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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N原位去除銅氧化物的方法，包括以下步驟：將次磷酸水溶液噴灑至銅氧化物的表面，所述次磷酸與所述銅氧化物反應(yīng)生成氫化亞銅；加熱分解所述氫化亞銅，原位形成銅單質(zhì)。本申請(qǐng)利用還原性的次磷酸與銅氧化物反應(yīng)生成固體氫化亞銅，生成的氫化亞銅...
								
            
							
            
							
						
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								      一種具有不同儲(chǔ)存框架的晶圓盒，所述晶圓盒包括一底座、一第一儲(chǔ)存框架、一第二儲(chǔ)存框架及一蓋體；所述第一儲(chǔ)存框架配置為儲(chǔ)存至少一第一晶圓片，所述第二儲(chǔ)存框架配置為儲(chǔ)存至少一第二晶圓片，所述第一晶圓片投影至所述底座的一圓周定義為一第一圓弧輪廓，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N半導(dǎo)體器件的檢測(cè)方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，半導(dǎo)體器件的檢測(cè)方法包括：獲取晶圓的晶圓殘差圖，所述晶圓殘差圖包括所述晶圓的多個(gè)檢測(cè)區(qū)域的灰度成像；獲取所述晶圓殘差圖上的至少一條灰度曲線段，所述灰度曲線段...
								
            
							
            
							
