“王钰言”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果20个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于双模态光电器件的目标跟踪方法、装置、设备及介质-CN202310603290.8在审
发明人：唐建石;黄河意;王钰言;高滨;钱鹤;吴华强 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于双模态光电器件的目标跟踪方法、装置、设备及介质，双模态光电器件包括非易失性模态和易失性模态，包括：利用双模态光电器件的非易失性模态对待跟踪目标的像素区域进行模板记忆，得到待跟踪目标的模板；利用双模态光电器件的易失性模态提取待跟踪目标的动态视频图像，得到待跟踪目标的动态场景图像；对待跟踪目标的模板和待跟踪目标的动态场景图像进行相似度匹配，并根据相似度最大值对应的区域生成目标跟踪结果。由此，解决了相关技术中的目标定位由于传感器、存储器与处理器分离，导致信息传递时效性低，能耗高，制备工艺复杂等问题，降低了冗余的信息交换，提升处理时效性，并且简化了制备的工艺，利于多功能集成一体化。
基于双模光电器件目标跟踪方法装置设备介质

[发明专利]基于全光电忆阻器的储备池系统的动作分类方法-CN202310603292.7在审
发明人：唐建石;黄河意;梁向鹏;王钰言;高滨;钱鹤;吴华强 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于全光电忆阻器的储备池系统的动作分类方法，该方法包括：获取目标人体至少一个部位的变化信号，将每个部位的变化信号转换为对应的光脉冲序列输入到处于动态光电模式的全光电忆阻器，得到至少一个高维信号，将至少一个高维信号通过全光电忆阻器的非易失性的线性输出层进行权重训练，得到不同输出节点对应的权重值，根据不同输出节点对应的权重值进行分类，得到目标人体的当前动作。由此，解决了储备池计算中需要配置两种不同硬件带来的架构与集成复杂度较高等问题，设计了一种具有多功能多模态的光电器件，不仅在同一硬件上实现储备池“感存算一体”任务，而且可以实现对视频动作的高精度分类。
基于光电忆阻器储备系统动作分类方法

[发明专利]基于大规模动态超表面的光电计算芯片及其制备方法-CN202310593991.8在审
发明人：姬宇航;王钰言;董星辰;范静涛 -专利权人：启元实验室
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本发明提供基于大规模动态超表面的光电计算芯片及其制备方法，光电计算芯片包括：基底和若干计算核；各计算核设置于基底的第一表面上；计算核结构自上而下依次包括：光电神经形态器件、超表面层与动态超表面器件。通过本发明，多计算核解决了大规模动态超表面的生长随机性对准确率的影响，分散了随机因子，结合动态的超表面结构光场调控，可以提升任务执行的准确率和计算速率，可实现可重构的神经网络；通过对部分神经元的调节，在集成了非线性光电神经形态器件的感算一体功能的情况下，可以降低芯片的功耗，提升芯片复杂任务的处理能力；该光电计算芯片可以解决光电芯片在非线性，大规模集成，可重构和复杂场景应用的瓶颈问题。
基于大规模动态表面光电计算芯片及其制备方法

[发明专利]多功能光电忆阻器件及光电忆阻器件阵列的制备方法-CN202310603538.0在审
发明人：唐建石;黄河意;王钰言;高滨;钱鹤;吴华强 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H10N70/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种多功能光电忆阻器件及光电忆阻器件阵列的制备方法。多功能光电忆阻器件包括：由预设的涂层材料制成的底电极；设置于底电极上方的阻变层，用于形成导电细丝；设置于阻变层上方的过渡层，用于构建阻变层与过渡层之间的表面缺陷态，并提供满足预设计量条件的氧离子；设置于过渡层上方的上电极，对阻变层、过渡层和底电极进行保护。由此，通过将多功能光电忆阻器件制备到CMOS晶体管的源端，晶体管通过外围电路以及底部译码电路和互连线将128×8个光电忆阻器进行集成，解决了现阶段人工视觉系统所研究的光电器件层面功能单一，缺少大规模集成的问题，实现器件多功能多模态的融合，为感存算一体的实现提供硬件基础。
多功能光电器件阵列制备方法

[发明专利]全光非线性调制的超表面衍射光计算器件及其制备方法-CN202310309887.1有效
发明人： 王钰言;孙嘉成;范静涛;方璐;吴嘉敏;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G02F1/35 文献下载
摘要：本发明提供全光非线性调制的超表面衍射光计算器件及其制备方法，全光非线性调制的超表面衍射光计算器件包括层叠设置的光学衍射超表面、金属层、第一绝缘层、非线性二维材料层、第二绝缘层、等离子体激元和保护层，由此，本申请将光学衍射超表面与等离子体激元、非线性二维材料层进行复合，可以实现低功耗和低光学阈值的非线性光学吸收，应用于低功耗衍射光计算器件，可满足目前人工智能光计算芯片中非线性调制器件的需求。
非线性调制表面衍射计算器件及其制备方法

