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[发明专利]一种铁甲草一步法组织培养方法-CN202310703820.6在审
发明人：刘颖;郭伟超;周远航;黄慧平;何俊贤;赵敏;杨亚利;薛迎斌;杨少瑕;曾翔;潘玉虎 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： A01H4/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种铁甲草一步法组织培养方法。本发明方法包括以下步骤：S1.取发芽后生长了20天的铁甲草无菌苗1.0‑1.5cm长度的茎段为外植体，将外植体浸泡在NAA、6‑BA或TDZ激素溶液中20‑60min，然后取出外植体，用无菌吸水纸除去外植体表面残留的激素溶液；S2.将外植体接种至MS培养基上培养35‑45d，获得生根的铁甲草再生苗，然后驯化移栽。利用本发明方法，铁甲草茎段外植体在MS培养基上培养40天，就能获得生根的完整植株，仅需一步培养就完成了组织培养过程。本发明为铁甲草育种建立了一套高效的诱导铁甲草外植体形成不定芽的一步法组织培养方法，该方法为铁甲草生物技术育种奠定了良好的基础，具有良好的应用前景。
一种铁甲一步法组织培养方法

[发明专利]脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器-CN202310638717.8在审
发明人：石匆;田敏;何俊贤;王腾霄;王海冰;喻剑依;高灏然;张靖雅;陈乐毅;陈思豪;庹云鹏 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器，包括编码层、特征提取层和决策层；所述编码层用于对输入图像进行脉冲编码；若输入为动态视觉传感器产生的数据，则直接送到特征提取层，编码层不工作；如果输入为静态图像，则将静态图像像素值编码为脉冲序列后再输入给特征提取层；所述特征提取层通过对编码层输出的脉冲进行提取和选择特征，所述特征提取层支持的特征提取方法包括脉冲极限学习机、时空压缩感知、液体状态机、局部/部分连接；所述决策层用于接收来自特征提取层的脉冲，并对决策层的权重进行片上学习训练。本发明能够灵活配置执行不同的片上学习算法，减小资源消耗，降低芯片的功耗。
仿生学习脉冲神经网络边缘神经形态处理器

[发明专利]基于Ca-LIF神经元模型的Spike-BP片上学习方法、系统及处理器-CN202310620352.6在审
发明人：石匆;高灏然;田敏;何俊贤;王腾霄;喻剑依;王海冰;陈思豪;张靖雅;庹云鹏;陈乐毅 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Ca‑LIF神经元模型的Spike‑BP片上学习方法、系统及处理器，其采用可训练的线性泄漏参数和基于钙门控的正负双通道脉冲发射机制，对于Ca‑LIF神经元模型只需要通过减去即可实现线性泄漏操作，在求解梯度矩阵时能避免复杂的泄漏补偿操作，降低硬件实现复杂度，节省后续硬件设计的大量计算资源，并能提升脉冲神经网络训练的性能。
基于 ca lif 神经元模型 spike bp 学习方法系统处理器

[发明专利]事件驱动类型芯片中突触权重更新方法、芯片、电子设备-CN202310615882.1在审
发明人：石匆;王海冰;田敏;何俊贤;王腾霄;喻剑依;高灏然;张靖雅;陈乐毅;陈思豪;庹云鹏 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域和类脑智能芯片领域，具体涉及事件驱动类型芯片中突触权重更新方法、芯片、电子设备，所述方法为：在事件驱动类型芯片的深度卷积神经网络的训练中，采用BP‑STDP学习规则对深度卷积神经网络的卷积层各突触的权重进行更新，采用DFA‑STDP学习规则对深度卷积神经网络的全连接层各突触的权重进行更新。其使得神经形态芯片能够实现最大化的并行计算，大幅度提高处理速度，提升芯片性能。
事件驱动类型芯片突触权重更新方法电子设备

[发明专利]深层脉冲神经网络模型及深层SNN片上实时学习处理器-CN202310616007.5在审
发明人：石匆;张靖雅;田敏;王腾霄;何俊贤;喻剑依;高灏然;王海冰;陈乐毅;陈思豪;庹云鹏 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明公开了一种深层脉冲神经网络模型及深层SNN片上实时学习处理器，包括输入层、L−1个隐藏层和输出层，每一层均通过突触权重与前一层完全连接；突触权重的训练方法为通过固定的随机反馈矩阵将输出层误差向量直接投影到各隐藏层；在处理训练样本的脉冲序列期间，每当输出层的IF神经元j在时间步t发射脉冲但其标签与训练样本标签不匹配时，负误差立即触发各层神经元的突触权重更新；在处理完训练样本的所有脉冲后，每个从未发射但其标签与输入样本标签匹配的输出层的IF神经元都会有一个正误差，触发各层神经元的突触权重更新；硬件基于事件驱动，采用异构双核的并行阵列和流水线电路设计。本发明具有较高的识别精度，实现快速片上学习。
深层脉冲神经网络模型 snn 实时学习处理器

