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公开(公告)号：CN114105894B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111358346.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 季华实验室
IPC: C07D245/04 , C07D471/04 , C07D487/04 , C07D487/14 , C07F5/02 , C07F7/10 , C09K11/06 , H01L51/54 , H01L51/50
Abstract: 本发明公开一种发光化合物、发光层材料、有机电致发光器件及电子设备，涉及有机发光材料技术领域，所述发光化合物的结构通式如结构式(1)所示。所述发光化合物为联苯胺衍生物，在具有空间位阻的联苯胺结构上引入成环修饰有利于抑制给体结构的振动，再结合刚性受体，形成刚性的D‑A骨架，容易实现窄发射光谱特性；此外，在联苯胺结构上进行相应的修饰，可以进一步调控上述化合物的能级带隙和发光颜色，实现商用颜色标准。同时，给体与受体单元的大位阻作用可以极大程度上避免发光分子的堆积，抑制因堆积作用导致的激子淬灭，有利于改善化合物在有机电致发光器件中的发光效率，满足商业化有机电致发光器件的光电性能要求。
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公开(公告)号：CN114621274A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011457921.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本公开提供一种式I或II的硼氮化合物、包含所述化合物的组合物及它们在有机电致发光领域中的应用。本公开还提供了一种制备式I或II的硼氮化合物的方法。通过采用本发明提供的化合物或组合物制备的有机电致发光器件能实现具有窄光谱发射的高效绿光和红光电致发光。
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公开(公告)号：CN113989578B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111608055.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种拉曼光谱的峰位分析方法、系统、终端设备以及计算机可读存储介质，该拉曼光谱的峰位分析方法的步骤包括：基于预设的滑动PCA模型和预设的分类预测模型对所述拉曼光谱进行划分得到多个光谱区间和多个所述光谱区间对应的F1分数，并基于多个所述F1分数从多个所述光谱区间确定最优光谱区间；获取所述最优光谱区间内的原始光谱和所述原始光谱中的多个光谱峰位，并确定多个所述光谱峰位对应的峰位区间的中间位置；根据所述中间位置确定峰均值组，基于多个所述峰均值组对所述原始光谱中的多个所述光谱峰位进行排序，并针对排序后的多个光谱峰位进行分析。本发明能够提高针对拉曼光谱峰位进行分析时的分析效率。
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公开(公告)号：CN113971747B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111593447.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质，属于数字信号处理技术领域。本发明通过获取原始光谱数据，对所述原始光谱数据进行降维，得到降维后的光谱信息；并基于所述原始光谱数据，获取平移特征信息；将所述光谱信息和所述平移特征信息进行特征拼接，以得到新的特征表示方法，使用本发明中的新的特征表示方法进行预测,能够有效地避免测试时间不同引起的采样点平移的影响，并且显著提升预测模型的预测精度以及模型的泛化能力，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN113963225B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111584922.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N21/31 , G01N21/33 , G01N21/3577 , G01N21/65 , G01N23/00
Abstract: 本申请公开了一种目标类别判定方法，所述目标类别判定方法包括：获取待测样本集对应的目标光谱数据，基于树状种类判别结构和所述待测样本集对应的目标光谱数据，对所述待测样本集进行逐级预测，获得所述待测样本集对应的种类预测结果，其中，所述树状种类判别结构包括多层级样本种类判别模型，不同层级的样本种类判别模型为基于不同光谱区分程度的白酒样本集对应的光谱数据进行训练得到。本申请解决白酒样品种类检测的效率低以及准确性低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113963225A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111584922.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N21/31 , G01N21/33 , G01N21/3577 , G01N21/65 , G01N23/00
Abstract: 本申请公开了一种目标类别判定方法，所述目标类别判定方法包括：获取待测样本集对应的目标光谱数据，基于树状种类判别结构和所述待测样本集对应的目标光谱数据，对所述待测样本集进行逐级预测，获得所述待测样本集对应的种类预测结果，其中，所述树状种类判别结构包括多层级样本种类判别模型，不同层级的样本种类判别模型为基于不同光谱区分程度的白酒样本集对应的光谱数据进行训练得到。本申请解决白酒样品种类检测的效率低以及准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113861150A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111455391.2
申请日：2021-12-02
Applicant: 季华实验室
IPC: C07D311/16 , C07D405/10 , C07D413/10 , C07D417/10 , C07D421/10 , C07D405/04 , C07D487/04 , C07D405/14 , C07D413/04 , C07D421/04 , C07D417/04 , C07D487/14 , C07D413/14 , C07D417/14 , C07F7/08 , C09K11/06 , H01L51/50 , H01L51/54
Abstract: 本公开涉及一种基于香豆素衍生物的有机发光材料及其制备方法和应用，所述有机发光材料具有如式I所示结构。本公开提供的基于香豆素衍生物的有机发光材料以氰基取代香豆素作为受体（Acceptor,A）基团构筑新型长波长TADF材料；本公开提供的有机发光材料不仅具有合成简单、荧光量子效率高等优点；此外，还可以通过对分子给体（Donor,D）强度、数量和位点的调控，有效调节材料的发光颜色、发光效率，最终可以得到高效率长波长TADF器件。
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公开(公告)号：CN113831315A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111432358.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 季华实验室
IPC: C07D311/92 , C07D311/78 , C07D405/10 , C07D421/10 , C07D417/10 , C07D491/107 , C07D495/10 , C07D471/10 , C07D491/048 , C07D487/14 , C07D487/04 , C07D405/14 , C07D413/14 , C07D417/14 , C07F7/08 , C09K11/06 , H01L51/50 , H01L51/54
Abstract: 本发明涉及有机光电材料与器件技术领域，本发明公开一种有机发光材料及其制备方法和应用，所述有机发光材料的分子结构式为如式（I）~（III）中的任意一种：式（I），式（II），式（III）。本发明中结合香豆素优异的光学性质和易于修饰的结构特点，利用氰基取代苯并香豆素作为受体基团构筑新型长波长TADF材料。
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公开(公告)号：CN113563254A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111119323.9
申请日：2021-09-24
Applicant: 季华实验室
IPC: C07D209/86 , C07D209/88 , C09K11/06 , H01L51/50 , H01L51/54
Abstract: 本发明涉及有机光电材料技术领域，公开了一种有机电致发光化合物及其制备方法和有机电致发光器件，该有机电致发光化合物是基于联咔唑及其衍生物为核心，其末端具有可发生交联反应的乙烯基；将其应用于有机电致发光器件的空穴传输层和/或发光层中，在利用溶液加工法制备有机电致发光器件时，其经过加热后交联基团间发生化学反应并相互交联，提升了薄膜的热稳定性与抗溶剂性，避免了有机电致发光器件在溶液加工过程中出现功能层之间的互相溶解与混合。
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公开(公告)号：CN112396134A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202110076244.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种发光材料性质的预测方法、系统、电子设备和存储介质，包括以下步骤：将发光材料的样本数据输入第一深度学习模型中训练，得到第二深度学习模型；获取待预测发光材料的化学结构简式的第一图像数据；对所述第一图像数据进行增强得到第二图像数据；将所述第二图像数据输入到第二深度学习模型中，对发光材料的发光性质进行预测。本发明提供的技术方案通过采用深度学习的人工智能的方法，因此可以自动化地预测发光材料的发光性质，从而大幅度降低了人工验证发光材料性质的成本，进而加速了发光材料研发的进程。
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