一种GaN基HFETs器件，包括由下往上依次叠加的SiC衬底、AlN成核层、GaN沟道层，所述GaN沟道层上方呈对称结构设置有源极和漏极，所述源极和漏极之间设有AlN插层、势垒层和栅极，所述势垒层的上方中部设有栅下介质，所述栅极固定在栅下介质的上表面，所述栅下介质包括若干栅下介质块多层复合而成，任意相邻的两块所述栅下介质块的介电常数均不相同，所述栅下介质的两侧过原子层沉积形成有Al2O3钝化层。采用上述技术方案，通过在栅极下方设置多种不同介电常数的栅下介质，从而进一步调节GaN基HFETs器件电学特性，新方向的调节方式，结合现有的调控方法，能够有效改善GaN基HFETs器件的输运特性，使得GaN基HFETs器件能够在大功率及电力电子等领域中的应用。
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公开(公告)号：CN110781737B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910886449.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水声数据体绘制中基于梳状波变换的传递函数设计方法。本发明步骤：1、通过水下声纳采集原始三维标量数据，并以三维矩阵形式保存后进行三维非下采样Brushlet变换，得到各个变换后的子体积；2、对各个子体积进行Brushlet阈值去噪处理；3、用灰度共生矩阵提取前半象限的各个子体积中数据点的能量、对比度、熵、惯性等多个纹理特征；4、将步骤3中提取的多个纹理特征级联成一个高维特征向量，作为原始数据的特性向量，并用模糊C均值聚类算法进行数据分类；5、对分类结果分别设置相应的光学属性，并用光线投射算法进行体绘制。本发明在处理水下声纳收集到的具有复杂环境情况的三维水声数据时，能对其中水体数据和地底数据有着良好的绘制效果。
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公开(公告)号：CN114154016A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111404350.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于目标空间语义对齐的视频描述方法。本发明方法首先对含文本描述的采样视频帧提取外观特征和动作特征，将其拼接后输入到时序高斯混合空洞卷积编码器获得时序高斯特征；然后利用两层长短时记忆神经网络构建解码器，得到生成语句概率分布和隐藏向量；再建立语义重构网络并计算语义重构损失；利用随机梯度下降算法优化模型，对新视频依次通过上述步骤获得生成语句概率分布，用贪心搜索算法获得视频描述语句。本发明方法利用时序高斯混合空洞卷积对视频长期时序关系进行建模，并通过语义重构网络获得语句级的概率分布差异，能够缩小生成语句和视频内容的语义鸿沟，从而生成更准确描述视频内容的自然语句。
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公开(公告)号：CN113099627A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110297386.7
申请日：2021-03-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H05K3/34
Abstract: 本发明公开了一种电子装置生产用辅助定位装置。操作台、挡板、支撑杆、固定套筒、固定杆和定位装置；本发明装置通过导向槽和导向块使得挡板能够进行滑动，从而可以配合限位板对电路板进行夹持固定，并且也可以减少多余的操作，节省定位需要的时间，同时也能够防止挡板出现倾斜，保证对电路板夹持的稳定性。本发明装置，通过定位套筒、定位压杆和压缩弹簧的配合设置，在压缩弹簧的弹力作用下，使得定位压杆向下滑动，从而控制定位板压紧电路板，从竖直方向上对电路板进行夹持固定，通过固定套筒和固定杆的配合设置，可以根据电路板的大小对定位板的位置进行调整。
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公开(公告)号：CN110781749A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910911208.1
申请日：2019-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双偏差双空间局部方向模式的人脸识别方法。本发明步骤：1、根据图像的局部纹理特性，通过计算局部图像的绝对偏差和相对偏差得到梯度空间的有效信息，并引入度量函数；2、计算局部图像各方向的灰度值之和，获得灰度空间的信息；3、利用双空间信息，量化特征对图像进行模式编码，得到整个人脸图像的特征图。将特征图分为若干不重叠子块，依据信息熵加权级联各子块的直方图得到人脸的特征向量；4、利用最近邻分类器，计算卡方距离判断向量间的相似程度，完成识别。本发明在光照、姿态、表情、遮挡等干扰下，能保持很好的稳定性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118132317A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410341867.7
