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本發明涉及光伏并網逆變器技術領域。包括由功率電路組成的功率逆變單元和逆變控制單元兩部分，功率逆變單元主要包括輸入EMI 濾波電路、交錯并聯 Boost 升壓電路、采用混合器件的全橋逆變電路、輸出并網濾波電路，逆變控制單元主要包括電網相位檢測電路、采樣電路、及控制器。本發明采用雙級結構，前級采用交錯并聯 Boost升壓，減小了電流的波動，降低了輸出電壓紋波；后級逆變單元采用混合功率器件，有效減小了逆變損耗，提高系統效率

本發明公開了一種可重復利用柔性有機電致發光器件，從下至上依次包括印有圖文信息的塑料薄膜 層、不干膠層、陽極層、空穴傳輸層、發光層、電子傳輸層和陰極層；所述的不干膠層通過滾涂方式粘 附在陽極層上；所述陽極層、空穴傳輸層、發光層、電子傳輸層和陰極層通過真空蒸鍍方式緊密貼合在 一起，所述的塑料薄膜層與不干膠層可反復剝離與粘結地貼合在一起。本發明所制得的柔性有機電致發 光器件作為薄型燈箱的光源，可以通過塑料薄膜層的反復剝離與粘結達到重復使用的目的，使圖

本成果以原有的直寫型3D打印技術為基礎，通過對于現有3D打印技術的進一步開發，實現簡便，高效的微結構構筑技術。實現微結構納米晶器件的高效構筑，進一步提升器件的光溢出效率。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 成果源于國家自然科學基金“異價摻雜量子點的合成、聚合物基復合塊體3D打印制造與性能研究”，項目編號51872030。本成果以原有的直寫型3D打印技術為基礎，通過對于現有3D打印技術的進一步開發，實現簡便，高效的微結構構筑技術。實現微結構納米晶器件的高效構筑，進一步提升器件的光溢出效率。傳統發光器件由于器件材料的折射率高于空氣，光從器件內部向空氣傳播時，部分光會在器件的內表面發生全反射，從而無法實現高效的光溢出效果。2017年，Nature Photonics上報道的塊體熒光器件內部發出的光大量的在器件邊緣聚集（75%），正面與背面光溢出量的總和僅僅為25%(Nature Photonics, 2017,11,177-185.)。本成果以器件內部微結構構筑為基礎，通過微結構在器件內部的全反射界面構筑，改變光在材料內部的傳輸路徑，實現器件正面的光溢出效果增強。 本專利的高光溢出效果可以廣泛的應用于激光器、LED照明領域，提升能源利用效率。目前本專利可以將塊體材料單側約為~25%的溢出效率提升至~80%，約為3.2倍的提升。保守估計將此技術用于實際器件中，可以實現2倍以上的提升，這就意味著對于能源的消耗可以降低至原有的50%。照明約占全球能源消耗的15%-19%，全球溫室氣體排放的5%-6%。據統計2021年，全球照明市場總市值達到8089億元。照明技術是任何一個國家與地區都不可或缺的，高效的照明技術不僅可以為解決全球的能源危機提供有效解決途徑，同時為減少碳排放作出巨大貢獻，產生巨大的經濟效益。

課題組基于NiO生長工藝和異質PN的前期研究基礎（Weibing Hao, et.al., Applied Physics Letters, 118, 043501, 2021），設計了結終端擴展結構（Junction Termination Extension, JTE），并優化退火工藝，成功制備出耐高壓且耐高溫的氧化鎵異質結二極管。

傳統PZT壓電陶瓷應用廣泛，但在居里溫度較低，環境溫度較高時，PZT陶瓷樣品極易退極化。隨著壓電材料的應用范圍的進一步拓展，一些極端條件對壓電陶瓷的應用提出了新的挑戰。北京大學工學院實驗室利用高居里點的鈧酸鉍 - 鈦酸鉛壓電陶瓷制備了基于 d31模式和d33模式的應用于高溫環境中的壓電振動能量回收器，器件可以穩定地工作在 150℃以上的高溫環境中。高溫下由于電疇被活化，器件的壓電系數和相應的輸出功率比室溫時提高一倍以上。 與壓電能量回收器不同的是，壓電驅動器是一種利用壓電效應，將電能轉化為機械能實現納米級驅動的器件，壓電驅動器利用壓電材料的準靜態逆壓電效應實現10微米至100微米的微小位移；同時，還可以利用壓電陶瓷的高溫諧振動效應制備高溫壓電馬達。

本申請涉及一種實現微型LED顯示器件封裝制作方法，通過設計新型的微型LED陣列顯示器件結構，結合電極外引光刻工藝與貼片封裝工藝，以進行微型LED陣列顯示器件與驅動電路板的封裝集成。一方面通過制備電極外引結構，可以增大像素的電極面積，使得貼片鍵合過程更容易操作且精確度更高，有效簡化鍵合的步驟；另一方面結合漏印錫膏技術，將芯片與基板鍵合，減少金線或者合金等物料的使用，并且通過采用芯片高像素密度陣列式制作，提升生產效率，并降低生產成本。

本發明涉及一種具有存儲功能的晶體管器件的應用，屬于半導體器件技術領域。針對現有二維電荷陷阱存儲器中因缺乏合適電荷陷阱介質導致的可靠性差及集成度低等問題，本發明提出采用二維碘化鉛（PbI<subgt;2</subgt;）作為電荷陷阱層，利用其天然存在的碘空位缺陷實現高效電荷捕獲。所述器件由二維半導體材料（如WSe<subgt;2</subgt;）與PbI<subgt;2</subgt;通過范德華異質結構集成，形成柵控存儲單元。該器件具有大存儲窗口、高開關比、快速寫入速度、多級存儲能力、高久性及長數據保持時間。本發明為高集成度、低功耗非易失性存儲器提供了創新解決方案。

本發明公開了一種微型皮拉尼計的制備方法及其與體硅器件集成加工的方法。集成加工的方法包括：在硅基片正面制備體硅器件所需的絕緣層及電路引線；在硅基片的背面或正面沉積一層絕緣隔熱材料，刻蝕去除其四周部分得到絕緣隔熱層；在絕緣隔熱層上制備加熱體和電極；在沒有加熱體的一面制備圖形化的光刻膠掩膜；在有加熱體的一面沉積金屬膜；將金屬膜粘貼在表面有氧化層的硅托片上；對有光刻膠掩膜的一面進行感應耦合等離子體干法刻蝕，刻穿硅基片；去除光刻膠掩膜和金屬膜，得到集成結構。本發明能有效提高皮拉尼計的制備與其它工藝的兼容性，解決皮拉尼計與體硅器件集成封裝工藝難度大，風險高，成本高且產量低的技術問題。

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。