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公开(公告)号：CN119767731A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411940915.0
申请日：2024-12-26
Applicant: 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 , 华南理工大学
IPC: H10D30/47 , H10D30/01 , H10D62/824 , H10D64/23
Abstract: 本发明公开了自对准电极接触壁结构低压GaN射频器件及其制备方法。所述器件，包括平面结构的AlGaN/GaN异质结外延层；AlGaN/GaN异质结外延层上表面中心生长有帽层，AlGaN/GaN异质结外延层上表面两侧分别设置有源电极和漏电极；AlGaN/GaN异质结外延层上表面源电极和漏电极两侧，以及源电极和漏电极上表面的两侧均设置有电极接触壁；帽层上表面设置有栅电极。所述具有自对准电极接触壁结构的GaN射频器件，工艺简单适合批量化大规模生产。并且该结构或技术能突破光刻工艺分辨率的限制，实现深亚微米的源漏间距，降低器件导通电阻，提高器件输出功率密度和功率附加效率。
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公开(公告)号：CN114757828B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210346886.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 华南理工大学 , 中山市华南理工大学现代产业技术研究院
IPC: G06T3/4053
Abstract: 本发明公开了基于Transformer的视频时空超分辨率方法。所述方法包括以下步骤：采集视频时空超分辨率的模型训练样本；构建高帧率低分辨率视频序列生成模型，基于Transformer注意力机制的时域特征融合的生成中间帧，生成高帧率低分辨率视频序列；构建高帧率高分辨率视频序列生成模型，基于Transformer注意力机制的时空域特征融合，重建高帧率高分辨率视频序列；构建基于Transformer的视频时空超分辨率模型并训练，根据训练好的基于Transformer的视频时空超分辨率模型对视频序列进行视频时空超分辨率重建。本发明结合了Transformer注意力机制获取了视频序列中的时空联系，实现了视频在时空上的超分辨率增强。
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公开(公告)号：CN114975588B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210153548.4
申请日：2022-02-18
Applicant: 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种肖特基/欧姆漏结构的HEMT器件及其制备方法。所述肖特基/欧姆漏结构的HEMT器件自下而上包括硅衬底、AlN成核层、AlGaN缓冲层、GaN沟道层、AlN插入层以及AlGaN势垒层；AlGaN势垒层上方设置有栅电极、源电极和漏电极，栅电极位于源电极和漏电极之间。自下而上包括硅衬底、AlN成核层、AlGaN缓冲层、GaN沟道层、AlN插入层以及AlGaN势垒层；AlGaN势垒层上方设置有栅电极、源电极和漏电极，栅电极位于源电极和漏电极之间。本发明制备的源漏电极与帽层形成了双层接触界面，在退火后形成了肖特基/欧姆漏结构，优化了漏极侧电场分布，提高了击穿电压及其分布稳定性。
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公开(公告)号：CN114638868B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210081042.7
申请日：2022-01-24
Applicant: 华南理工大学 , 中山市华南理工大学现代产业技术研究院
IPC: G06T7/44 , G06T15/04 , G06T19/20 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种自然场景中高分辨率三维人脸纹理生成方法，包括以下步骤：1、采用人脸检测网络去除人脸图像背景；利用三维人脸重建模型生成相应的三维人脸信息，随后对输入图像进行重采样生成不完整的高分辨率人脸纹理图；2、将不完整的高分辨率人脸纹理图进行降采样，通过一个高分辨率网络模型提取其特征，并预测图像变形场；3、对低分辨率人脸纹理图进行变形处理，得到完整的低分辨率人脸纹理贴图；通过人脸数据集对高分辨率网络模型进行训练，4、将图像变形场上采样为高分辨率变形场，并对不完整的高分辨率人脸纹理进行变形得到完整的高分辨率人脸纹理。本发明利用变形场的可插值性质能使生成的人脸纹理具有更高的分辨率和强真实感。
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公开(公告)号：CN110556419B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN201910745889.9
申请日：2019-08-13
Applicant: 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 , 华南理工大学
IPC: H01L29/45 , H01L29/778 , H01L21/28
Abstract: 本发明公开了一种GaN基HEMT无金欧姆接触电极及其热氮化形成方法，所述电极为在GaN基HEMT的外延层上表面的两侧从下到上依次排布的第一金属层Ti、第二金属层Al、第三金属层X、第四金属层Ti和帽层金属层TiN，其中X为Ni、Ni/Ti/Ni或Ni/Ti/Ni/Ti/Ni多层金属中的一种以上。本发明避免了高温制备帽层金属层TiN过程，降低了工艺温度和工艺复杂程度，简化了工艺流程，同时低温提升了工艺的兼容性，有助于降低GaN基HEMT器件的制造成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110571267B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN201910745884.6
