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公开(公告)号：CN114597303B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210184209.2
申请日：2022-02-23
Applicant: 厦门大学
IPC: H01L33/50 , H01L25/075 , G09F9/33
Abstract: 本发明公开了一种可抑制咖啡环效应的颜色转换层，包括基板、封装盖板和量子点层；基板的上表面设有若干第一凹槽，量子点层包括一一形成于第一凹槽内的量子点单元；封装盖板键合于基板上，具有与第一凹槽配合的盖板单元，盖板单元分布有若干挥发孔，其中中心区域的挥发孔的分布密度大于边缘区域；基板的底部对应第一凹槽中心区域的热导率大于边缘区域。本发明还公开了其制作方法和应用。通过将设计有挥发通道的封装盖板与基板键合和对基板底部受热面的设计，实现了对溶剂挥发速率调控进而抑制咖啡环的目的，使量子点图案形貌更加规则、良好。
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公开(公告)号：CN114597295B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210184267.5
申请日：2022-02-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种Mini/Micro LED的芯片结构及制备方法，是通过Ar离子轰击p‑GaN层产生高阻区，ICP刻蚀时的沟槽位于高阻区内，从而使刻蚀后器件的四个侧壁均位于高阻区内；然后再在高阻区上制作宽度大于高阻区宽度的电流阻挡层。本发明从限制电流流向的角度出发，通过改变电流的流向，使其无法或尽量少的流向侧壁缺陷处，从而抑制因侧壁缺陷而产生的非辐射复合的发生。
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公开(公告)号：CN114355262B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210021306.X
申请日：2022-01-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 仲氢超极化小型核磁共振波谱仪一体化联用系统和方法，包括：小型核磁共振波谱仪，用于进行核磁共振信号的激发和采样并提供时序开关信号；磁场调控与屏蔽单元，设有屏蔽筒、磁场调控线圈和通道管；温控单元，设有支架管、加热器和温度传感器；自动进出样单元，设有升降机构、样品管和夹持件；气路调控单元，设有气体管路、电磁阀和压力阀；联用软件单元，设有仲氢超极化控制时序模块等，用于根据时序开关信号进行配置得到调控信息；联用控制单元，用于根据调控信息来控制各单元有序工作。本发明通过仲氢超极化时序和核磁共振脉冲序列联动操控，使得仲氢超极化转化效率显著提高。
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公开(公告)号：CN114021485B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111451737.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Bloch仿真合成训练样本的螺旋桨欠采重建系统，涉及磁共振成像领域。系统包括原始模板生成模块、模拟采样模块、训练样本生成模块、深度神经网络训练模块和图像重建模块。方法：1)生成原始模板；2)生成既定参数的采样后的数据；3)批量生成定量的训练样本；4)深度神经网络训练；5)图像重建。具有重建图像时间短、重建图像质量高和抵抗运动伪影等优点,方便螺旋桨(PROPELLER)数据的采集和相关研究，可以在采样数据量少甚至有运动的情况下，快速地重建出质量高无运动伪影的图片，节约大量人力物力成本。
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公开(公告)号：CN118015266A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410029360.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习和混合网络的深灰质核团分割方法，包括以下步骤：构建融合卷积神经网络和Transformer的分割模型；采用自监督学习方法分别对卷积神经网络和Transformer进行预训练；基于Dice损失函数和交叉熵损失函数对预训练后的分割模型进行微调训练；利用训练好的分割模型实现深灰质核团分割。本发明采用卷积神经网络和Transformer的混合网络作为分割模型，有效结合卷积神经网络和Transformer两者的优势，可以提取到更好的局部和全局特征；为了解决模型训练对大规模标注数据集的需求，提出一种新颖的自监督学习方法对混合网络进行预训练，包括旋转预测和掩码特征重建两个步骤，然后用少量的标注数据对预训练后的分割模型进行微调训练，实现深灰质核团的准确分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117976800A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410132484.