申请日：2024-03-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟化技术的电子信息设备故障诊断系统。本发明中，通过虚拟化技术，本系统可以将电子信息设备的硬件环境虚拟化，并通过仿真软件模拟设备的运行状态和故障场景。实验结果表明，该虚拟化故障诊断实验室能够提供一个高效、可控的实验环境，为电子信息设备的故障诊断提供了一种新的解决方案。在实际应用中，本系统可以根据具体的设备类型和故障类型来选择合适的虚拟化软件和仿真软件，以满足不同的实验需求。同时，该虚拟化故障诊断实验室还可以提供多组并行的虚拟化设备环境，使得多个设备的故障诊断实验可以同时进行，提高了故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN117636458A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311437287.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督动作原型的实时动作识别方法，首先对视频进行均匀采样并嵌入时空信息得到特征向量，同时获取视频真实类别的独热编码向量；将预先挑选的包含场景信息的动作片段输入动作原型提取模块获取每个动作类别的动作原型；接着将视频特征向量输入时序分支和类别分支，并将动作原型输入类别分支，分别提取时序特征和类别特征；通过分类器得到两个分支的预测概率，最后融合两个分支的预测结果并选择概率最大的动作作为模型最终的动作预测结果。本发明中提出的方法利用双分支结构，实现视频宏观和微观视角信息的利用，从而提成动作识别的准确性，再利用动作原型优化方法，提取动作原型，为模型提供场景信息，实现模型优化。
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公开(公告)号：CN116109978A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310110784.2
申请日：2023-02-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于自约束动态文本特征的无监督视频描述方法。本发明方法首先对视频均匀采样提取其视频外观和运动特征向量、目标特征向量和目标类别标记，获取随机描述语句的独热编码向量，将其和视频特征向量一起输入描述语句生成模块中；获取生成语句特征矩阵并将其输入伪标记生成模块中获取伪文本特征矩阵；将伪文本特征矩阵替换随机描述语句特征矩阵，重新输入描述语句生成模块中获取最终生成语句特征矩阵；最后通过贪心搜索算法生成对应描述语句。本发明方法无需人工标记，通过约束激活单元实现视觉信息和语言知识的匹配而缩小语义差异，并利用文本特征动态优化方式生成伪标记，有利于获得更流畅准确描述视频内容的自然语句。
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公开(公告)号：CN116091524A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310364445.7
申请日：2023-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对复杂背景中目标的检测与分割方法，包括如下步骤：S1、制作训练集与测试集；S2、构建检测分割初始模型；S3、输入数据集通过编码器提取特征信息；S4、输入提取的特征信息由双线性插值上采样和拼接组成的网络通过自上向下的解码方式生成预测特征；S5、输入提取的特征信息通过倒三角解码器生成预测特征；S6、将预测特征和预测特征通过特征交叉融合网络生成最终预测图；S7、输入数据集训练检测分割初始模型，得到检测分割最终模型，该方法主要由编码器、双线性插值上采样、拼接、倒三角解码器和特征交叉融合网络组成，通过对神经网络进行训练，得到最优参数，实现对目标的自动检测与分割。
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公开(公告)号：CN114154016B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111404350.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于目标空间语义对齐的视频描述方法。本发明方法首先对含文本描述的采样视频帧提取外观特征和动作特征，将其拼接后输入到时序高斯混合空洞卷积编码器获得时序高斯特征；然后利用两层长短时记忆神经网络构建解码器，得到生成语句概率分布和隐藏向量；再建立语义重构网络并计算语义重构损失；利用随机梯度下降算法优化模型，对新视频依次通过上述步骤获得生成语句概率分布，用贪心搜索算法获得视频描述语句。本发明方法利用时序高斯混合空洞卷积对视频长期时序关系进行建模，并通过语义重构网络获得语句级的概率分布差异，能够缩小生成语句和视频内容的语义鸿沟，从而生成更准确描述视频内容的自然语句。
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