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								      本申請(qǐng)公開了一種多層可動(dòng)光芯片，屬于半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域，包括底部傳光導(dǎo)電層、中間低損耗介質(zhì)波導(dǎo)層和頂部可動(dòng)層；其中，低損耗介質(zhì)波導(dǎo)層作為核心光學(xué)介質(zhì)層，與上下兩層協(xié)同構(gòu)建高性能光學(xué)操控元件，突破了傳統(tǒng)光器件對(duì)薄硅層光操控方式的依賴，創(chuàng)造性實(shí)現(xiàn)了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光電探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種小型化光電探測(cè)器，包括：管殼，管殼的一端設(shè)有蓋板，另一端貫穿設(shè)有射頻連接器和引腳；光電轉(zhuǎn)換組件，包括設(shè)于管殼內(nèi)的第一基板、第二基板、光電二極管和跨阻放大器，射頻連接器和跨阻放大器均與第一基板電連接，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N光刻機(jī)突發(fā)故障處理方法及光刻機(jī)系統(tǒng)，方法包括：分析決策引擎接收各監(jiān)測(cè)模塊實(shí)時(shí)采集的第一監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)第一監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)確定光刻機(jī)系統(tǒng)是否異常，若是，則向傳輸子系統(tǒng)和曝光子系統(tǒng)發(fā)送暫停指令及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)指令，存儲(chǔ)模塊將工作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RISC?V擴(kuò)展的循環(huán)控制方法及系統(tǒng)，在RISC?V預(yù)留的主操作碼和指令編碼空間中自定義循環(huán)控制指令；設(shè)計(jì)取指模塊、譯碼模塊、狀態(tài)控制寄存器和硬件循環(huán)控制模塊，譯碼模塊將循環(huán)信息寫入狀態(tài)控制寄存器，硬件循環(huán)控制模塊從狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于IMP的智能束流調(diào)校方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)KVM切換器實(shí)時(shí)獲取每臺(tái)IMP機(jī)臺(tái)的操作界面圖像，利用OCR視覺(jué)算法識(shí)別并提取操作界面圖像中的當(dāng)前束流參數(shù)和實(shí)時(shí)狀態(tài)標(biāo)識(shí)，獲取當(dāng)前晶圓批次號(hào)的工...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種云邊協(xié)調(diào)管控平臺(tái)及方法，屬于無(wú)人機(jī)智能巡檢與施工建模技術(shù)領(lǐng)域。該平臺(tái)包括搭載毫米波雷達(dá)和紅外多光譜成像儀的無(wú)人機(jī)設(shè)備、邊緣控制層和云端管控中心。無(wú)人機(jī)按照預(yù)設(shè)路徑采集地形及熱源數(shù)據(jù)，邊緣側(cè)利用高斯?jié)姙R引擎對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種智慧農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)噴藥軌跡控制方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，基于作物生長(zhǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)田各位置作物生長(zhǎng)情況評(píng)估，根據(jù)農(nóng)田各位置作物生長(zhǎng)情況評(píng)估結(jié)果得到農(nóng)田各位置作物預(yù)估藥物需求量數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田各位置作物預(yù)估藥物需求量數(shù)據(jù)和無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種固態(tài)硬盤的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括整合了溫度、擦寫次數(shù)、平均讀寫誤碼率等多源數(shù)據(jù)，通過(guò)加權(quán)求和的方式全面評(píng)估固態(tài)硬盤內(nèi)每個(gè)塊存儲(chǔ)的健康狀態(tài)，打破了相關(guān)監(jiān)控機(jī)制中各參數(shù)孤立分析且分析維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種面向跨領(lǐng)域協(xié)同的數(shù)據(jù)庫(kù)整合方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括步驟：獲取多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)急管理數(shù)據(jù)；將所述應(yīng)急管理數(shù)據(jù)中屬于應(yīng)急災(zāi)害事件的數(shù)據(jù)標(biāo)記為多個(gè)目標(biāo)實(shí)體，并確定所述目標(biāo)實(shí)體對(duì)應(yīng)的多個(gè)候選關(guān)聯(lián)詞；基于所述目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量子編碼與GPU加速的血緣路徑追蹤系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：解析原始執(zhí)行計(jì)劃日志，將跨平臺(tái)操作抽象為包括映射、過(guò)濾及連接操作符的概率疊加態(tài)表示；對(duì)量子態(tài)血緣路徑集合執(zhí)行壓縮，生成由操作序列對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)，建立不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)的初始不平衡數(shù)據(jù)集；其中，不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)中的多數(shù)類數(shù)據(jù)與少數(shù)類數(shù)據(jù)的差異超過(guò)預(yù)設(shè)閾值；確定初始不平衡數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種多方數(shù)據(jù)處理方法、多方聯(lián)合推薦方法、設(shè)備及可讀介質(zhì)，涉及多方安全計(jì)算和隱私計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)匿蹤隱私求交確定請(qǐng)求方的第一樣本集合與數(shù)據(jù)方在初始閾值對(duì)特征值篩選下的第二樣本集合的交集勢(shì)，而不泄露各方的明文信息，避免隱私泄...