						
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								      一種激光輔助鍵合方法包括：將半導(dǎo)體芯片放置于基板上，其中所述半導(dǎo)體芯片在其前表面具有針對(duì)紅外光線的抗反射層，并且在所述基板與所述半導(dǎo)體芯片之間形成有焊料凸塊；以及將紅外激光束通過(guò)所述抗反射層照射到所述半導(dǎo)體芯片，以通過(guò)被所述半導(dǎo)體芯片吸收的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種旋鈕模組、旋鈕模組的狀態(tài)確定方法、裝置及電子設(shè)備，旋鈕模組包括：控制器、旋鈕、凸輪、第一機(jī)械開(kāi)關(guān)和第二機(jī)械開(kāi)關(guān)；旋鈕與凸輪連接，凸輪包括層疊設(shè)置的第一區(qū)間和第二區(qū)間，第一區(qū)間包括多個(gè)第一凸起點(diǎn)，第二區(qū)間包括多個(gè)第二凸起點(diǎn)；其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多孔碳納米纖維/多孔泡沫石墨烯/聚吡咯三元電極材料的制備方法，其包括如下步驟：1)多孔碳納米纖維的制備；2)多孔泡沫石墨烯的制備；3)將多孔碳納米纖維、多孔泡沫石墨烯、聚吡咯、乙炔黑和PTFE混合在無(wú)水乙醇中，超聲分散40m...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電磁鐵組件及具有其的制動(dòng)鎖止裝置，其電磁鐵組件包括電磁鐵殼體、推桿軸以及設(shè)在電磁鐵殼體內(nèi)的靜鐵芯、動(dòng)鐵芯和磁體線圈繞組結(jié)構(gòu)，所述推桿軸貫穿靜鐵芯的芯孔布置并與動(dòng)鐵芯固定相連，所述推桿軸和靜鐵芯的芯孔之間和/或所述靜鐵芯和動(dòng)鐵...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種配體信息生成模型的訓(xùn)練、配體信息的生成方法及裝置，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取樣本受體信息和樣本配體信息，樣本配體信息描述的配體與樣本受體信息描述的受體之間的結(jié)合親和力不小于設(shè)定親和力；通過(guò)待訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型對(duì)第一生物分子樣本的序列進(jìn)行特征提取，得到第一特征；通過(guò)分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型對(duì)第二生物分子樣本的序列進(jìn)行特征提取，得到第二特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種內(nèi)存的編解碼方法方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，編碼方法包括：獲取待寫(xiě)入的數(shù)據(jù)塊和與數(shù)據(jù)塊對(duì)應(yīng)的已知字串；對(duì)數(shù)據(jù)塊和已知字串進(jìn)行糾錯(cuò)編碼得到糾錯(cuò)信息；將數(shù)據(jù)塊和糾錯(cuò)信息進(jìn)行拼接得到糾錯(cuò)碼碼字并存入內(nèi)存。通過(guò)引入已知字串與數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種存儲(chǔ)器裝置、存儲(chǔ)器系統(tǒng)、存儲(chǔ)器控制器及操作方法。其中，存儲(chǔ)器裝置包括：存儲(chǔ)單元陣列，包括多個(gè)存儲(chǔ)單元，預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的存儲(chǔ)單元形成一個(gè)碼字；外圍電路，與存儲(chǔ)單元陣列耦接且被配置為：獲取至少一個(gè)碼字在目標(biāo)讀取電壓下對(duì)應(yīng)的第一結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種相變存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)訪問(wèn)方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，在PCM的控制器中增加少量的SRAM資源，在寫(xiě)階段，利用SRAM提供的位圖可以對(duì)各個(gè)粗粒度單位時(shí)間是否發(fā)生寫(xiě)操作進(jìn)行記錄；利用SRAM提供的布隆過(guò)濾器可以對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種打擊音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括：接收預(yù)設(shè)終端依次發(fā)送的多個(gè)速度信號(hào)；其中，多個(gè)速度信號(hào)用于記錄預(yù)設(shè)終端隨用戶手部移動(dòng)的速度，速度信號(hào)包括時(shí)序相鄰的第一速度信號(hào)和第二速度信號(hào)，第一速度信號(hào)的時(shí)序先于第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于輕量級(jí)語(yǔ)音增強(qiáng)模型的語(yǔ)音增強(qiáng)方法，該方法包括：步驟S1，獲取待增強(qiáng)的語(yǔ)音信號(hào)；步驟S2，將語(yǔ)音信號(hào)輸入預(yù)先訓(xùn)練的輕量級(jí)語(yǔ)音增強(qiáng)模型，得到語(yǔ)音信號(hào)的增強(qiáng)信號(hào)，其中，輕量級(jí)語(yǔ)音增強(qiáng)模型以門(mén)控循環(huán)單元與混合專家模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為骨...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：確定第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一語(yǔ)音特征信息，第一語(yǔ)音特征信息為在采用流式語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別時(shí)流式語(yǔ)音識(shí)別模型中編碼器的中間層輸出特征進(jìn)行確定；采用預(yù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖片生成設(shè)備及其控制方法以及平視顯示器。本公開(kāi)的實(shí)施方式提供了一種圖片生成設(shè)備，該圖片生成設(shè)備包括：光源；空間光調(diào)制器(SLM)，其被配置成使用從光源傳輸?shù)墓鈦?lái)輸出圖像；以及控制單元，其被配置成基于周圍環(huán)境的照度或圖像的內(nèi)容中的至...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛預(yù)警方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括：在檢測(cè)到存在當(dāng)前時(shí)刻之后的第一時(shí)長(zhǎng)內(nèi)將會(huì)駛?cè)氲谝宦房诘牡谝卉囕v的情況下，獲取所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，以及所述總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；在所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分大于預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別提高手勢(shì)跟蹤準(zhǔn)確度的方法，所述方法包括以下步驟：S0、開(kāi)始；S1、獲取圖像；S2、人臉識(shí)別；S3、手勢(shì)跟蹤；S4、手勢(shì)識(shí)別；S5、判斷是否結(jié)束：如果是，則結(jié)束整個(gè)流程；如果否，則返回步驟S1。提出使用人臉識(shí)別的結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別的防撞臉的方法，包括：S1，通過(guò)圖像捕獲，進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人臉特征提取，獲取人臉的五個(gè)角度：正臉、左側(cè)臉、右側(cè)臉、抬頭和低頭的特征向量；S2，特征歸一化：特征歸一化針對(duì)的是5個(gè)人臉特征向量；存儲(chǔ)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種文字角度矯正的方法，包括：S1，攝像頭獲取輸入圖像；S2，將采集的圖像送入文字偵測(cè)模型，進(jìn)行文字偵測(cè)，通過(guò)模型得到圖像中文本分布的熱圖；S3，分別得到熱圖的各個(gè)連通域，并且通過(guò)分段方式獲取連通域的每個(gè)段分段外廓；以此獲取整個(gè)連...
								
            
							
            
							
						
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