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公开(公告)号：CN113423091B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110563049.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于车联网技术领域，公开了一种车载算力网络的多维资源智能联合优化方法、系统，所述车载算力网络的多维资源智能联合优化方法包括：定义两个变量分别表示任务是否卸载给路边单元处理和是否需要从云端下载该应用，计算得到服务器完成任务处理所需要的时延；利用系统处理完所有用户任务的平均时延表示其效用性，反映系统的整体性能，利用个体时延和系统平均时延之间平均偏差充分考虑个体性能的公平度；基于异步优势的演员‑评论家算法分布式学习策略的优势求解整体性能、个体性能的公平度和整体的存储开销三者的优化问题。本发明利用分布式强化学习实现了网络资源统一协同管理和高效按需分配，优化了整体和个体双边的性能。
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公开(公告)号：CN109244643A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810976245.6
申请日：2018-08-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于天线技术领域，公开了一种基于液态金属频率可重构缝隙耦合天线，包括馈电网络和辐射部分；馈电网络为下层介质基板，辐射部分为上层介质基板；上层介质基板的上表面印制有矩形微带贴片，内部刻有填充液态金属或者特氟龙溶液的微流体通道环形槽。本发明采用液态金属实现可重构特性，相比较传统的可重构天线，可以用一副天线实现可重构，结构简单；液态金属可重构比起电子开关实现可重构更为简单且调谐范围更宽；液态金属采用微流体通道进行制动，相比较其他制动方式，易于实现和控制；液态金属采用镓铟锡合金，低成本，无毒；采用缝隙耦合馈电，实现较大的带宽。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115295539B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210958856.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层掺杂Al1‑xScxN的铁电薄膜存储器及其制备方法，包括自下而上依次布置的硅衬底层、TiN下电极层、Sc掺杂浓度为12.5％的Al0.875Sc0.125N下缓冲层、Sc掺杂浓度为25％的Al0.75Sc0.25N铁电材料层、Sc掺杂浓度为12.5％的Al0.875Sc0.125N上缓冲层、TiN上电极层；所述TiN下电极层与TiN上电极层厚度均为30纳米，Al0.875Sc0.125N缓冲层厚度均为10纳米，Al0.75Sc0.25N铁电材料层厚度为80纳米。本发明不仅有利于材料的高质量生长，同时提高了器件的耐压性，其工作时的稳定性与可靠性得以保障。可以进一步简化现有铁电存储器制作工艺，操作安全简单，生产成本得以降低。
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公开(公告)号：CN115295539A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210958856.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L23/64 , H01L27/11502 , H01L27/11507 , C23C14/06 , H01G4/08 , H01G4/33
Abstract: 本发明公开了一种基于多层掺杂Al1‑xScxN的铁电薄膜存储器及其制备方法，包括自下而上依次布置的硅衬底层、TiN下电极层、Sc掺杂浓度为12.5％的Al0.875Sc0.125N下缓冲层、Sc掺杂浓度为25％的Al0.75Sc0.25N铁电材料层、Sc掺杂浓度为12.5％的Al0.875Sc0.125N上缓冲层、TiN上电极层；所述TiN下电极层与TiN上电极层厚度均为30纳米，Al0.875Sc0.125N缓冲层厚度均为10纳米，Al0.75Sc0.25N铁电材料层厚度为80纳米。本发明不仅有利于材料的高质量生长，同时提高了器件的耐压性，其工作时的稳定性与可靠性得以保障。可以进一步简化现有铁电存储器制作工艺，操作安全简单，生产成本得以降低。
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公开(公告)号：CN113423091A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110563049.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于车联网技术领域，公开了一种车载算力网络的多维资源智能联合优化方法、系统，所述车载算力网络的多维资源智能联合优化方法包括：定义两个变量分别表示任务是否卸载给路边单元处理和是否需要从云端下载该应用，计算得到服务器完成任务处理所需要的时延；利用系统处理完所有用户任务的平均时延表示其效用性，反映系统的整体性能，利用个体时延和系统平均时延之间平均偏差充分考虑个体性能的公平度；基于异步优势的演员‑评论家算法分布式学习策略的优势求解整体性能、个体性能的公平度和整体的存储开销三者的优化问题。本发明利用分布式强化学习实现了网络资源统一协同管理和高效按需分配，优化了整体和个体双边的性能。
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公开(公告)号：CN109244643B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810976245.6
申请日：2018-08-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于天线技术领域，公开了一种基于液态金属频率可重构缝隙耦合天线，包括馈电网络和辐射部分；馈电网络为下层介质基板，辐射部分为上层介质基板；上层介质基板的上表面印制有矩形微带贴片，内部刻有填充液态金属或者特氟龙溶液的微流体通道环形槽。本发明采用液态金属实现可重构特性，相比较传统的可重构天线，可以用一副天线实现可重构，结构简单；液态金属可重构比起电子开关实现可重构更为简单且调谐范围更宽；液态金属采用微流体通道进行制动，相比较其他制动方式，易于实现和控制；液态金属采用镓铟锡合金，低成本，无毒；采用缝隙耦合馈电，实现较大的带宽。
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公开(公告)号：CN113435472A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110562894.3
申请日：2021-05-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于智能车载算力网络技术领域，公开了一种车载算力网络用户需求预测方法、系统、设备、介质，所述车载算力网络用户需求预测方法包括：构建端‑边‑云的混合联邦架构，均衡联邦学习通信和计算间的性能；设计学习参与者动态选择机制，应对随机性的移动特征和差异化的数据质量；通过车辆历史服务应用信息的分析，在混合联邦架构上部署神经网络算法，在保障车辆隐私的前提下预测其未来时刻的服务需求。本发明考虑用户需求预测带来的数据安全隐私和车辆移动行为对车载计算的影响，实现车载计算节点提前部署服务应用，保障不同用户个性化的服务需求；通过构建端‑边‑云的混合联邦架构，本地数据训练，边缘参数聚合和云端数据聚合有效解决矛盾。
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