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公开(公告)号：CN117832283A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410032404.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/78 , H01L29/06 , H01L29/16 , H01L29/423 , H01L29/45 , H01L21/336
Abstract: 本发明公开了一种SiC上增强型高Al‑AlGaN环栅纳米线场效应晶体管，主要解决现有技术反向耐压能力低，电能损耗大的问题。其包括衬底(1)，沟道层(2)，欧姆接触层(3)，纳米线沟道(4)、栅介质(5)及源漏栅电极，其中衬底采用高热导率SiC材料，沟道层采用高Al‑AlGaN材料，欧姆接触层采用渐变低Al组分AlGaN材料，纳米线沟道采用单一的高Al‑AlGaN材料形成若干条相间分布的纳米线并与沟道层连接；栅介质包裹在高Al‑AlGaN纳米线条外围并悬空于SiC衬底上方。本发明能消除沟道区域的异质结界面，提高器件反向耐压能力，改善栅极漏电问题，降低器件的电能损耗，可用做电力传输和转换的大功率器件。
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公开(公告)号：CN117012829A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310983633.8
申请日：2023-08-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/78 , H01L21/336 , H01L29/423 , H01L23/373
Abstract: 本发明公开了一种高热导率SiC衬底上环栅增强型高Al组分氮化镓基器件，主要解决现有同类器件导通电流小、开关速度慢、散热差的问题。其自下而上包括：包括：SiC衬底(1)、成核层(2)、缓冲层(3)、AlGaN沟道层(4)、势垒层(6)、环形介质层(7)及栅电极，其源、漏电极(9，10)分布在势垒层的两端，该沟道层与势垒层之间设有插入层(5)，三者共组成纳米沟道；该环形介质层包括两个P‑GaN帽层(71，72)，且第一帽层设置在纳米沟道的底部，第二层覆盖于纳米沟道两个侧面及顶部形成包覆结构，该结构外部分布栅电极(8)。本发明栅控能力强、导通电流大、开关速度快、散热性能好，可应用于大功率高速开关器件。
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公开(公告)号：CN116469002A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310273227.2
申请日：2023-03-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于多级特征融合及混合注意力的SAR图像舰船目标检测方法，包括：构建用于SAR图像舰船目标检测的YOLO‑SP网络模型，所述YOLO‑SP网络模型包括依次连接的主干特征提取网络、多级特征融合网络和检测头；利用训练数据集对所构建的YOLO‑SP网络模型进行训练，计算损失函数，并反向更新模型参数，获得训练后的YOLO‑SP网络模型；对待检测的SAR图像进行数据标准化预处理，获得预处理后的像素矩阵；将预处理后的像素矩阵输入训练后的YOLO‑SP网络模型，对待检测的SAR图像进行舰船目标检测，获得目标的类别信息、位置信息和置信度。本发明通过多级特征提取策略与混合注意力机制，加强了目标特征信息的提取，提高对舰船目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN112101087A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010725766.1
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种面部图像身份去识别方法，方法包括：从获取的原始图像中提取每个预先选定的面部所在区域中的内容，得到原始面部图像；对于每个原始面部图像，利用预先训练的生成模型，获得该原始面部图像的原始身份特征和原始非身份特征；确定用于代替原始身份特征的目标身份特征；利用生成模型结合原始非身份特征和目标身份特征，得到该原始面部图像对应的目标面部图像；分别用每个目标面部图像的内容，替换该目标面部图像对应的目标区域的内容，得到替换完成的目标图像。应用本发明实施例能够实现在面部图像的身份去识别的同时，完整地保留该面部图像的非身份属性，使得新生成的面部图像能够用于后续的效用。
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公开(公告)号：CN112085159A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010724476.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用户标签数据预测系统和方法，第一客户端获取目标用户的第一标识数据和第一特征数据组，针对每个第二客户端，预测第一特征数据组在该第二客户端的第二预测特征数据组，将第一标识数据和第二预测特征数据组的加密数据发送给该第二客户端；利用训练得到的联邦学习模型参数，获得第一特征数据组的第一加密加权值并发送给服务端；每个第二客户端利用接收到的加密数据，确定目标用户在该第二客户端的第二目标特征数据组，利用训练得到的联邦学习模型参数，获得第二目标特征数据组的第二加密加权值并发送给服务端；服务端对接收到的第一加密加权值和第二加密加权值求和，对求和结果解密得到目标用户的目标标签数据并返回给第一客户端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085051B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010724451.