-
公开(公告)号：CN109031059B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810662970.6
申请日：2018-06-25
Applicant: 南京大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新型碳化硅雪崩二极管阵列良率及击穿电压测试方法，包括：随机选取新型碳化硅雪崩二极管阵列中两个以上的器件测试I‑V特性，得到击穿电压平均值Vb；取1.1Vb作为测试最高电压，对新型碳化硅雪崩二极管阵列中单个器件上加偏置电压，并逐渐增加偏压到测试最高电压；以电流大小分别为10‑7A和10‑6A作为击穿点和限流点，初步判断器件是否可用；在单个器件上加偏置电压，判断器件是否因高压测试而损坏。本发明减小了SiC基APD阵列测试周期，提高了测试SiC基APD击穿电压的精度，提高了阵列内器件工作的一致性，降低了测试对器件造成的损伤，提高了测试人员的安全性。
-
公开(公告)号：CN107203748B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710350594.2
申请日：2017-05-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/957
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的网页笔记存储、匹配和还原的方法和装置。其中，方法步骤如下：首先获取用户在网页浏览页面上输入的笔划，将笔划组合成笔划组，计算笔划组所对应的网页元素。然后按网页地址存储笔记信息。当显示网页时，根据网页地址检索查找对应的笔记信息，将找到的笔记信息中各个笔划组所对应的网页元素与当前网页中的网页元素进行匹配；最后根据匹配的结果从所找到的笔记信息中提取相应的笔划组进行还原。本发明方法之下，当网页内容发生变化时，只要笔记所对应的内容未发生变化，即可再现笔记，由此无视其他网页内容的变化。
-
公开(公告)号：CN110837891A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911014330.5
申请日：2019-10-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于一种SIMD架构的自组织映射方法及系统，包括：距离计算模块，通过计算输入向量和对应竞争层神经元权值向量的曼哈顿距离，找到距离最小的最佳匹配竞争层神经元；学习率和领域半径计算模块，通过移位操作实现学习率和领域半径的更新；合作模块，在竞争中获胜的神经元不是单独被激励的，而是通过确定获胜神经元为中心的领域，领域内的神经元共同被激励；权值更新模块，在获胜神经元领域半径内部的神经元对应权重得到更新，将计算好的权重存回片上SRAM。本发明支持样本任意分类与任意特征的运算，能够实现低复杂度与高精度的要求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109978143A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910251530.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的基于SIMD架构的堆栈式自编码器及编码方法，自编码器包括DMA接口模块、神经网络推理模块以及神经网络训练模块；DMA接口模块主要通过DMA方式从片外DDR读入的数据按分区方式存入片上SRAM，并将最后的运算结果通过DMA方式写回DDR；神经网络的推理运算模块使用已经训练好的权重与偏置对新的样本进行分类推理运算；神经网络的训练模块主要负责从神经网络最后一层逐层向前更新神经网络的权重和偏置。有益效果：本发明的自编码器支持的神经网络层数没有限制，因此支持大规模神经网络的推理与训练，并且通过乒乓操作实现部分计算时间和访存时间的掩盖，有着良好的实用意义和广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN109031059A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810662970.6
申请日：2018-06-25
Applicant: 南京大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新型碳化硅雪崩二极管阵列良率及击穿电压测试方法，包括：随机选取新型碳化硅雪崩二极管阵列中两个以上的器件测试I‑V特性，得到击穿电压平均值Vb；取1.1Vb作为测试最高电压，对新型碳化硅雪崩二极管阵列中单个器件上加偏置电压，并逐渐增加偏压到测试最高电压；以电流大小分别为10‑7A和10‑6A作为击穿点和限流点，初步判断器件是否可用；在单个器件上加偏置电压，判断器件是否因高压测试而损坏。本发明减小了SiC基APD阵列测试周期，提高了测试SiC基APD击穿电压的精度，提高了阵列内器件工作的一致性，降低了测试对器件造成的损伤，提高了测试人员的安全性。
-
公开(公告)号：CN107203748A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710350594.2
申请日：2017-05-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的网页笔记存储、匹配和还原的方法和装置。其中，方法步骤如下：首先获取用户在网页浏览页面上输入的笔划，将笔划组合成笔划组，计算笔划组所对应的网页元素。然后按网页地址存储笔记信息。当显示网页时，根据网页地址检索查找对应的笔记信息，将找到的笔记信息中各个笔划组所对应的网页元素与当前网页中的网页元素进行匹配；最后根据匹配的结果从所找到的笔记信息中提取相应的笔划组进行还原。本发明方法之下，当网页内容发生变化时，只要笔记所对应的内容未发生变化，即可再现笔记，由此无视其他网页内容的变化。
-
公开(公告)号：CN109978143B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910251530.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/063 , G06N3/084
Abstract: 本发明的基于SIMD架构的堆栈式自编码器及编码方法，自编码器包括DMA接口模块、神经网络推理模块以及神经网络训练模块；DMA接口模块主要通过DMA方式从片外DDR读入的数据按分区方式存入片上SRAM，并将最后的运算结果通过DMA方式写回DDR；神经网络的推理运算模块使用已经训练好的权重与偏置对新的样本进行分类推理运算；神经网络的训练模块主要负责从神经网络最后一层逐层向前更新神经网络的权重和偏置。有益效果：本发明的自编码器支持的神经网络层数没有限制，因此支持大规模神经网络的推理与训练，并且通过乒乓操作实现部分计算时间和访存时间的掩盖，有着良好的实用意义和广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN110837891B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911014330.5
申请日：2019-10-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于一种SIMD架构的自组织映射方法及系统，包括：距离计算模块，通过计算输入向量和对应竞争层神经元权值向量的曼哈顿距离，找到距离最小的最佳匹配竞争层神经元；学习率和领域半径计算模块，通过移位操作实现学习率和领域半径的更新；合作模块，在竞争中获胜的神经元不是单独被激励的，而是通过确定获胜神经元为中心的领域，领域内的神经元共同被激励；权值更新模块，在获胜神经元领域半径内部的神经元对应权重得到更新，将计算好的权重存回片上SRAM。本发明支持样本任意分类与任意特征的运算，能够实现低复杂度与高精度的要求。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.03 seconds)
