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- [发明专利]基底噪声分配方法-CN01809389.2无效
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A·利特文;J·舍斯特伦;A·敦卡斯
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艾利森电话股份有限公司
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2001-05-04
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2003-07-09
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H01L21/22
- 公开了通过采用噪声分配器，在包括差分或者平衡集成电路的高电阻率基底中进行噪声分配，从而抑制噪声的一种方法。通过在通常是两个集成晶体管(A、B)或者晶体管组形成的差分或者平衡集成电路附近产生一个低电阻率路径，让来自外界噪声源(5)的噪声相对于差分或者平衡集成电路的分支各向同性。一般情况下，这种低电阻率路径相对于集成晶体管是对称的，从而形成一个噪声分配器，用于均匀地分配噪声。于是形成的噪声分配器是与差分或者平衡电路中的基底或者井具有相同掺杂的浮地基底接触点(10)。除此以外，将通过对噪声分配低电阻率路径的结构进行仿真来优化噪声分配器的形状，这种结构不需要连续，只要维持低电阻率路径就行。
- 基底噪声分配方法
- [实用新型]全光阈值器件-CN201920362740.8有效
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尤凯熹;张晗;宋宇锋;张家宜
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深圳大学
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2019-03-20
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2020-02-28
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G02F1/355
- 本实用新型提供了一种全光阈值器件，包括吸收装置、以及与吸收装置相连的光放大器,吸收装置包括光传输装置、透明容器、以及容置于透明容器内的硼烯量子点溶液，光信号包括光脉冲信号和基底噪声，光放大器用于使光脉冲信号的峰值功率大于或等于硼烯量子点溶液的饱和吸收功率，且基底噪声的峰值功率小于硼烯量子点溶液的阈值功率。同时控制光脉冲信号的功率以及基底噪声的功率，使基底噪声被硼烯量子点溶液所吸收，而光脉冲信号则不会被吸收，最终达到了消除光信号中的基底噪声的目的。
- 阈值器件
- [发明专利]一种降噪神经网络的训练方法及降噪方法-CN202310228403.0在审
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刘永劼
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爱芯元智半导体（上海）有限公司
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2023-03-08
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2023-06-27
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G06T5/00
- 本申请提供一种降噪神经网络的训练方法及降噪方法，降噪神经网络包括n个降噪单元，对每一降噪单元进行单独训练，其中对第一降噪单元的训练包括：将没有噪声的图像作为基底图像；对基底图像增加第一噪声，得到第一噪声图像；对第一噪声去除部分噪声，得到第二噪声，将基底图像增加第二噪声，得到第二噪声图像；将第一噪声图像作为训练输入图像，将第二噪声图像作为训练输出图像，对第一降噪单元进行训练，得到训练后的第一降噪单元。第二噪声图像仍然存在部分噪声，通过该训练方法可以控制降噪单元的降噪强度，之后通过组合多个降噪单元使用即可提供不同降噪强度的网络，无需重训不同的网络来改变降噪强度。
- 一种神经网络训练方法
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