一种兼具减小发散角与散热的垂直腔面发射激光器

    公开(公告)号:CN114865448A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210552310.9

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 一种兼具减小发散角与散热的垂直腔面发射激光器,属于半导体光电子领域。所述激光器包括:n型电极,GaAs衬底,n型布拉格反射镜,n‑间隔层,量子阱结构,p‑间隔层,p型布拉格反射镜,位于p型布拉格反射镜底部的氧化限制层,隔离层,p型电极,散热机构。本发明设置散热机构,散热机构制备在发光区内,或制备在发光区外,或同时制备在发光区内和发光区外。通过合理设计能够得到器件内部不同的温度差异分布,温差导致材料的折射率差发生变化,得到不同的波导效应,能够得到发散角更小的器件,同时器件的热性能得到明显改善。本发明解决了制备VCSEL过程中,刻蚀上DBR层对器件可靠性造成影响的问题,也解决了大功率VCSEL的散热问题。

    一种半导体激光器件、制造方法及其应用

    公开(公告)号:CN115693399A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202110838375.5

    申请日:2021-07-23

    Abstract: 本公开内容提供一种半导体激光器及其制作方法,所述激光器包括:一衬底;在衬底上形成的半导体结构,包括第一和第二分布布拉格反射镜、第一和第二包覆层以及有源层;以及在所述有源层上形成的第一限制层和/或在所述有源层下形成的第二限制层;所述限制层在所述有源层中限定出N个相邻的子发光区域,所述N个相邻的子发光区域形成一相干耦合发光单元,其中N为大于等于3的整数。本公开内容有助于实现如下效果之一:能解决电流扩展不均匀、获得相干耦合输出,改善光束质量,提供高度紧密排列和精确限定。

    一种脊柱侧弯的前屈试验辅助检测系统

    公开(公告)号:CN114711722A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210345124.8

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明公开了一种脊柱侧弯的前屈试验辅助检测系统,包括发光板,所述发光板上设置发散光源阵列和光学摄像头,所述发散光源阵列包括80个以固定间隔二维排列的发散光源,所述光学摄像头设置于发散光源阵列中心;支架,所述支架一侧设置滑动式直线导轨,所述发光板的一侧通过连接杆固定至所述滑动式直线导轨滑块;以及底座,所述底座的一侧连接至所述支架,所述底座设置中对称线、用于定位人体双脚的第一定位部和第二定位部,所述第一定位部与所述第二定位部相对于所述中对称线对称设置。本发明适用于人体形态普查及脊柱畸形疾病的初筛。本发明结构简单,便于使用,造价低廉,准确度高,利于推广和使用。

    一种兼具减小发散角与散热的垂直腔面发射激光器

    公开(公告)号:CN114865448B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202210552310.9

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 一种兼具减小发散角与散热的垂直腔面发射激光器,属于半导体光电子领域。所述激光器包括:n型电极,GaAs衬底,n型布拉格反射镜,n‑间隔层,量子阱结构,p‑间隔层,p型布拉格反射镜,位于p型布拉格反射镜底部的氧化限制层,隔离层,p型电极,散热机构。本发明设置散热机构,散热机构制备在发光区内,或制备在发光区外,或同时制备在发光区内和发光区外。通过合理设计能够得到器件内部不同的温度差异分布,温差导致材料的折射率差发生变化,得到不同的波导效应,能够得到发散角更小的器件,同时器件的热性能得到明显改善。本发明解决了制备VCSEL过程中,刻蚀上DBR层对器件可靠性造成影响的问题,也解决了大功率VCSEL的散热问题。

    一种通用的卷积神经网络无损压缩与加速方法

    公开(公告)号:CN113077044A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110292295.4

    申请日:2021-03-18

    Abstract: 本发明公开了一种通用的卷积神经网络无损压缩与加速方法,卷积神经网络模型经过无损压缩器优化,以实现模型在嵌入式设备或移动设备上的部署问题。该无损压缩器由结构化剪枝器与模型重塑器进行级联构成。结构化剪枝器用于实现模型结构上的精简优化,通过某些结构化剪枝方法实现对模型参数、FLOPs、模型储存空间的结构化极大压缩;模型重塑器则是对结构化剪枝器精简优化后的模型根据模型特点进行一定程度上的模型重塑,重塑的时,在已优化的模型上尽可能引入更少的结构注入到优化模型中,保证优化后的模型有较少的计算力、参数量的增加,但却性能够上有明显的提升,从而实现模型性能的明显恢复。

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