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          • 一種制造半導體裝置的方法,包含:提供基板,其中基板包含碳化硅材料;形成第一氧化物層,在第一溫度和氧氣的存在下,經(jīng)由熱氧化工藝在基板上形成第一氧化物層,其中第一溫度高于1000℃;形成第二氧化物層,在第二溫度下,經(jīng)由沉積工藝在第一氧化物層上形...
          • 本申請公開了異常處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質,涉及計算機技術領域,一具體實施方式包括通過響應于異常處理請求,確定對應的風控類型標識和業(yè)務標識;基于風控類型標識,確定對應的風控處理核心模塊和調用順序;根據(jù)業(yè)務標識,獲取風控處理核心...
          • 本發(fā)明涉及一種基于顯式和隱式去冗余表示學習的信息運維專業(yè)知識檢索方法,包括構建信息運維專業(yè)知識檢索數(shù)據(jù)集、構建信息運維專業(yè)知識檢索模型、訓練信息運維專業(yè)知識檢索模型和信息運維專業(yè)知識檢索等步驟。本發(fā)明提供的基于顯式和隱式去冗余表示學習的信息...
          • 本申請公開了AI模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括:獲取AI模型的訓練樣本集,AI模型包括N個模型層;從N個模型層中,確定保留的M個模型層,其中,N個模型層中除M個模型層之外的剩余模型層,在采用AI模型對各個訓練樣本進行處理時...
          • 本申請公開了一種語言模型的訓練方法、文本預測方法、裝置、設備和介質,涉及機器學習領域。該方法包括:獲取第一對話內容;通過第一語言模型對所述第一對話內容進行答復內容預測,得到第一預測結果;通過第二語言模型對所述第一對話內容進行答復內容預測,得...
          • 本申請公開了一種問答模型訓練方法和裝置,屬于人工智能領域。所述問答模型訓練方法,包括:獲取樣本問題;將所述樣本問題輸入至問答模型,在所述樣本問題為復雜問題的情況下,所述問答模型將所述樣本問題順次拆分為多個子問題;基于各所述子問題對應的預測答...
          • 本申請公開了一種基于區(qū)塊鏈的自動化測試方法、裝置、設備、介質及產(chǎn)品,屬于自動測試領域。方法包括:向區(qū)塊鏈發(fā)布測試任務請求;接收所述區(qū)塊鏈執(zhí)行所述測試任務請求對應的測試任務后,獲得的測試任務數(shù)據(jù)以及所述測試任務對應的測試時間數(shù)據(jù);運行智能合約...
          • 本發(fā)明涉及一種用于使用機加工設備使光學鏡片成形的方法,該機加工設備配備有:封阻裝置,該封阻裝置用于對光學鏡片進行封阻;機加工工具,該機加工工具用于對光學鏡片的表面(S0)進行機加工;以及力傳感器,該力傳感器適于測量與機...
          • 本發(fā)明涉及顯示領域,具體提供一種發(fā)光面板及制備方法以及顯示面板,旨在解決現(xiàn)有發(fā)光面板在最外圍區(qū)域存在暗淡的問題。為此目的,本發(fā)明的發(fā)光面板包括基板、擋墻和發(fā)光元件,基板包括第一區(qū)、圍繞第一區(qū)的第三區(qū)和位于第三區(qū)和第一區(qū)之間的第二區(qū);擋墻設置...
          • 本發(fā)明提供一種紅外和可見光芯片集成封裝結構及制作方法,將紅外芯片和可見光芯片集成在同一平面,紅外芯片和可見光芯片之間設有微流道,冷卻液通過微流道能夠對可見光芯片進行降溫,避免可見光芯片感光過程中產(chǎn)生的熱量對紅外芯片靈敏度產(chǎn)生影響,同時冷卻液...
          • 本發(fā)明公開了一種具有半共形結構的二維材料/硅異質結光電探測器及其制備方法,所述的異質結光電器件包括金字塔硅、二氧化硅層、鉻/金電極、單層二維材料、原位生長的二維材料。所述制備方法具體步驟為:采用光刻和等離子刻蝕技術在硅/二氧化硅片上刻蝕出硅...
          • 本申請?zhí)峁┮环N半導體裝置及其形成方法。半導體裝置包括具有第一導電類型的襯底、形成于襯底上且具有第一導電類型的一外延層、具有第二導電類型的多個摻雜部、溝槽結構、具有第二導電類型的阱區(qū)以及形成于外延層上且對應阱區(qū)的一柵極結構。外延層包括形成于襯...
          • 一種修復晶圓的方法包含研磨晶圓,以在晶圓的表面形成損傷層,執(zhí)行第一退火工藝,以將損傷層的下部轉換成再生長層,且再生長層在晶圓上,在損傷層上形成金屬層,以及執(zhí)行第二退火工藝,以將損傷層與金屬層轉換成合金層,且合金層在再生長層上。此方法可消除由...
          • 本發(fā)明公開了一種面向司法領域的多跳問答方法,根據(jù)法律文本構建出多粒度圖,使用圖注意Transformer模型對多粒度圖進行建模,同時兼顧多粒度圖中的圖結構信息和遠節(jié)點的信息,并將圖信息融入文本信息中,對文本信息進行增強,提高模型的推理能力,...
          • 本申請實施例公開一種文本分類方法、裝置、計算機設備及存儲介質。包括:通過獲取初始文本,通過預設的知識圖譜中的實體以及實體關系對初始文本進行文本匹配,得到目標文本;基于目標文本進行提示文本編寫,得到目標文本對應的提示文本;將目標文本和提示文本...
          • 本發(fā)明公開了一種結合圖神經(jīng)網(wǎng)絡和提示調優(yōu)的低資源文本分類方法,可以以雙管齊下的方式解決低資源文本分類問題,該方法包含以下步驟:導入數(shù)據(jù)集,其中包括低資源文本數(shù)據(jù)和圖;多模態(tài)特征提取,使用雙編碼器架構,通過一個transformer文本編碼器...
          • 本申請公開了一種基于分類模型的分類任務執(zhí)行方法、裝置及設備,涉及人工智能技術領域。該方法包括:獲取與第一分類任務相關的第一文本;將第一文本與無語義字符進行結合,得到第一輸入信息;通過分類模型,根據(jù)第一輸入信息,得到多個子網(wǎng)絡分別對應的輸出信...
          • 公開一種信息處理裝置、信息處理方法和計算機可讀存儲介質。信息處理裝置可以包括確定單元,被配置成在從輸入數(shù)據(jù)提取的第一關鍵詞不包括在預定數(shù)據(jù)集中的與所述第一關鍵詞對應的第一子集中的情況下,確定需要針對所述輸入數(shù)據(jù)的輔助信息;以及輔助信息獲取單...
          • 本公開實施例涉及一種應用程序的繪制檢測方法、裝置、設備及介質,其中該方法包括:獲取目標應用程序從測試頁面切換到參考頁面之后的目標繪制數(shù)據(jù),其中,目標繪制數(shù)據(jù)包括視圖繪制數(shù)據(jù)和繪制調用棧數(shù)據(jù);基于視圖繪制數(shù)據(jù)和繪制調用棧數(shù)據(jù)確定測試頁面的繪制...
          • 本申請公開了一種技能施放漏洞的呈現(xiàn)方法及相關設備,可以展示技能可視化界面;響應于對技能施放歷史文件的讀取操作,對記錄的技能施放歷史文件進行解析,得到技能施放關鍵點的時序信息和參數(shù)信息;基于時序信息在技能關鍵點展示區(qū)域展示對應技能施放關鍵點的...
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