[发明专利]对光计算器件进行调控的方法和光计算器件-CN202310118828.6有效
发明人：林珠;郑纪元;王钰言;邓辰辰;方璐;吴嘉敏;范静涛;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G02F1/01 文献下载
摘要：本申请公开了对光计算器件进行调控的方法和光计算器件，包括：S100：提供平板波导，平板波导包括至少一个子波导，子波导包括多个间隔排布的第一凹槽和第二凹槽，第一凹槽为衍射槽内部未填充相变材料，第二凹槽为可调控衍射槽内部填充所述相变材料；S200：向平板波导输入光信号，光信号在相邻所述凹槽之间传播，并记录平板波导的输出值；S300：计算预设值与输出值之间的差值，当差值大于标准值时，执行S400；S400：利用调控装置对第二凹槽中的相变材料的晶体状态进行调控；S500：重复执行S200和S300，直至所述差值不大于所述标准值。由此可以提供可编辑、可重构的神经网络，进而获得具有宽谱范围的光计算器件。
对光计算器件进行调控方法

[发明专利]一种片上红外感存算一体的光电器件及其制备方法-CN202210669468.4有效
发明人： 王钰言;孙嘉成;郑纪元;吴嘉敏;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H01L31/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种片上红外感存算一体的光电器件及其制备方法。制备片上红外感存算一体的光电器件的方法包括：提供衬底；在衬底的一侧表面上形成电荷俘获层；通过定点转移的方法在电荷俘获层远离衬底的一侧形成隧穿层；通过定点转移的方法在隧穿层远离衬底的一侧形成感光层；在感光层远离衬底的表面分别形成源极和漏极，源极和漏极间隔设置；在形成源极和漏极之后，对感光层进行电感耦合等离子刻蚀；在源极和漏极之间形成覆盖层，覆盖层覆盖感光层远离衬底的部分表面，由此，利用该方法制备得到的器件可以将红外传感器和存储器有效集成，将红外数据实时转换并存储为电信号进而实现光数据通信与计算。
一种片上红外感一体光电器件及其制备方法

[发明专利]硅光原位探测与调制一体化器件及其制备方法和应用-CN202210682163.7有效
发明人： 王钰言;孙嘉成;林珠;吴嘉敏;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H01L31/113 文献下载
摘要：本发明公开了硅光原位探测与调制一体化器件及其制备方法和应用。所述器件包括：衬底；硅波导，硅波导置于衬底的部分表面上；填充层，填充层置于衬底未被硅波导覆盖的部分表面；纳米氧化钨材料层，纳米氧化钨材料层置于硅波导远离衬底的一侧；二维半导体材料层，二维半导体材料层置于纳米氧化钨材料层远离衬底的一侧；第一侧电极和第二侧电极，第一侧电极和第二侧电极分别置于纳米氧化钨材料层的两侧；绝缘层，绝缘层置于二维半导体材料层远离衬底的一侧；顶电极，顶电极置于绝缘层远离衬底的一侧。将纳米氧化钨材料与二维半导体材料结合，再与硅波导异质集成，可实现在原位光电探测的同时对波导中传输的光的幅值进行非线性调制。
原位探测调制一体化器件及其制备方法应用

[发明专利]基于片上光学衍射神经网络计算架构的传感器-CN202211227057.6在审
发明人：戴琼海;郑纪元;邓辰辰;王钰言;林珠;范静涛;方璐;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01N21/41 文献下载
摘要：本申请涉及智能传感芯片技术领域，特别涉及一种基于片上光学衍射神经网络计算架构的传感器，包括输入端和输出端；设置于输入端和输出端之间的超表面传感结构。在衍射神经网络对应的超表面传感结构的超表面单元中填充传感介质，组成探测器阵列，利用探测器阵列得到输入端输入的入射光和输出端输出的输出光间的衍射计算关系，并根据传感介质吸收待测物质后的超表面折射率变化规律，确定待测物质的种类和/或浓度。由此，利用光的受控传播完成智能传感计算，在光受控传播的路径上设置传感单元，通过改变光的传播结果来完成对待测物质的识别与传感。
基于光学衍射神经网络计算架构传感器

[发明专利]半导体光学非线性运算器件、调制方法及运算器-CN202211078145.4在审
发明人：郑纪元;邓辰辰;王钰言;林珠;方璐;吴嘉敏;范静涛;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G02F1/015 文献下载
摘要：本申请涉及半导体光学芯片技术领域，特别涉及一种半导体光学非线性运算器件、调制方法及运算器，其中，包括：波导、P型半导体与N型半导体，其中，P型半导体与N型半导体分别掺杂在波导的两侧，形成PN结，其中，当施加在PN结上的反偏电压值大于预设阈值时，使得波导处于雪崩临界状态，波导吸收入射光产生光电流触发雪崩，在波导中产生等离子体，并基于等离子体色散效应或热效应等非线性效应改变波导的折射率，实现光强度的非线性调制。由此，解决了相关技术中非线性系数不高、可扩展性不强、功耗高、应用范围小以及弱光非线性不强等问题。
半导体光学非线性运算器件调制方法运算器