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种高稳定性量子点色转换层及其制备方法，本发明所述高稳定性量子点色转换层，包括基板和基板上用于隔离和控制像素的黑色矩阵，所述黑色矩阵内设有量子点层，所述的黑色矩阵上设有导热涂层；所述量子点层侧面和所述导热涂层接触；所述量子点层上表面设有表面改性层，所述表面改性层是通过ALD在低于100℃的温度条件下沉积而得，厚度范围为5nm‑100nm；所述表面改性层上设有保护层，所述保护层是110‑200℃的条件下沉积而得，厚度范围为5nm‑100nm。利用本发明制备的量子点色转换层，提高了量子点稳定性的同时，还减小了micro‑LED芯片在点亮过程中产生的高温对量子点的不利影响，有效提升了micro‑LED的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117893498A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410056795.1
申请日：2024-01-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于大模型的鼻咽癌病灶区域检测方法、装置及设备。该方法包括：获取并预处理训练数据集；从预处理后的所述训练数据集中选取部分MRI图像进行病灶区域标注，得到其对应的病灶区域掩膜；根据被标注的所述MRI图像以及对应的病灶区域掩膜，对预先构建的数据准备网络进行训练；采用训练完成的所述数据准备网络，对所述训练数据集中未被标注的MRI图像进行病灶区域预测，确定其对应的病灶区域掩膜；根据各所述MRI图像及其对应的病灶区域掩膜，对预先构建的轻量化分割网络进行训练，以进行病灶区域检测。本申请实施例的技术方案可以降低训练数据的获取难度以及保证训练数据的质量，进而提高鼻咽癌病灶区域检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117876345A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410056935.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本申请的实施例提供了一种用于LED面板的缺陷检测方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取待检测图像，将待检测图像输入至预先训练完成的生成对抗网络，以使生成对抗网络输出待检测图像中LED面板是否存在缺陷的判断结果；在待检测图像中LED面板存在缺陷的情况下，对待检测图像进行目标检测，确定待检测图像中缺陷所在的目标区域的位置信息；对每一目标区域进行图像分割处理，确定目标区域中与缺陷对应的目标像素，并确定目标区域所包含缺陷的类别信息；将目标区域的位置信息、目标像素以及类别信息在待检测图像中进行可视化。本申请实施例的技术方案可以提高LED面板的检测结果的准确性，以及提高缺陷检测方法的通用性。
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公开(公告)号：CN117852625A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410021369.4
申请日：2024-01-05
Applicant: 厦门大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于二值神经网络的低上行负载联邦学习方法及装置，其中方法包括：边缘节点接受中心节点下发的模型定义；在每个训练轮次，被选中的边缘节点从中心节点下载当前全局模型并进行训练；中心节点基于边缘节点提交的二值参数、少量实值参数以及极少量辅助参数对边缘节点实值参数变化量进行估计；中心节点根据各个边缘节点数据集的大小对所估计的实值参数变化量进行聚合并更新全局模型；从而基于神经网络参数服从正态分布的假设和二值神经网络权重二值化的原理估计边缘节点的实值参数变化量更新全局模型，具有上传数据量少，全局网络训练质量高，边缘节点模型推理速度快，兼容各种对实值参数进行线性映射后再进行参数二值化的二值神经网络。
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公开(公告)号：CN117848683A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410054501.1
申请日：2024-01-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G01M11/02
Abstract: 一种微型发光器件阵列老化测试系统及方法，涉及发光器件检测。包括老化装置和测试装置；微型发光器件阵列电极插入样品夹具插座与样品夹具表面紧密相连，从焊尾式插座引出线与老化恒流源相连，每个温控载物台依面积大小放若干样品夹具，采集待测样品高光谱图像数据；在当前温度应力下开始老化实验，经过一定的老化时间对每个微型发光器件阵列进行在线测试，至设定的时间结束，停止该应力下试验；调整温度应力，重复前述老化步骤；采集老化高光谱图像数据；将微型芯片分组取平均光谱；老化过程对不同老化阶段测得的每组芯片平均光谱数据拟合，计算各组芯片指定结温下寿命以及微型阵列中所有芯片平均寿命。保证样品一致性，减少统计偏差。
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