[发明专利]一种基于液体状态机的脉冲神经网络架构-CN202310617384.0在审
发明人：石匆;陈乐毅;田敏;何俊贤;王腾霄;王海冰;喻剑依;高灏然 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/065 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于液体状态机的脉冲神经网络架构，包括存储层神经元阵列和学习层神经元阵列，分别用于模拟储存层和学习层；所述储存层神经元阵列包括权重生成与概率发射模块，配置为具有第一线性反馈寄存器和第二线性反馈寄存器，在突触前脉冲来临时，通过读取指定的随机数种子存储器中的随机数种子，使得第一线性反馈寄存器产生固定的随机数序列，生成突触后神经元与不同的突触前神经元的权重；所述学习层神经元阵列包括IF神经元模块、膜电位存储电路、权重存储电路、以及权重学习模块。本发明能够在高速并行计算时减少硬件资源消耗量，保证网络的性能的同时达到低硬件资源消耗的目的。
一种基于液体状态机脉冲神经网络架构

[发明专利]基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片-CN202310619311.5在审
发明人：石匆;何俊贤;王腾霄;王海冰;高灏然;张靖雅 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片，芯片采用层类型可配置的多核架构，总体由全局控制器、数个级联的脉冲卷积核、层间共享学习引擎以及输出脉冲解码器四个部分组成。全局控制器主要负责处理器内部与外界数据的传输、交互与控制。脉冲卷积处理核是处理器的核心模块，其依次相连，后一个处理核接收前一个处理核输出的脉冲数据。当某一网络层处于学习状态时，该网络层会调用层间共享学习引擎模块完成片上学习。输出脉冲解码器通过对输出的AER数据进行解码，从而实现分类功能，并将结果向外输出。本发明能够实现全脉冲HMAX模型的高效片上学习与推理，解决了现有边缘端类脑芯片识别率较低、性能不足、能效较差的问题。
基于脉冲 hmax 模型多层卷积芯片

[发明专利]一种TiC和YOF改性的铝熔体及其制备方法和中孔径纳米颗粒增强泡沫铝-CN202211723694.2在审
发明人：赵平;倪钧;狄崇祥;闫二虎;张广发;李泽芝;何俊贤;杜芳林;谢广文 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： C22C1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种TiC和YOF改性的铝熔体及其制备方法和中孔径纳米颗粒增强泡沫铝。通过在熔体中加入氧化钇、碳化钛和四氟铝酸钠的混粉，提高了纳米碳化钛和铝液的润湿性，增强纳米碳化钛和反应产物纳米氟氧化钇粒子在铝熔体中的分散效果，同时，两种第二相粒子还具有一定的弥散强化效果及细化晶粒作用。将预处理后的铝熔体用于泡沫铝的制备，相应的泡沫铝中稳定剂的添加量会减少，同时增加了两种纳米粒子的铝基体强度会使泡沫铝的性能得到一定的改善。
一种 tic yof 改性铝熔体及其制备方法孔径纳米颗粒增强泡沫

[发明专利]一种罩极电机定子组件及其绕线方法-CN202211723074.9在审
发明人：何家荣;郭强;何俊贤;吴洪磊 -专利权人：宁波意卡德电器科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H02K3/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种罩极电机定子组件及其绕线方法，其定子组件包括定子铁芯和定子绕组，定子铁芯包括铁芯轭部、多个铁芯齿部和多个铁芯线槽，定子绕组绕设在铁芯齿部上，定子铁芯的轴向两端分别设有上绝缘架和下绝缘架，上绝缘架和下绝缘架上均设有与铁芯线槽相配的通孔，上绝缘架上设有多个辅助定子绕组的漆包线跨槽走线的辅助部，辅助部的位置与通孔的位置相对应，辅助部设置在通孔的外缘处，以使得跨槽的漆包线沿周向从通孔外缘一端走线到通孔外缘另一端。该定子组件能够增加绕线嘴在线槽内的活动空间，方便布线，避免线槽内的漆包线相互挤压，其绕线方法能避免跨槽漆包线松散在定子铁芯上，提高定子绕组绕制的可靠性。
一种电机定子组件及其方法

[发明专利]基于双模式积分点火神经元的片上脉冲编码器-CN202310036522.6在审
发明人：石匆;庹云鹏;钟正青;田敏;王海冰;王腾霄;何俊贤;陈乐毅;张靖雅;王丽;陈思豪;高灏然 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双模式积分点火神经元的片上脉冲编码器，包括输入像素存储器、全局调度器、脉冲仲裁器、编码模块阵列和参数寄存器；全局调度器分别与输入像素存储器、脉冲仲裁器和参数寄存器连接；编码模块阵列分别与输入像素存储器、脉冲仲裁器和参数寄存器连接；在全局调度器的控制下，脉冲编码器根据参数寄存器配置所有编码核心中神经元的模式；在每次编码运算前，输入像素存储器取出N个像素并将这N个像素同时传递给N个编码核心，N个编码核心以时分复用方式并行编码这N个像素；编码生成的所有脉冲AER数据从脉冲仲裁器串行输出。本发明具有片上实时编码能力，能够将图像像素直接编码为脉冲数据。
基于双模积分点火神经元脉冲编码器