申请日：2019-08-13
Applicant: 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 , 华南理工大学
IPC: H01L29/423 , H01L21/335 , H01L29/778
Abstract: 本发明公开了一种具有NiOX保护层的MIS‑HEMT器件及其制备方法，所述器件包括AlGaN/GaN外延，AlGaN/GaN外延上表面的两端分别连接源漏电极，源漏电极的上表面和AlGaN/GaN外延上表面连接源漏电极以外的区域从下到上依次沉积第一介质层和第二介质层，第二介质层的上表面连接栅电极，栅电极位于源漏电极之间，第一介质层为NiOX，第一介质层和第二介质层共同作为钝化层和栅介质层。采用NiOX/SiNX叠层结构同时作为器件的栅介质层与钝化层，利用电子束蒸发设备生长薄膜较PECVD设备减小了沉积损伤问题，改善了器件的表面态，器件的漏电、电流崩塌以及击穿电压性能都得到了优化。
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公开(公告)号：CN114970853B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210260332.8
申请日：2022-03-16
Applicant: 华南理工大学 , 中山市华南理工大学现代产业技术研究院
IPC: G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种跨范围量化的卷积神经网络压缩方法，包括以下步骤：确定量化卷积神经网络的量化比特和该量化比特下的量化范围，以及基于步长量化的量化函数；训练一个全精度卷积神经网络，并使用全精度卷积神经网络初始化量化卷积神经网络以及量化步长；前向传播阶段，对卷积神经网络的权重参数以及激活值进行量化，对于量化阈值范围内的值，采取常规量化方式；对于量化阈值范围外的值，先减去量化阈值，再进行常规量化；反向传播阶段，使用梯度近似让不可导的量化函数变为可导。本发明在常规量化的基础上对量化范围外的值采取了不同的量化方式，在保留图像识别精度的同时，实现了卷积神经网络的压缩和加速。
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公开(公告)号：CN118473206A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410456716.6
申请日：2024-04-16
Applicant: 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了具备同步整流控制功能的GaN高频LLC谐振变换器。本发明采用GaN器件作为开关管和数字控制器，可以实现高达1MHz的开关频率，在高频开关下有效的减小了谐振电感的感量，直接利用变压器的漏感进行谐振，减少元器件数量，有效的降低了成本。本发明提出的同步整流方式配合数字控制器，减少了同步整流对于数字控制器的资源消耗。在开关频率小于谐振频率时，针对宽负载范围都可以有效的调节同步整流管的开启和关断时间，提高LLC谐振变换器的效率。
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公开(公告)号：CN118470322A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410647152.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 , 中山依数科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/762 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/64 , G06V10/74 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种小样本三维医疗影像分割系统，使用预训练模型和3D十字交叉注意力挖掘模块来实现在资源受限情况下的三维医疗影像分割，包括：超体素生成模块、3D预训练特征提取模块、3D双十字交叉注意力挖掘模块和小样本原型学习网络模块。具体来说，本发明基于医学图像的3D预训练特征提取模块作为模型的骨干，解决了模型在小样本情况下无法充分表征的问题，充分利用了医学图像的三维空间信息。在此基础上，本发明设计了3D双十字交叉注意挖掘模块来挖掘支持特征和查询特征之间的全局交叉注意力，从而消除了图像背景信息的干扰，捕捉到了目标类别的细微特征，提高了模型的原型表示能力，取得了优秀的分割效果。
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公开(公告)号：CN118325335A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410497165.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 华南理工大学 , 中山市华南理工大学现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种导热电磁屏蔽硅橡胶相变复合材料及其制备方法和应用。本发明的导热电磁屏蔽硅橡胶相变复合材料的制备原料包括多元醇‑聚硅氧烷预聚物、纳米银修饰的膨胀石墨和固化剂，其制备方法包括以下步骤：将多元醇‑聚硅氧烷预聚物、纳米银修饰的膨胀石墨和固化剂混合，再进行热压硫化。本发明的导热电磁屏蔽硅橡胶相变复合材料具有相变潜热大、导热性能优异、电磁屏蔽性能优异、柔韧性好、可靠性高、无毒环保等优点，且其制备过程简单、无需特殊的生产设备，在5G通讯、消费电子、新能源汽车、国防军工等领域具有十分广阔的应用前景。
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