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LED 芯片高速自動分選機
1.本外觀設計產品的名稱：LED 芯片高速自動分選機。2.本外觀設計產品的用途：用于對 LED 芯片執行自動分選的裝置。3.本外觀設計的設計要點：分選機的整體形狀和圖案，及其操控鍵的形狀和分布。4.最能表明設計要點的圖片或者照片：立體圖。5.該裝置的頂面和底面未涉及產品設計要點且不常見，故省略俯視圖和仰視圖。
華中科技大學
2021-04-11
超高頻RFID標簽芯片
自主設計開發出符合ISO18000-6B、ISO18000-6C標準的四款超高頻RFID標簽芯片，通過了賽寶實驗室（工信部五所）的測試認證，超高頻RFID標簽芯片測試性能達到Impinj等國際主流公司同期同類產品技術指標。在此基礎上，自主設計開發出具有溫度感知功能的超高頻RFID標簽芯片、具有開關狀態數監測的超高頻RFID標簽芯片、具有多傳感器接口的超高頻物聯網標簽芯片等樣品。
電子科技大學
2021-04-10
超高速模數轉換芯片
超高速模數轉換器是數據采集系統的核心,廣泛應用于寬帶通信、數據捕獲系統、軟件無線電、射頻消費類電子等領域,是國外長期禁運的核心電子元器件。
電子科技大學
2021-04-10
多功能存儲微系統芯片
在后摩爾時代，發揮多功能、異質集成技術的優勢和特點，面向存儲系統應用，集成DDR3/DDR4、FLASH、LDO、IPD元件以及阻容元件等，構成具有多功能的存儲微系統芯片。
西安電子科技大學
2022-06-10
大功率高端LED芯片
LED具有長壽命、節能環保、微型化等優點，是目前最具競爭力的新一代綠色照明光源。突破高發光效率的功率型高端LED芯片技術，將加快實現LED在通用照明、可見光通信、高端顯示等領域的應用。在國家863計劃、廣東省戰略性新興產業LED專項等重大項目的支持下，項目團隊成功開發出效率超過130lm/W的高壓LED芯片、大尺寸垂直LED芯片和新型倒裝薄膜LED芯片，相關技術指標處于國內領先水平。相關成果發表在Nanoscale Research Letters等國際權威期刊上，申請了22 項國家專利，其中已授
華南理工大學
2021-04-14
快照式光譜成像芯片
利用超表面與圖像傳感器集成的新方案實現快照式光譜成像芯片，結合計算光譜分析原理及重建算法，研制出了可見光波段、高精度的光譜成像芯片。
清華大學
2021-02-24
一種紅外聚光芯片
本發明公開了一種紅外聚光芯片。該芯片包括圓柱形的液晶調相架構，其包括液晶材料層，依次設置在液晶材料層上表面的第一液晶初始取向層、第一電隔離層、圖形化電極層、第一基片和第一紅外增透膜，以及依次設置在液晶材料層下表面的第二液晶初始取向層、第二電隔離層、公共電極層、第二基片和第二紅外增透膜；圖形化電極層由圓形導電膜和同心設置在圓形導電膜外圍的至少一個圓環形導電膜構成，圓形導電膜的直徑大于與其相鄰的圓環形導電膜的徑向寬
華中科技大學
2021-04-14
?碳納米管芯片技術
芯片是信息科技的基礎與推動力。然而，現有的硅基芯片制造技術即將觸碰其極限，碳納米管技術被認為是后摩爾技術的重要選項。相對于傳統的硅基CMOS晶體管，碳納米管晶體管具有明顯的速度和功耗綜合優勢。IBM的理論計算表明，若完全按照現有二維平面框架設計，碳納米管技術相較硅基技術具有15代、至少30年以上的優勢。此外，Stanford大學的系統層面的模擬表明，碳納米管技術還有望將常規的二維硅基芯片技術發展成為三維芯片技術，將目前的芯片綜合性能提升1000倍以上，從而將物聯網、大數據、人工智能等未來技術提升到一個全新高度。
北京大學
2021-02-01
芯片功率器件測試實驗平臺
芯片功率器件測試平臺，以工程教育專業認證為引領參與高校專業建設，以信息化引領構建學習者為中心的教育生態，培養集成電路硬件測試人才。為學生提供豐富的教學資源以及貼近現實的產業環境，支撐集成電路相關課程的教學與實訓，且能進行項目開發和師資培訓。
安徽青軟晶芒微電子科技有限公司
2021-12-16
新冠肺炎 AI 篩查和輔助診斷系統
影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。
中山大學
2021-04-10