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本發明公開了一種基于電控液晶匯聚微透鏡的波前測量芯片。包括面陣電控液晶匯聚微透鏡和面陣可見光探測器；面陣電控液晶匯·743·聚微透鏡包括液晶材料層，依次設置在液晶材料層上表面的第一液晶初始取向層、圖形化電極層、第一基片和第一增透膜，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、公共電極層、第二基片和第二增透膜；公共電極層由一層勻質導電膜構成，圖形化電極層由其上布有 m×n 元陣列分布的方孔或圓孔的

本發明公開了一種液晶基多眼套疊仿生成像探測芯片，包括多眼套疊成像探測架構，其包括同軸順序設置的驅控與圖像預處理模塊、面陣可見光探測器以及面陣電控液晶聚光微透鏡，面陣電控液晶聚光微透鏡包括 m×m 個單元微透鏡，其中 m 均為正整數，面陣可見光探測器被劃分為 m×m 個子面陣可見光探測器，每個子面陣可見光探測器包括 m×m 個光敏元，面陣電控液晶聚光微透鏡用于接收目標光波，并將該目標光波離散分割到面陣可見光探測器中不同

本發明公開了一種基于電控液晶紅外發散平面微透鏡的紅外波束控制芯片。其包括電控液晶紅外發散平面微透鏡陣列；電控液晶紅外發散平面微透鏡陣列包括液晶材料層，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·750·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；公共電極層由一層勻質導電膜構成；圖形化電

本發明公開了一種用于高密度芯片的倒裝鍵合平臺，包括基座、芯片剝離和翻轉單元、XY 向運動單元、多自由度鍵合頭和貼裝臺單元，其中芯片剝離和翻轉單元用于將晶圓盤上的芯片分別執行剝離和翻轉，并將其送至待拾取位置；多自由度鍵合頭以懸臂形式安裝在 XY 向運動單元的支撐導軌上，并具有主動調平和對準功能；貼裝臺單元用于吸附基板并與鍵合頭相配合，由此實現芯片與基板之間的相互定位。此外，為了保證各單元高精度的運動或配合，該倒裝鍵合平臺中還配置有多套視覺定位系統。通過本發明，能夠達到微米級的對準精度，平行調整精度優于

本發明公開了一種可尋址層析視場的液晶基成像探測芯片。包括面陣電控液晶成像微透鏡和面陣光敏探測器，其中，單元電控液晶成像微透鏡用于對目標通過物鏡形成的壓縮光場執行進一步的匯聚式壓縮，通過調變加載在所述面陣電控液晶成像微透鏡上的信號電壓的均方幅值，調變所述單元電控液晶成像微透鏡的光匯聚能力，進而調變由物鏡和所述單元電控液晶成像微透鏡共同確定的目標對焦平面，從而在深度方向上改變能清晰成像的目標圖層，執行成像視場在深度

本發明公開了一種倒裝 LED 芯片在線檢測的收光方法，該收光 測試方法包括如下步驟：待測試芯片被移動至積分球收光口的上方； 設置于積分球下方的積分球升降裝置向上運動，使所積分球的收光口 對準所述待測試的倒裝 LED 芯片的發光側，并且使設置于積分球收光 口處的板片貼緊裝載待測試倒裝 LED 芯片的盤片。按照本發明設計的 收光測試組件，能夠成功地解決倒裝 LED 芯片電機和發光面不同側的 問題，具有高的收光精度，尤其與倒裝 LED 芯片在線檢測裝置配合使 用，能夠顯著提高性能，實現倒裝 LED 芯片的

本發明公開了一種雙模復合紅外電控液晶微透鏡陣列芯片，包括：芯片殼體、電控散光液晶微透鏡陣列、以及電控聚光液晶微透鏡陣列，電控散光液晶微透鏡陣列與電控聚光液晶微透鏡陣列級聯耦合構成雙模復合電調架構，電控散光液晶微透鏡陣列與電控聚光液晶微透鏡陣列均設置在芯片殼體內部，二者彼此緊密貼合并與芯片殼體連接，且二者的光軸重合，電控散光液晶微透鏡陣列的光入射面和電控聚光液晶微透鏡陣列的光出射面分別通過芯片殼體頂面和底面的開口

本發明構建一種新型混合佐劑 DDA/PolyI:C。該混合佐劑組 (AMM+DDA/PolyI:C)和單獨佐劑組(AMM/DDA)分別加強免疫 小鼠兩次后，脾臟淋巴細胞經抗原 AMM 刺激后，皆可產生分泌較僅 有融合蛋白 AMM 組高的 IFN-γ; 肺部荷菌量試驗表明佐劑實驗組加 強 BCG 免疫后，肺部荷菌量都較 PBS 組低;肺組織病理分析顯示混 合佐劑組 AMM+DDA/P

