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公开(公告)号：CN118173445A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211580072.9
申请日：2022-12-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H01L21/3205
Abstract: 本发明公开了一种将DNA折纸图案精确放置在基底表面的方法，其包括以下步骤：利用DNAbrick法设计DNA折纸结构图，将所有链进行混合并退火，形成DNA图案。对基底表面处理呈疏水性，并利用等离子体刻蚀法形成掩膜版。将掩膜版置于基底上，用APTES处理表面形成带正电单分子层，将DNA图案沉积于基底上，带负电DNA结构会特异性吸附于带正电APTES区域，实现了DNA图案的精确放置。优点：实现了DNA图案的确定性沉积，提高了实验产率及精度，为电子芯片图案提供一种精确定位方法。
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公开(公告)号：CN116246954A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211562991.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H01L21/3205
Abstract: 本发明公开了一种制备分辨率为2nm电子电路的方法，其包括以下步骤：首先设计需要的电子电路图，基于折纸术原理将一条长链DNA来回折叠成需要的电子电路图框架，设计合适的连接位点，引入大量的短链(订书钉链)对框架进行固定。将所有链进行混合并退火，形成DNA折纸图案。折纸结构受长链长度影响，只能形成几百纳米大小图案，难以直接形成宏观图案。我们通过在硅片上沉积金纳米粒子，进行表面处理形成硫醇金键，使其与图案边缘预先设计的短链碱基互补，将每个DNA图案固定在硅片的特定位置上。不同的折纸图案相互连接合成一副完整的宏观电子电路图。由于DNA螺旋直径约2纳米，因此所绘电子电路图既保证了其宏观特点也实现最小2纳米分辨率。优点：相比于常规的极紫外光刻等方法成本低廉，且分辨率高，为电子信息的发展提供了一种可行性的方法。
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公开(公告)号：CN117466546A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311505280.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于聚苯乙烯微球和DNA折纸法制备超表面结构的方法，其包括以下步骤：将实验所用玻璃基底进行RCA处理，除掉表面杂质。接着将基底浸泡在食人鱼溶液中进行表面处理，使其表面形成羟基基团。处理过的玻璃表面通过提拉法形成致密的单层PS球结构，通过HMDS在表面形成HMDS薄膜，在水中超声剥离PS球形成规则的阵列位点，将预先形成好的DNA折纸结构沉积于基底表面，在羟基作用下折纸结构准确吸附在阵列位点上，清洗基底表面去除非特异性结合折纸结构，形成超表面结构。优点是对设备和环境要求低，制备成本低，折纸结构可形成各种纳米结构或在表面接各种金属离子，形成多种复杂超表面结构如等离子体结构及手形结构等。
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公开(公告)号：CN117405921A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311451563.8
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01P15/08 , G01P15/125 , G01P15/12 , H02N1/04
Abstract: 一种双向测量大量程自供电加速度传感器，包括绝缘封装外壳和封装于绝缘外壳内的传感系统和刚性绝缘隔离层，传感系统包括正向测量模块、反向测量模块；所述的正向测量模块分布在刚性绝缘隔离层的上方，正向测量模块包括第一摩擦层和第一电极层；第一摩擦层附着在刚性绝缘隔离层的上表面，第一电极分布在第一摩擦层的上表面；第一电极层的左侧表面设有第一电极引出点及由第一电极引出点引出的第一导线；第一电极层的上方设置有一体式岛状质量块；第一摩擦层为负电序列材料，第一电极层采用与第一摩擦层电序列相反的材料并在质量块的带动下与负电序列摩擦层接触分离；反向测量模块分布在刚性绝缘隔离层的下方包括第二摩擦层和第二电极层与正向测量模块结构相同。该传感器双向大量程测量的优点可以满足工业和军事的迫切需求。
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公开(公告)号：CN118191835A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410243537.4
申请日：2024-03-04
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脉间‑脉内捷变频信号的SAR‑GMTI干扰方法，该方法包括：根据运动目标的检测结果得到增益函数；根据增益函数进行脉间频率调制，得到调制信号；根据调制信号和第一干扰信号得到目标干扰信号；根据目标干扰信号和多通道回波信号，得到干扰后的多通道回波信号，根据干扰后的多通道回波信号得到干扰后的运动目标检测结果。通过上述技术方案，能够调整目标干扰信号的位置、数量，并利用运动目标检测结果得到的增益函数最大化目标干扰信号的能量利用率，从而对基于脉间‑脉内捷变频信号的SAR‑GMTI多通道雷达系统进行高效、有效的信号干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102751199B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210226462.6