[发明专利]光学全加器及其神经网络设计方法、设备及介质-CN202211063558.5在审
发明人：邓辰辰;郑纪元;王钰言;林珠;吴嘉敏;范静涛;方璐;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，特别涉及一种光学全加器及其神经网络设计方法、设备及介质，其中，方法包括：获取隐藏层的每层中不同位置神经元的期望计算特征和输出端口优先级；根据期望计算特征和输出端口的优先级匹配隐藏层中衍射槽之间的设计间距，其中，优先级高的输出端口对应的衍射槽之间的设计间距小于优先级低的输出端口对应的衍射槽之间的设计间距；根据隐藏层衍射槽之间的设计间距生成目标神经网络的设计方案，基于设计方案实现目标神经网络的设计。由此，解决了相关技术采用神经元在空间上均匀排布的方法会导致输出结果的精度分布不均，且需要长时间训练才能达到理想的精度，效率低等问题。
光学全加器及其神经网络设计方法设备介质

[发明专利]神经网络的训练误差降低方法、装置、电子设备及介质-CN202211063580.X在审
发明人：郑纪元;邓辰辰;王钰言;林珠;吴嘉敏;范静涛;方璐;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，特别涉及一种神经网络的训练误差降低方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：确定目标神经网络的每个输出端口的优先级；根据优先级匹配目标神经网络的每个输出端口的误差权重系数，其中，优先级高的输出端口的误差权重系数大于优先级低的输出端口的误差权重系数；根据每个输出端口的误差权重系数计算目标神经网络的训练误差，以进行训练，直至在训练误差满足预设精度条件时，完成目标神经网络的训练。由此，解决了相关技术采用各个输出端口均一权重定义误差函数的训练方法，会导致训练输出结果从低位到高位精度依次递减，无法使所有端口都满足精度要求，且训练时间长，效率低等问题。
神经网络训练误差降低方法装置电子设备介质

[发明专利]神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211078131.2在审
发明人：邓辰辰;郑纪元;王钰言;林珠;吴嘉敏;范静涛;方璐;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，特别涉及一种神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：确定待训练的目标神经网络；按照预设拆分策略将目标神经网络拆分成多个结构相同的子网络，并对任意一个子网络进行逻辑运算训练，得到该子网络的权重参数；利用预设拼接策略将每个子网络拼接成整体网络，利用整体网络实现相应的逻辑运算，和/或者，将整体网络的权重参数作为初始权重参数训练目标神经网络，并利用训练完成的目标神经网络实现相应的逻辑运算。由此，解决了相关技术利用整体网络参数初始化的方法，无法充分挖掘逻辑运算任务本身的可复用性，训练复杂度高，训练时间长，效率低等问题。
神经网络训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络的规模拓展方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211078157.7在审
发明人：邓辰辰;郑纪元;王钰言;林珠;吴嘉敏;范静涛;方璐;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，特别涉及一种神经网络的规模拓展方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：确定目标神经网络的实际运算位宽；利用算术逻辑运算训练策略训练目标神经网络运算位宽中小于实际运算位宽的第一规模子网络，得到的权重参数作为运算位宽大于第一规模子网络的第二规模子网络的初始权重参数，训练第二规模子网络，并按照运算位宽由低位至高位的顺序逐级拓展网络规模，直到网络规模的运算位宽达到实际运算位宽，得到目标神经网络的初始权重参数，实现对目标神经网络的训练。由此，解决了相关技术利用整体网络参数初始化的方法，无法充分挖掘算术逻辑运算任务本身的可复用性，训练复杂度高，训练时间长，效率低等问题。
神经网络规模拓展方法装置电子设备存储介质

[实用新型]一种筒式液体原油取样器-CN202121625528.X有效
发明人： 王钰言;史栗玮;伍彩霞;吴宇;甘宇涛;王琴;洪子洋;郭增悦 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G01N1/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种筒式液体原油取样器，涉及取样器技术领域，本实用新型提供外堵塞块和外进油口，通过外堵塞块堵住外进油口，在取样罐内部装满后能避免原油漏出，板体在取样罐内部滑动能保证连接杆稳定上下移动，通过多个外进油口和内进油口能加快取样器的取样速度，从而减少油罐开启的时间，保证安全，本实用新型提供外堵塞块和外进油口，通过外堵塞块堵住外进油口，在取样罐内部装满后能避免原油漏出，板体在取样罐内部滑动能保证连接杆稳定上下移动，通过多个外进油口和内进油口能加快取样器的取样速度，从而减少油罐开启的时间，保证安全。
一种液体原油取样

1
2
下一页»
尾页
共 20 条