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[发明专利]一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质-CN202311179765.1在审
发明人： 夏素缦;刘亚雄 -专利权人：苏州珂晶达电子有限公司
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组，在每次迭代求解的过程中，增加了针对每个网格点，基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，并基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量的步骤，直到满足迭代结束条件时，确定所述半导体器件的数值仿真数据。本发明实施例解决了传统的迭代求解算法中只基于单一自变量构建方程组的问题，既保证了数值仿真结果的准确度又满足了算法收敛速度要求。
一种半导体器件数值仿真方法装置设备存储介质

[发明专利]图像分类模型的训练方法及分类方法-CN202010013254.2有效
发明人： 夏素缦;程诚;汪浩源;王旭光 -专利权人：中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了图像分类模型的训练方法及分类方法。该训练方法包括：特征提取网络获取训练样本集的样本特征向量，训练样本集包括多个不同类样本；全连接层根据样本特征向量的特征维度N和训练样本集的类别数目C生成与每一类样本一一对应的类别向量；获取同类样本的样本特征向量和类别向量之间的第一欧式距离，并获取不同类样本的类别向量之间的第二欧式距离；根据第一欧式距离和第二欧式距离计算样本损失，并根据样本损失更新图像分类模型的参数。本申请的训练方法可使得同类样本之间更加靠近，不同类样本之间更加远离，同时本申请在训练过程每个类别所需求的数据量少，每个类别的区分度更高，从而提高了模型的识别准确率。
图像分类模型训练方法