申请日：2012-07-03
Applicant: 电子科技大学 , 东莞电子科技大学电子信息工程研究院
IPC: H01L21/336
Abstract: 本发明公开了一种槽型半导体功率器件的制造方法，涉及半导体功率器件技术领域，通过刻蚀槽、采用各向异性外延技术生长填充槽形成第二半导体区、在第二半导体区顶部局部刻蚀形成窄且高浓度的n或p柱、填充绝缘介质以及平坦化，之后采用外延横向过生长形成体区等关键工艺步骤,具有以下优点：避免了沟槽的填充及平坦化、槽栅制作及平坦化对已形成的体区、体接触区以及源区产生的不利影响；槽栅底部与体区下界面平齐或低于体区下界面，从而提高器件耐压；不需要复杂的掩模，避免了小角度注入工艺对沟道区的影响；避免采用多次外延注入的方式形成超结以及所带来得晶格缺陷；大大降低了导通电阻。
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公开(公告)号：CN118898545B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411399521.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种多层级协同映射的高光谱与多光谱遥感图像融合方法，包括潜在空间投影单元、多层级特征映射单元和自适应特征融合单元；潜在空间投影单元通过两个卷积层将输入的图像数据投影到一个潜在表示空间，此过程通过学习得到的映射函数完成；多层级特征映射单元随后在该潜在空间内操作，其分为点级、局部和全局级映射三个层次；点级映射专注于像素级别的特征提取，而局部级映射则关注于邻域内的特征交互，全局级映射则着眼于整个图像层面的上下文信息。自适应特征融合单元以动态方式整合多层级特征，实现了高光谱与多光谱遥感图像的信息互补。本发明通过引入Mamba和隐式神经表示架构，具有较好的轻量化程度。
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公开(公告)号：CN118898545A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411399521.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种多层级协同映射的高光谱与多光谱遥感图像融合方法，包括潜在空间投影单元、多层级特征映射单元和自适应特征融合单元；潜在空间投影单元通过两个卷积层将输入的图像数据投影到一个潜在表示空间，此过程通过学习得到的映射函数完成；多层级特征映射单元随后在该潜在空间内操作，其分为点级、局部和全局级映射三个层次；点级映射专注于像素级别的特征提取，而局部级映射则关注于邻域内的特征交互，全局级映射则着眼于整个图像层面的上下文信息。自适应特征融合单元以动态方式整合多层级特征，实现了高光谱与多光谱遥感图像的信息互补。本发明通过引入Mamba和隐式神经表示架构，具有较好的轻量化程度。
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公开(公告)号：CN114509421B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111682856.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 电子科技大学 , 中国烟草总公司四川省公司
Abstract: 本发明公开了一种密接有序的表面增强拉曼基底及其制备方法，金纳米粒子通过桥链与DNA墨水链的连接，高密度接触且均匀有序排列在金膜衬底上。采用不同长度的DNA墨水链可实现不同高度的纳米粒子有序分层。通过预定DNA墨水链的位置可实现同层纳米粒子的紧密堆积，从而获得高密度有序排列的单层或多层的纳米粒子拉曼基底。本发明提出的拉曼基底能产生比较密集且均匀的热点，可提供高灵敏度和高精度的拉曼光谱检测。
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公开(公告)号：CN117708849A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311702752.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及隐私保护技术领域，具体涉及一种基于部分低质量数据的保护隐私联邦学习训练方法，架构了只包含参与用户和云服务器两种实体类型的系统模型，通过单云服务器外包，将复杂的计算交给云服务器，以降低参与者的计算负担，提高模型对计算能力不足参与者的包容性，并且构建了一种描述用户数据质量的评估算法，并根据数据质量的复合评分来控制参与训练的数据在联邦训练全局迭代中的参与程度，以减少低质量数据对模型精度的负面影响，同时利用分布式Paillier同态加密机制，引入允许部分低质量数据参与训练的联邦学习多方聚合方案，保证参与者私有数据的隐私安全，并且对用户中途退出和加入非常友好，解决了现有的联邦学习训练过程的不足。
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