专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于微盘谐振器的常系数可调全光微分方程求解器-CN202310499946.6在审
  • 郭鹏星;周佳豪;刘志远;侯维刚;郭磊 - 重庆邮电大学空间通信研究院
  • 2023-05-05 - 2023-10-27 - G06F17/13
  • 本发明公开了一种基于微盘谐振器的常系数可调全光微分方程求解器,包括输入模块、求解模块和输出模块。输入模块包括可调谐激光器、偏振控制器、强度调制器以及掺铒光纤放大器;求解模块包含一个上下载型微盘谐振器以及在微盘谐振器的圆盘形微腔上嵌入的一层光学非易失存储材料Ge2Sb2Te5(GST)。所述输出模块包括掺铒光纤放大器、衰减器以及通信信号分析仪。输入模块通过向求解模块的输入端注入大功率光脉冲信号来调控圆盘形微腔上的GST材料的晶化度,以确定系数k值;再向求解模块注入发生谐振的低功率光脉冲信号完成求解,并通过输出模块观测不同求解系统的输出波形。本发明采用微盘谐振器可以增大常系数k值的调谐范围,采用GST材料可以实现非易失性。
  • 一种基于谐振器系数可调微分方程求解
  • [发明专利]一种支持存算一体及波长-模式混合复用的光学矩阵乘法器-CN202210663150.5有效
  • 郭鹏星;周牛杰;孙巍;侯维刚;郭磊 - 重庆邮电大学
  • 2022-06-13 - 2023-08-29 - H04J14/02
  • 本发明请求保护一种支持存算一体及波长‑模式混合复用的光学矩阵乘法器结构,来解决神经网络加速器中矩阵运算的功耗较大及运算吞吐量受限的问题。首先,采用非易失相变材料GST与无源MR组成存算一体光学点积计算引擎。其中微环谐振器用于实现对不同波长光信号的引导,权重存储在集成与光波导上的GST中,使得光在传输的过程中完成数据的读取与计算,从而提高计算速率、降低能耗。此外,搭建支持波长和模式混合复用的矩阵乘法器,通过将不同波长和模式的数据作为独立的信号载体同时输入到矩阵中进行乘加运算,从而提高并行计算规模。本发明有望实现大规模、低功耗的光学矩阵乘法器,以满足数据量爆发式增长的驱动下对高性能计算硬件的需求。
  • 一种支持一体波长模式混合光学矩阵乘法器
  • [发明专利]一种基于无源反射超表面的混合无线片上光网络架构-CN202310658106.X在审
  • 郭鹏星;王子默;侯维刚;郭磊 - 重庆邮电大学空间通信研究院
  • 2023-06-05 - 2023-08-04 - H04W40/32
  • 本发明属于光信号处理领域,具体涉及一种基于无源反射超表面的混合无线片上光网络架构,包括对片上光网络进行分簇,每个簇内设置一个中心节点和多个其他节点,簇内中心节点包括激光收发射装置,网络拓扑上方设置有无源反射超表面,簇内其他节点安装有光路由器,节点之间通过有线连接的方式进行连接,每个中心节点之间通过激光收发射装置和有无源反射超表面进行通信;本发明通过利用无源反射超表面技术实现了时延小、插入损耗低、跳数少的片上光网络,本发明在网格拓扑基础上,引入无源反射超表面,不需要经过多跳来实现中心节点之间的连接,只需在相应的位置放置超表面,经过激光器发射角度的调节,便可以达到对应的目标节点,从而提高可扩展性。
  • 一种基于无源反射表面混合无线上光网络架构
  • [发明专利]丙烯腈聚合反应釜凝胶的清洗方法-CN202310163605.1有效
  • 李艳;常春报;刘纳新;郝俊杰;杨晗;高鹏;杨艳生;郭鹏星;张瑞婷 - 山西钢科碳材料有限公司
  • 2023-02-24 - 2023-07-18 - B08B9/08
  • 本发明提供一种丙烯腈聚合反应釜凝胶的清洗方法,属于设备清洁技术领域,包括:向反应釜内注入第一溶剂及第二溶剂,第二溶剂用于与凝胶发生化学反应以使凝胶由大分子聚合物转化为小分子化合物和聚合物盐;排空反应釜后注入第三溶剂,第三溶剂用于与各溶剂及反应产物相溶,并在第二预设时长后排空反应釜。本发明采用第二溶剂与凝胶的化学反应,使凝胶由大分子聚合物转化为小分子化合物和聚合物盐,从而使凝胶能够更加快速地转化并溶解到第一溶剂内,同时利用第三溶剂以及第一溶剂的再次清洗使反应釜内的溶剂以及反应产物的含量处于可接受的范围内,提高了生产效率,保证了后序生产的连续运行。
  • 丙烯腈聚合反应凝胶清洗方法
  • [发明专利]纺丝原液脱泡系统-CN202211328953.1在审
  • 叶建刚;武将;高鹏;曹晓东;杨艳生;郭鹏星 - 山西钢科碳材料有限公司
  • 2022-10-27 - 2023-02-03 - B01D19/00
  • 本发明提供一种纺丝原液脱泡系统,包括间歇式静置脱泡釜,所述间歇式静置脱泡釜具有脱泡入口管以及脱泡出口管,其中,所述脱泡入口管用于与聚合液脱单釜的脱单釜出口连通,所述脱泡入口管上连接有连续式动态脱泡管,所述连续式动态脱泡管的第一端口与所述脱单釜出口连通,所述连续式动态脱泡管的第二端口与所述脱泡入口管连通,所述连续式动态脱泡管内设有填料层,进入所述第一端口的纺丝原液经由所述填料层落至所述第二端口,所述间歇式静置脱泡釜、连续式动态脱泡管内为真空环境。本发明有效克服现有技术中的脱泡工序耗时长、效率低的不足,极大程度地降低了脱泡系统的生产成本。
  • 纺丝原液脱泡系统
