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]一种双波长全光纤激光器-CN202010608606.9在审
  • 杨中民;孙悦怡;文晓晓;韦小明 - 华南理工大学
  • 2020-06-29 - 2020-09-25 - H01S3/11
  • ;第一波分复用器,第一波分复用器的输入端与泵浦激光器连接可饱和吸收镜,与第一波分复用器的公共端连接;增益光纤,增益光纤的输入端与第一波分复用器的输出端连接;全光纤非线型环,与增益光纤的输出端连接;光纤耦合器,光纤耦合器的输入端与全光纤非线型环连接;光纤耦合非线性晶体,光纤耦合非线性晶体的输入端与光纤耦合器的第一输出端相连;第二波分复用器,分别与光纤耦合器的第二输出端和光纤耦合非线性晶体的输出端相连。
  • 一种波长光纤激光器
  • [实用新型]一种用于监测石油管道的干涉仪型光纤振动传感器-CN201420688007.2有效
  • 毕然成 - 毕然成
  • 2014-11-16 - 2015-03-11 - G01H9/00
  • 本实用新型公开了一种用于监测石油管道的干涉仪型光纤振动传感器,其特征在于:包括用于发射光脉冲的激光器、用于接收探测光脉冲信号的探测器、用于分光的3×3耦合器、用于分光的2×2耦合器,激光器、探测器均与3×3耦合器相对安装,3×3耦合器通过光纤L1、光纤L2与2×2耦合器连接。2×2光纤耦合器分光后的两束光一束进入传感光纤直到末端的非线性光纤环镜,被全部反射回来;另一束光直接被非线性光纤环镜反射回来。本实用新型在光路设计中增加了一个由2×2光纤耦合器的非线性光纤环镜,提升了返回到光接收模块的传感信号光功率。其设计合理、结构简单、稳定可靠、抗干扰能力强、检测性能较好,有效解决了现有技术的不足。
  • 一种用于监测石油管道干涉仪型光纤振动传感器
  • [发明专利]一种非线性光学泵浦探测装置-CN202010127319.6有效
  • 周志强;丛嘉伟;佟艳群;符永宏;任乃飞 - 江苏大学
  • 2020-02-28 - 2022-09-13 - G01N21/39
  • 本发明公开了一种非线性光学泵浦探测装置。本发明可以实现同时测量简并和非简并非线性吸收截面谱。测量过程自动化,测量过程高效、快速。本发明中工作波段为380nm至近红外1064nm,能实现超连续宽光谱的非线性性能测量。采用了较大入瞳直径的变焦光学系统作为微弱信号采集镜头,能有效的将微弱信号在背景噪声中提取出来,同时此变焦光学系统轴上像点均方根直径100微米至150微米,轴上像点发散角2α为30.6度,很好的匹配光纤耦合条件,提高空间光耦合进光纤的耦合效率。
  • 一种非线性光学探测装置
  • [发明专利]磁性隧道结以及神经元非线性响应器件-CN202010262733.8在审
  • 曾中明;李荣鑫;张宝顺 - 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
  • 2020-04-03 - 2021-10-12 - G06N3/06
  • 本发明公开了一种磁性隧道结,其包括顶电极和底电极以及隧道结,所述底电极为两端口存在自旋霍尔角的重金属层,所述隧道结包括依次设置在底电极上的磁性自由层、绝缘势垒层、磁性钉扎层、反铁磁耦合间隔层、反铁磁耦合磁性层和反铁磁层;其中,所述磁性自由层、磁性钉扎层和反铁磁耦合磁性层均为面内磁矩且易轴沿着底电极的宽方向,所述磁性钉扎层与所述反铁磁耦合磁性层的磁矩方向相反,所述反铁磁层的反铁磁序的方向为所述反铁磁耦合磁性层的易轴方向本发明还提供了一种包含如上所述的磁性隧道结神经元非线性响应器件。本发明提供的磁性隧道结以及相应的非线性响应器件,可以使得器件的非线性响应特征优良、能耗低、稳定性高。
  • 磁性隧道以及神经元非线性响应器件
  • [发明专利]一种数据驱动的流固耦合系统非线性降阶预测方法及装置-CN202210539573.6在审
  • 谢芳芳;季廷炜;张鑫帅;郑畅东;郑耀 - 浙江大学
  • 2022-05-17 - 2022-09-09 - G06F30/28
  • 本发明提供了一种数据驱动的流固耦合系统非线性降阶预测方法及装置。本发明将流固耦合系统的流体流动和振动响应分开建模。对于流体流动,首先通过神经网络将高维流场投影到低维空间中。随后利用非线性动力学稀疏辨识(SINDy)算法对时序演化的低维表示进行辨识,得到该低维空间的非线性动力学方程。最后,通过该动力学方程和神经网络的解码器即可预测流固耦合系统在未来任一时刻的流场状态。对于结构响应,则直接利用SINDy算法对时序演化的结构响应量(位移、速度、升力)进行稀疏辨识,所辨识到的方程可直接预测流固耦合系统在未来任一时刻的结构响应。本发明实现简单,精度高,通用性强。可以广泛应用于复杂流固耦合系统的降阶建模与预测。
  • 一种数据驱动耦合系统非线性预测方法装置

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