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)的能源管理三維可視化方法及系統(tǒng)，涉及能源管理可視化技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取能源管理對(duì)象的多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù)；基于多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生模型構(gòu)建對(duì)應(yīng)物理能源系統(tǒng)的虛擬鏡像模型；基于虛擬鏡像模型生成三維可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于GIS的噪聲分布可視化監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，具體包括：通過(guò)在不同區(qū)域設(shè)置不同的監(jiān)測(cè)點(diǎn)來(lái)采集噪聲數(shù)據(jù)，基于各監(jiān)測(cè)點(diǎn)所在區(qū)域的噪聲分布特征，動(dòng)態(tài)分析噪聲信號(hào)變化特征，構(gòu)建階段噪聲關(guān)聯(lián)特征值；對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)不同頻段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問(wèn)答方法和系統(tǒng)，用于解決多跳問(wèn)答過(guò)程中推理路徑僵化及證據(jù)噪聲干擾的問(wèn)題。該方法包括，接收復(fù)雜多跳查詢，采用多層次路徑探索搜索策略，通過(guò)蒙特卡洛樹搜索構(gòu)建層次化推理樹，并依次執(zhí)行直接回答、經(jīng)檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于視頻關(guān)鍵幀與進(jìn)度關(guān)聯(lián)的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)通過(guò)用戶暫停視頻時(shí)，捕獲進(jìn)度和關(guān)鍵幀知識(shí)點(diǎn)坐標(biāo)。通過(guò)觸控軌跡生成知識(shí)點(diǎn)觸控?zé)釁^(qū)圖譜及關(guān)注標(biāo)記。融合圖譜、標(biāo)記、坐標(biāo)拓?fù)浼皶和Ｇ罢Z(yǔ)音語(yǔ)義生成疑問(wèn)置信度。據(jù)此決策：置信度高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N歷史人物知識(shí)的校對(duì)方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，包括：構(gòu)建歷史人物第一知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和歷史人物第二知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)；獲取待校對(duì)文本，并對(duì)待校對(duì)文本進(jìn)行斷言檢測(cè)，以獲取斷言檢測(cè)結(jié)果；基于斷言檢測(cè)結(jié)果獲取待校對(duì)文本中的標(biāo)識(shí)字段；根據(jù)標(biāo)識(shí)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng)，屬于自然語(yǔ)言處理與金融科技領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有金融情緒分析維度單一、模型微調(diào)成本高的問(wèn)題。該方法構(gòu)建情緒類別、情緒強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、分層影響和政策反應(yīng)五個(gè)維度的情緒標(biāo)簽體系，通過(guò)指令微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)內(nèi)容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對(duì)非結(jié)構(gòu)化的待審核多模態(tài)內(nèi)容進(jìn)行特征提取，以得到結(jié)構(gòu)化特征向量；對(duì)其中的文本語(yǔ)義特征向量和圖像視覺(jué)特征向量進(jìn)行圖文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，得到涉及圖文語(yǔ)義矛盾的融合特征向量；基于待審核多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬電廠運(yùn)行參數(shù)的預(yù)測(cè)方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。包括：對(duì)獲取的影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；使用時(shí)間序列分解算法將影響因素?cái)?shù)據(jù)分解成包含趨勢(shì)分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個(gè)維度的序列，將每個(gè)序列切分為序列塊并映射為...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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