[发明专利]一种软土直剪仪-CN202310096265.5在审
发明人：罗庆姿;何俊贤;李明丹;袁炳祥;王婉莹;梁远锦 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G01N3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种软土直剪仪，包括支架，用于放置土样的剪切盒，用于驱动土样在剪切盒内滑动的升降装置，用于对土样进行夯实的冲击装置，用于对剪切盒施加推力的水平推力装置，用于测量水平推力装置输出的推力大小的测力装置，用于测量剪切盒内压力大小的压力计；剪切盒的设有贯穿上端和下端的通孔，通孔内设有压块，冲击装置的动力输出端与压块连接而从剪切盒的上端对通孔内的土样进行夯实，所述升降装置的动力输出端从剪切盒的下端伸入通孔内。在水平推力装置启动前，可以通过升降装置向上推动土样滑动，使剪切面的位置能根据所需的进行选择，以获得不同剪切面位置的剪切力数据，从而实现对剪切面位置对于土体强度的影响进行分析。
一种软土直剪仪

[实用新型]一种电机定子出线固定结构-CN202223563805.6有效
发明人：何家荣;郭强;何俊贤;吴洪磊;王凯旋 -专利权人：宁波意卡德电器科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： H02K3/50 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种电机定子出线固定结构，包括定子铁芯、绝缘架、绕组、线路板和电源引出线，所述绕组绕设在定子铁芯上，所述绝缘架设置在绕组和定子铁芯之间且用于两者间的阻电绝缘，所述线路板安装在绝缘架上，所述线路板上设有电性连通的第一连接点和第二连接点，所述线路板的第一连接点与绕组的引出线头焊接，所述电源引出线与所述线路板的的第二连接点焊接，所述线路板上设有用于固定电源引出线的固线夹，所述固线夹通过连接部与所述线路板可拆卸连接。本技术方案的出线固定结构，当电源引线受到外力时，能有效避免其松动或脱落，提高电机电子的稳定性。
一种电机定子出线固定结构

[发明专利]动压变温环境下锂离子电池外短路实验测试方法及装置-CN202211478741.1在审
发明人：谢松;何俊贤;平现科;贺元骅 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01R31/378 文献下载
摘要：在航空宽温域、宽气压环境下，锂离子电池如果发生外短路故障，短路持续时间过长，那么电池自身热量聚集，极易引发电池安全问题，甚至热失控。本发明提出动压变温环境下锂离子电池外短路实验测试方法及装置，将电池放置在电池测试舱内，通过调节温度、气压、短路电阻等参数来检测电池的短路特征和参数，实现锂离子电池在动压变温环境下的外短路试验，并通过分析电池的电化学及理化特征参数，研究航空环境下锂离子电池的短路特性及安全状态。
动压变温环境锂离子电池短路实验测试方法装置

[发明专利]一种ZnFe2-CN202010626388.1有效
发明人：赵梅;李成栋;刘孟辰;谢美霞;何俊贤;李逸博;杜成功 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： B01J27/138 文献下载
摘要：本发明属于磁性复合光催化材料领域，具体涉及一种ZnFe2O4/Bi7O9I3磁性复合光催化材料及其制备方法，首次将ZnFe2O4磁性纳米颗粒穿插于由Bi7O9I3纳米片构成的微米级花状结构中，形成颗粒插入微米花的复合结构；所述ZnFe2O4纳米颗粒尺寸为20‑80nm；所述构成Bi7O9I3微米花的Bi7O9I3纳米片厚度为5‑10nm；所述ZnFe2O4与Bi7O9I3以1:(2‑6)的质量比例进行复合，形成的磁性复合光催化材料表现出超顺磁性，饱和磁化强度高，光催化活性强的同时磁性可分离性强，对目标污染物双酚A具有良好的可见光降解能力，通过外加磁场迅速回收该光催化材料以达到多次回收利用的目的；而且该磁性复合光催化材料采用的制备方法原理可靠、简单易控，绿色安全，无需高温煅烧，设备常规，成本低廉，具有大规模生产的工业前景。
一种 znfe base sub

[发明专利]轻量级片上学习FPGA硬件架构及其设计方法-CN202210713374.2在审
发明人：石匆;张靖雅;田敏;王腾霄;王海冰;何俊贤;卢靖;高灏然 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级片上学习FPGA硬件架构及其设计方法，以脉冲神经网络结构为基础，结合压缩感知规则和Tempotron算法，构建轻量级脉冲神经网络，压缩感知层直接发射脉冲，并在传统的Tempotron算法中加入膜电位和Trace协同复位机制，并以事件驱动的方式进行，提高了计算效率，易于硬件实现。本发明提高了计算速度，降低了硬件资源消耗。
轻量级学习 fpga 硬件架构及其设计方法

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