  • [发明专利]基于微环阵列和GST的光子数模转换器及调控方法-CN202210002417.6有效
  • 郭鹏星;赵鹏;侯维刚;郭磊;刘志远 - 重庆邮电大学
  • 2022-01-04 - 2022-12-27 - G02F7/00
  • 本发明公开了一种基于微环阵列和相变材料的光子数模转换器及调控方法,首先,该结构使用连续激光源产生N个不同波长的光信号,经过波分复用,通过微环谐振器阵列。微环谐振器阵列由N个微环谐振器组成,将N比特的数字信号映射为这N个不同波长的光信号功率。另外,通过将Ge2Sb2Te5(GST)材料嵌入光波导中,改变光波导的透射率以此来赋予光信号权重。GST材料高度灵活,具有可编程性,因此在赋予权重的基础上,还能够补偿由于微环谐振器电光调谐导致的功率损耗,大大降低了光子数模转换器的转换误差。本发明有望应用于全光网络以及电光结合网络等,促进一些具有带宽要求的系统的发展。
  • 基于阵列gst光子数模转换器调控方法
  • [发明专利]基于微环谐振器和光学非易失存储材料的光时域微分器-CN202210540398.2在审
  • 郭鹏星;余思静;侯维刚;郭磊;赵鹏 - 重庆邮电大学
  • 2022-05-17 - 2022-08-30 - G02F1/01
  • 本发明请求保护一种基于微环谐振器和光学非易失存储材料的光时域微分器,来解决目前基于微环谐振器的光时域微分器的易失性问题。包括一个直波导与一个环形波导,在所述环形波导上具有Sb2Se3材料层,通过调节直波导自耦合系数与环形波导损耗系数的大小确定微分阶数。相比于基于等离子色散效应和热光效应的微环微分器,硅与相变材料Sb2Se3相结合具有低功耗,响应速度快,制造成本低等优势,最重要的是相变材料Sb2Se3具有非易失性,避免了静态功耗的产生,且其对光吸收损耗小,有利于扩展。本发明有望应用于光子信号处理领域,促进暗孤子探测、光传感、光脉冲整型以及超高速编码等多个应用的发展。
  • 基于谐振器光学非易失存储材料时域微分
  • [发明专利]波长-模式混合复用的片上光交换网络架构及路由算法-CN202010468421.2有效
  • 郭鹏星;侯维刚;郭磊;孙巍 - 重庆邮电大学
  • 2020-05-28 - 2022-07-01 - H04Q11/00
  • 本发明请求保护一种基于波长‑模式混合复用的片上光交换网络架构及路由算法,来解决现有片上光交换网络中交换规模及容量受限的问题。该架构采用片上波长‑模式混合复用技术来提高网络的交换能力。首先,利用微环谐振器设计了片上波长分配模块、模式选择和复用模块以实现任意波长、模式之间的分配与复用。之后,设计了波长模式混合复用的2×2光交换模块,并将这些模块以无阻塞的Benes拓扑进行级联形成一种可扩展的片上光交换网络架构。最后,为保证各处理器核的数据能够在所发明的架构中高效有序的互连,提出适合该架构的路由策略。本发明有望实现大规模的片上光交换网络,以应对即将到来的千核系统的挑战。
  • 波长模式混合上光交换网络架构路由算法
  • [发明专利]一种基于LSTM神经网络的片上光网络热点预测方法-CN202210237289.3在审
  • 仇星;郭鹏星;侯维刚;何香玉 - 重庆邮电大学
  • 2022-03-11 - 2022-06-24 - G06N3/04
  • 本发明请求保护一种基于LSTM神经网络的片上光网络热点预测方法,通过对片上光网络中每个节点的流量值进行清洗、归一化和划分后获取训练数据与测试数据;为适应片上光网络中具有多节点特征搭建了一种多输入输出LSTM神经网络模型,并将训练数据输入该模型进行训练;得到训练模型后再将数据输入到该模型得到每个节点的预测流量值。相比较传统的建模方法来说,LSTM神经网络具有自学习与自适应强等特点,因此可以利用该特点分析并预测网络中节点的热点变化情况。相比较当前比较典型的预测模型循环神经网络(RNN)和门循环单元(GRU)来说,本模型的均方误差分别降低了8.57%与15.7%,拟合度分别提高了3.35%和1.73%。
  • 一种基于lstm神经网络上光网络热点预测方法
  • [发明专利]一种基于神经网络的微环谐振器热稳定系统及调谐方法-CN202111578363.X在审
  • 何香玉;郭鹏星;侯维刚;郭磊 - 重庆邮电大学
  • 2021-12-22 - 2022-04-12 - G02F1/01
  • 本发明请求保护一种基于神经网络的微环谐振器热稳定系统及其调谐方法,其包括:微环谐振器、与微环绝对温度成比例(Proportional To Absolute Temperature,PTAT)温度传感器、神经网络处理器以及微加热器,其中微环谐振器与PTAT温度传感器相连接,PTAT温度传感器与神经网络处理器相连接,神经网络处理器通过反馈回路与微加热器相连接,所述微加热器置于微环谐振器的耦合器下方;PTAT温度传感器实时测量微环谐振器的温度,神经网络处理器通过学习微环谐振器温度与加热器电压间先验关系样本,使用梯度下降法优化表征热调谐误差精度的损失函数值,从而得到实时温度下的加热器电压,所述加热器施加此加热电压以调节微环温度,保持微环谐振器热稳定。
  • 一种基于神经网络谐振器稳定系统调谐方法

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