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]具有绝缘沟槽栅电极的功率半导体器件和生产功率半导体器件的方法-CN202180085877.3在审
  • L·德-米奇伊里斯;G·古普塔;W·A·维塔勒;E·布伊特拉戈;C·科瓦斯塞 - 日立能源瑞士股份公司
  • 2021-12-17 - 2023-08-22 - H01L29/10
  • 规定了一种功率半导体器件(1),该功率半导体器件具有沿竖直方向在具有发射极电极(51)的发射极侧(21)和与发射极侧(21)相对的集电极侧(22)之间延伸的半导体本体(2),功率半导体器件(1)包括:第一导电类型的漂移层(26);在漂移层(26)和发射极侧(21)之间延伸的不同于第一导电类型的第二导电类型的基极层(28);设置在基极层(28)的背离漂移层(26)的一侧上的第一导电类型的源极区域(29);从发射极侧(21)延伸到漂移层(26)中的至少一个第一沟槽(3);延伸到第一沟槽(3)中的绝缘沟槽栅电极(30);从发射极侧(21)延伸到漂移层(26)中的至少一个第二沟槽(4),至少一个第二沟槽(4)布置在至少一个第一沟槽(3)的背离源极区域(29)的一侧上;延伸到第二沟槽(4)中的导电层(41),导电层(41)与基极层(28)和漂移层(26)电绝缘;其中:基极层(28)的设置在至少一个第二沟槽(4)的背离至少一个第一沟槽(3)的一侧上的部分(281)从发射极侧(21)朝集电极侧(22)沿竖直方向与至少一个第二沟槽(4)延伸相同深度;以及功率半导体器件(1)的在至少一个第一沟槽(3)和至少一个第二沟槽(4)之间延伸的子区域(6)包括电连接至基极层(28)的电荷载流子提取触点(61)。此外,还规定了一种生产功率半导体器件(1)的方法。
  • 具有绝缘沟槽电极功率半导体器件生产方法
  • [发明专利]在处理器核上同时执行多个程序-CN201880010320.1有效
  • G·古普塔;D·C·伯格 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2018-01-30 - 2023-06-23 - G06F9/30
  • 公开了用于将资源分配给基于块的处理器架构中的上下文的系统和方法。在所公开的技术的一个示例中,处理器被配置为在由处理器执行的多个上下文之间在空间上分配资源,包括高速缓存、功能单元和寄存器文件。在所公开的技术的第二示例中,处理器被配置为例如在时钟周期的基础上在多个上下文之间在时间上分配资源,包括高速缓存、寄存器文件和分支预测器。保证每个上下文都能访问其分配的资源,以避免竞争处理器资源的上下文出现饥饿。结果缓冲器可以用于将较大的指令块折叠成可以映射到较小大小的指令窗口的部分。结果缓冲器存储可以传递到指令块的后续部分的操作数结果。
  • 处理器同时执行程序
  • [发明专利]使用基于批次的主动学习方案训练机器学习模型-CN202011017744.6在审
  • G·古普塔;A·K·萨胡;林婉怡;J·C·舒利 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2020-09-24 - 2021-03-26 - G06N20/00
  • 提供了使用基于批次的主动学习方案训练机器学习模型。用于使用基于批次的主动学习方案来训练机器学习模型的系统。所述系统包括信息源和电子处理器。电子处理器被配置为接收要训练的机器学习模型、未标注训练数据集、经标注训练数据集和信息源的标识符。电子处理器还被配置为从未标注训练数据集中选择训练示例批次,并且针对所述批次中包括的每个训练示例,向信息源发送针对所述训练示例的标注的请求。电子处理器进一步被配置为,针对所述批次中包括的每个训练示例:接收标注,将所述训练示例与所述标注相关联,并且将所述训练示例添加到经标注训练数据集。电子处理器还被配置为使用经标注训练数据来训练机器学习模型。
  • 使用基于批次主动学习方案训练机器模型

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