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/098 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于加权投票的图像分类方法、系统及电子设备。该方法包括：服务端获取待分类图像，对各个客户端发起判定请求；每个客户端根据判定请求，对自身状态参数判定后反馈响应信号给服务端；服务端根据响应信号，将待分类图像分发给可以参加分类任务的目标客户端；各个目标客户端将待分类图像输入各自预先训练的少样本网络模型进行分类，得到第一分类结果；服务端对各个目标客户端的少样本网络模型进行评分，并基于该评分结果和第一分类结果进行加权投票计算，输出投票值；服务端对投票值汇总整理，输出第二分类结果。通过对客户端的模型进行评分并对客户端输出的第一分类结果进行加权投票计算，进一步提高分类的精确度。
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公开(公告)号：CN112101609A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010725692.1
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种关于用户还款及时性的预测方法，第一客户端获取目标用户的第一标识数据和第一特征数据组；利用对偶模型预测第一特征数据组在第二客户端的第二预测特征数据组，将第一标识数据和第二预测特征数据组的加密数据发给第二客户端；获得第一特征数据组的第一加密加权值并发给服务端；第二客户端利用接收到的加密数据确定目标用户在第二客户端的第二目标特征数据组，获得第二目标特征数据组的第二加密加权值并发给服务端；服务端对接收到的第一加密加权值和第二加密加权值求和，对求和结果解密得到表征目标用户还款及时性的目标标签数据，并发给第一客户端；第一客户端为销售企业端或银行端之一，第二客户端为销售企业端或银行端之另一。
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公开(公告)号：CN112085051A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010724451.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权投票的图像分类方法、系统及电子设备。该方法包括：服务端获取待分类图像，对各个客户端发起判定请求；每个客户端根据判定请求，对自身状态参数判定后反馈响应信号给服务端；服务端根据响应信号，将待分类图像分发给可以参加分类任务的目标客户端；各个目标客户端将待分类图像输入各自预先训练的少样本网络模型进行分类，得到第一分类结果；服务端对各个目标客户端的少样本网络模型进行评分，并基于该评分结果和第一分类结果进行加权投票计算，输出投票值；服务端对投票值汇总整理，输出第二分类结果。通过对客户端的模型进行评分并对客户端输出的第一分类结果进行加权投票计算，进一步提高分类的精确度。
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公开(公告)号：CN117199116A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311267490.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/10 , H01L29/06 , H01L29/20 , H01L29/423 , H01L21/335 , H01L29/778
Abstract: 本发明公开了具有P‑GaN栅源桥的鳍式增强型高Al组分氮化镓功率器件，主要解决现有同类器件阈值电压低、击穿电压低、栅控能力差的问题。其自下而上包括：包括：衬底(1)、成核层(2)、缓冲层(3)、高Al组分AlGaN沟道层(4)、势垒层(5)、P‑GaN帽层(6)、栅源桥(7)及栅电极(8)，其源、漏电极(9，10)分布在势垒层的两端。该沟道层与势垒层两者组成鳍式纳米沟道；该衬底层和缓冲层之间增设的成核层，以减小晶格失配度和层间应力；该P‑GaN帽层覆盖在鳍式纳米沟道的两侧和顶部，其外分布鳍式栅电极(8)。本发明阈值电压高、击穿电压大、栅控能力强，性能大幅提升，可应用于大功率高速开关器件。
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公开(公告)号：CN112078593A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010724471.2
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多种网络协同模型的自动驾驶系统和方法，其系统包括自动驾驶控制装置、图像采集装置、存储器和处理器，其中，图像采集装置采集道路实时图片，并在识别出目标图片时提出查询请求；存储器接收查询请求，并将目标图片输入至少三个预先训练的不同类型的网络模型；每个预先训练的网络模型对目标图片分类后输出各自的分类结果；处理器接收并汇总各自的分类结果，输出识别结果；自动驾驶控制装置根据识别结果控制车辆自动驾驶。本发明的方案基于多种网络模型协同判断，避免了单一模型会受到对抗样本欺骗的问题，目标信息不会受到污染，会被正确识别，对于自动驾驶来说，具有非常高的安全性和可靠性。
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