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超高频RFID标签芯片
自主设计开发出符合ISO18000-6B、ISO18000-6C标准的四款超高频RFID标签芯片,通过了赛宝实验室(工信部五所)的测试认证,超高频RFID标签芯片测试性能达到Impinj等国际主流公司同期同类产品技术指标。在此基础上,自主设计开发出具有温度感知功能的超高频RFID标签芯片、具有开关状态数监测的超高频RFID标签芯片、具有多传感器接口的超高频物联网标签芯片等样品。
电子科技大学 2021-04-10
超高速模数转换芯片
超高速模数转换器是数据采集系统的核心,广泛应用于宽带通信、数据捕获系统、软件无线电、射频消费类电子等领域,是国外长期禁运的核心电子元器件。
电子科技大学 2021-04-10
多功能存储微系统芯片
在后摩尔时代,发挥多功能、异质集成技术的优势和特点,面向存储系统应用,集成DDR3/DDR4、FLASH、LDO、IPD元件以及阻容元件等,构成具有多功能的存储微系统芯片。
西安电子科技大学 2022-06-10
大功率高端LED芯片
LED具有长寿命、节能环保、微型化等优点,是目前最具竞争力的新一代绿色照明光源。突破高发光效率的功率型高端LED芯片技术,将加快实现LED在通用照明、可见光通信、高端显示等领域的应用。在国家863计划、广东省战略性新兴产业LED专项等重大项目的支持下,项目团队成功开发出效率超过130lm/W的高压LED芯片、大尺寸垂直LED芯片和新型倒装薄膜LED芯片,相关技术指标处于国内领先水平。相关成果发表在Nanoscale Research Letters等国际权威期刊上,申请了22 项国家专利,其中已授
华南理工大学 2021-04-14
快照式光谱成像芯片
利用超表面与图像传感器集成的新方案实现快照式光谱成像芯片,结合计算光谱分析原理及重建算法,研制出了可见光波段、高精度的光谱成像芯片。
清华大学 2021-02-24
一种红外聚光芯片
本发明公开了一种红外聚光芯片。该芯片包括圆柱形的液晶调相架构,其包括液晶材料层,依次设置在液晶材料层上表面的第一液晶初始取向层、第一电隔离层、图形化电极层、第一基片和第一红外增透膜,以及依次设置在液晶材料层下表面的第二液晶初始取向层、第二电隔离层、公共电极层、第二基片和第二红外增透膜;图形化电极层由圆形导电膜和同心设置在圆形导电膜外围的至少一个圆环形导电膜构成,圆形导电膜的直径大于与其相邻的圆环形导电膜的径向宽
华中科技大学 2021-04-14
​碳纳米管芯片技术
芯片是信息科技的基础与推动力。然而,现有的硅基芯片制造技术即将触碰其极限,碳纳米管技术被认为是后摩尔技术的重要选项。相对于传统的硅基CMOS晶体管,碳纳米管晶体管具有明显的速度和功耗综合优势。IBM的理论计算表明,若完全按照现有二维平面框架设计,碳纳米管技术相较硅基技术具有15代、至少30年以上的优势。此外,Stanford大学的系统层面的模拟表明,碳纳米管技术还有望将常规的二维硅基芯片技术发展成为三维芯片技术,将目前的芯片综合性能提升1000倍以上,从而将物联网、大数据、人工智能等未来技术提升到一个全新高度。
北京大学 2021-02-01
芯片功率器件测试实验平台
       芯片功率器件测试平台,以工程教育专业认证为引领参与高校专业建设,以信息化引领构建学习者为中心的教育生态,培养集成电路硬件测试人才。为学生提供丰富的教学资源以及贴近现实的产业环境,支撑集成电路相关课程的教学与实训,且能进行项目开发和师资培训。
安徽青软晶芒微电子科技有限公司 2021-12-16
《关于举办2025年iCAN大学生创新创业大赛AI应用创新挑战赛的通知》发布
聚焦人工智能领域前沿技术,鼓励大学生发挥创新思维,探索人工智能的无限可能。
iCAN大赛 2025-07-17
新冠肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统
影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值,《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准,但在临床实践中存在一定局限,疫情爆发导致待阅片数量激增,医生阅片压力巨大;新冠肺炎属于新发疾病,各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验,且由于“异病同影”,容易造成漏诊或误诊;该病病程发展快,患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等,单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期,亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关,在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下,联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司,使用50万份临床影像学大数据,开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断,判定新冠肺炎的分级和严重程度,协助医疗机构加速辨别感染者,为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在:快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程,诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析,可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度,预测病人发展为重症、危重症的概率和时间,以便医生及时干预,降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估,指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析,通过定量计算病灶在用药前后的变化,判别药物是否有效,指导临床用药。
中山大学 2021-04-10
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