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知识产权简介:本发明的目的提供一种利用光电忆阻器构建脉冲神经网络进行运动物体检测的方法。本发明利用光电忆阻器在不同偏压下的光电转换特性，可以将输入图像进行光脉冲编码处理，同时利用两个光电忆阻器作为连接上一级神经元和下一级神经元的神经突触对，并结合光电忆阻器的脉冲时间依赖可塑性进行突触权重学习，进一步构建脉冲神经网络。利用光电忆阻器将运动物体在各个时刻的位置信息采集为时间相关的光脉冲信号，作为网络的输入信号，最终实现运动物体的检测。相较于传统光电信息系统的计算效率受计算机性能的限制，本发明所采用的硬件算法对构建光电动态物体检测系统具有一定的指导意义。
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知识产权简介:本申请交底书提出了一种金属纳米环光学天线及其制备方法， 其中制备方法包括： 在基底上布置胶材，图形化胶材， 然后依照图案、使用反应刻蚀基底形成侧壁倾斜的纳米柱； 使用有机溶剂浸泡以将纳米柱上方的胶材去除； 在纳米柱的表面和基底的表面沉积等离激元材料薄膜；以及去除纳米柱顶部及基底表面的等离激元材料，保留纳米柱侧壁的等离激元材料形成了纳米环。
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知识产权简介:本发明涉及一种针对图片数据集并基于全局特征共享的个性化联邦学习方法。该方法包括以下模块：本地模型更新模块、本地特征提取模块、通信模块、全局特征提取器聚合模块和全局特征更新模块。本地模型更新模块利用随机梯度下降优化算法更新本地模型，包括更新特征提取器和分类器。更新过程中损失函数额外包含条件互信息约束，强制本地图片数据的特征与全局特征对齐。本地特征提取模块用于计算和融合本地图片数据集的特征。通信模块负责上传本地特征提取器模型和本地特征，并下载服务器端全局特征提取器模型以及全局特征项。全局特征提取器聚合模块负责在服务器端聚合所有节点上传的特征提取器模型，并更新全局特征提取器模型。全局特征更新模块基于专家积聚合方式将本地特征相乘以获得全局特征。本发明提出的方法利用共享的全局特征避免节点本地训练过拟合，节点可以高效地从全局图片数据中提取多样化的特征信息，而不需要其他客户端的原始图片数据。在节点图片数据分布存在较大差异的联邦学习场景下，该方法表现出更好的个性化模型泛化表现，优于传统方法。
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知识产权简介:本发明公开了一种基于忆阻器的存内二次认证的实现方法。首先，利用基于忆阻器随时间变化的突触塑性来构建忆阻器的存内加密应用，这是存内的一次认证。接着，在正确的权重下通过了一次认证后，基于忆阻阵列芯片的权重可实现神经形态的身份识别任务，这是存内的二次认证。相比于一次认证，本发明实现的存内二次认证对芯片的加密性更高。此外，相比于传统的由两个独立的部分组成的二次认证系统，基于忆阻器的存内二次认证避免了在信息在传递过程中被窃取的风险，并降低了系统的复杂性。
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知识产权简介:本发明涉及增强现实（AR）技术与工业产品智能装配领域，具体涉及一种基于增强现实的工业产品管路零件智能装配系统，适用于航空发动机、液压设备等复杂工业产品中管路零件的智能装配与实时质量验证。
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知识产权简介:本发明提供一种逻辑存储功能可重构的铁电晶体管器件，所述器件包括三种结构，包括其中一种结构的制备方法。所述第一种和第二种结构包括一个双栅铁电晶体管器件和一个传统金属-绝缘层-半导体晶体管器件，所述传统金属-绝缘层-半导体晶体管器件的源漏电极与所述铁电晶体管器件的两个栅极分别连接，可以通过所述传统金属-绝缘层-半导体晶体管器件的栅极作为控制端，实现所述铁电晶体管器件在存储和逻辑功能之间重构。所述结构的实现方法包括但不限于通过氧化物半导体沟道材料进行三维集成。所述第三种结构包括一个连接源漏电极的半导体薄膜，所述半导体薄膜两面分别设计传统金属-绝缘层-半导体晶体管和传统金属-铁电层-介电层-半导体晶体管，通过传统金属-绝缘层-半导体晶体管作为控制端实现铁电晶体管逻辑和存储功能之间的重构。
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知识产权简介:一种非线性光学技术领域的非共线高效率频率转换实现方法，通过将呈一定角度的基频光和倍频光先经过一个聚焦透镜进行预聚焦，然后再经过非线性光学晶体，从而使得产生的三倍频光自动聚焦。本发明采用基频光、倍频光预聚焦的方法，解决了现有技术方案中聚焦透镜易于被紫外波段的谐波损坏的问题，避免了更换聚焦透镜后重新调整光路的步骤，提高了工作效率。与共线情况下三倍频过程中晶体的角度带宽相比，本发明所具有的角度带宽更大。
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知识产权简介:本发明是一种基于空间可重构阵列的计算密集向应用的便笺式缓存设计，相比于现阶段已提出的便签式缓存设计，本发明的特点在于：1、通过轻量级、可扩展、参数化的列地址重映射机制，达到片上内存无浪费、计算阵列和DDR与片上内存的交互均无冲突的效果；2、根据多数组并行访存且跨步访问步长各异的特点，按照流的方式组织多数组访存过程，并通过片上分区，逻辑和物理地址空间的转换，达到多数组并发、无冲突访问的效果。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／集成电路设计
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