深圳國際研究生院彌勝利副研究員團隊與深圳市華邁生物醫療科技有限公司合作，在前期微流控芯片工作成果的基礎上快速響應，積極申報新型冠狀病毒感染應急防治專項，開展基于微流控芯片技術的便攜式核酸快檢系統研究的科研攻關任務，致力于研發并建立一種低消耗、低成本、高通量、自動化操作的微流控芯片及其檢測方法。 該微流控芯片技術可以大大縮短確診時間，減少人力的投入，以便于醫護人員更加有序和高效地開展防控工作；同時，該技術還可作為核酸檢測的通用技術，在未來廣泛地應用于多種疾病的檢測和預防。目前，樣機的主要模塊已搭建完成，后期將完成軟硬件聯調，準備申請醫療注冊證。

一、項目簡介 隨著AlphaGo及其Zero的相繼推出，近年來以神經網絡計算為基礎的深度學習及相關優化算法已成為人們研究AI的熱點。深度學習算法在AlphaGo中的成功應用主要是依賴神經網絡監督學習的網絡層次及神經元數量提升，而其Zero的應用不同則是在于引進了博弈優化的思想，這就給以并行計算為核心的神經網絡優化算法理論研究提供新的思路。 鑒于傳統神經網絡優化算法面臨非全局優化的難題，我們基于吉布斯分布采樣優化計算，提出一種以脈沖神經元構成的混合網絡結構動力學系統來實現的神經網絡全局優化算法，引進納什平衡理論來優化的神經網絡計算方案，并設計一款相應的通用神經網絡并行處理器芯片，以新型芯片編程架構模擬人腦功能進行感知、行為和思考新型芯。 二、前期研究基礎 本團隊主要是由廈門大學福建省集成電路設計工程技術研究中心、廈門大學集成電路設計與測試分析福建省高校重點實驗室的教師與學生組成的，主要從事人工智能、網絡通訊、集成電路設計、納米單電子器件等方面的研究工作，并積累了深厚的研究基礎。團隊首席科學家郭東輝教授十多年前曾在美國加州Berkeley 大學非線性電路實驗室訪問，從事有關細胞神經網絡(CNN)有關課題的研究，先后主持國家自然科學基金項目五項，其中與神經網絡研究內容相關的有兩項，分別是《視覺神經網絡光電集成系統的研究》(批準號：69686004)和《混沌神經網絡加密算法及其相應集成電路的設計研究》(批準號：60076015)。 本團隊同時也是廈門市集成電路設計公共服務平臺的主要技術支撐單位。在廈門市科技重大專項經費的支持下，我們配備了開展模擬及數字SOC 芯片設計所需要的各種EDA 工具和IC 測試設備。此外，廈門集成電路設計公共服務平臺也是TSMC、SMIC 等芯片制造廠重要合作伙伴，并與廈門聯芯、三安集成等芯片制造廠也有長期的合作協議，可以進行包括射頻及功率芯片在內各類模擬及數字SOC 芯片的設計流片。同樣，在學校211 和985 經費的支持下，本團隊也獨立配備了8 臺IBM 服務器分別運行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系統設計與器件工藝仿真工具。本團隊所在的微電子與集成電路學科也已列入我校“雙一流”建設學科，有關類腦芯片設計相關課題研究所需要的科研環境建設將得到重點支持。特別是廈門聯芯公司在量產后，已將本團隊作為其先導技術開發的重要合作伙伴，也委托我們開發相應的器件模型及電路工藝庫。在廈門火炬高新區及廈門市IC 平臺的支持下，廈門聯芯公司還可以為我們團隊提供免費的MPW流片業務。 自2009年，本團隊與福建新大陸電腦股份有限公司簽署 “共建SoC聯合實驗室”以來，基于該平臺，每年合作項目經費近百萬，同時還完成了多項橫向合作項目：面向金融、稅控的專用信息處理與控制SoC芯片開發、安全密碼算法研究、區塊鏈接技術研究等等，培養了大批優秀的碩士畢業生；廈門市美亞柏科信息股份有限公司是本團隊的長期合作伙伴之一。 總之，不管從算法理論研究還是從應用技術開發來看，本課題組已具備相當優秀的研究基礎和研究經驗，以及顯著的前沿技術攻關能力。 三、應用技術成果我們的相關研究成果也得到企業界的重視和肯定，課題組先后承擔過如深圳 華為公司首歀交換芯片項目的調度算法設計、福建新大陸首款二維碼識別芯片的算法及后端版圖綜合設計、臺灣盛群公司首款32 位處理器及專用處理器編譯器開發和廈門元順公司多款電源管理芯片的設計。最近課題組還為我國某研究機構開發28nm 的低功耗設計流程專門設計一款掛載加可重構解密算法協處理器的32 位通用處理器驗證芯片。