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								      本發(fā)明公開了一種高密度雙面精細布線扇出型芯片封裝結構及方法；封裝結構包括：硅片，硅片上制作有硅通孔，硅通孔內(nèi)填充有導電柱，硅片背面刻蝕有凹槽；介電層，其設置在硅片正面；第一重布線層，其堆疊設置在介電層上，第一重布線上覆蓋有第一鈍化層；至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種導孔及其圖形修正方法，屬于半導體領域。該導孔圖形修正方法包括提供初始圖形，所述初始圖形包括金屬層和導孔層，篩選位于孤立區(qū)的導孔圖形作為待修正導孔圖形；將所述待修正導孔圖形做放大處理，獲取子圖形；將所述子圖形進行修正，獲取修正...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種外延層的形成方法以及外延晶圓，外延層的形成方法可以包括：在襯底上進行生長工藝形成生長層，以使得襯底中的部分摻雜劑擴散至生長層；對生長層進行刻蝕工藝，以將生長層完全刻蝕以消除部分摻雜劑；在完成刻蝕后，在襯底上進行外延工藝...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種下咽癌誘導化療預后預測及治療方案的處理方法和裝置及介質，可應用于大數(shù)據(jù)處理技術領域。本申請通過獲取包括第一CT圖像、第一臨床文本信息、歷史初治療的下咽癌患者所選擇的第一誘導化療方案以及總生存期的多個歷史初治療的下咽癌患者在誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的兒童肥胖代謝智能管理系統(tǒng)和方法，涉及肥胖智能管理技術領域，系統(tǒng)包括模型訓練模塊和個性化管理建議生成模塊；模型訓練模塊用于：基于兒童肥胖關聯(lián)的醫(yī)療數(shù)據(jù)和知識，對預設大語言模型進行訓練，得到兒童肥胖智能管理建議生成模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機器學習的木質纖維素生物質葡萄糖生產(chǎn)預測方法，旨在提高葡萄糖得率并優(yōu)化生物質轉化工藝。該方法采用多層感知機、支持向量回歸、隨機森林、梯度提升決策樹和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習模型，對經(jīng)不同預處理方式處理的LCB葡萄糖得率進行預...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N面向AI GC大模型應用的古典音樂語義提取方法，包括：針對第一特征集，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取局部時頻模式，生成包含音符和和弦相關性的第二特征集；針對第四特征集，采用變分自編碼器解耦情感和結構語義，生成獨立的第五特征集；從第六特征...
								
            
							
            
							
						
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								      一種駕駛控制方法及相關產(chǎn)品。本申請中，駕駛控制裝置可基于輸入數(shù)據(jù)確定收費站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息并基于所述收費站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息控制第一車輛行駛，輸入數(shù)據(jù)包括來自服務器的收費站的構圖數(shù)據(jù)和/或對第一車輛的周圍環(huán)境的感知信息。通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧交通技術領域，尤其涉及一種車路協(xié)同下基于車輛路徑預測的交通信號燈控制方法，包括：實時采集指定路口前設定距離范圍內(nèi)的每一車輛的行駛路徑數(shù)據(jù)；基于所采集的車輛的行駛路徑數(shù)據(jù)，預測設定未來時間段內(nèi)，指定路口各信號相位的交通流量；所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供一種圖簽信息識別方法，該方法包括：獲取圖紙的圖簽范圍；基于圖紙的圖框與圖簽范圍，確定第一閉合路徑列表；基于文本圖元列表中的文本圖元的圖元范圍以及第一閉合路徑列表中的第一閉合路徑，確定圖簽字段的所屬閉合路徑；基于所屬閉合路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于深度學習的木皮顏色自動分選方法，包括如下步驟：(1)采集不同顏色的木皮圖像數(shù)據(jù)集，將處理后的數(shù)據(jù)集以8：2的比例劃分，作為模型的訓練集和測試集；(2)使用多種圖像預處理方法進行圖像預處理；(3)對深度學習算法進行模型選擇分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙重孿生網(wǎng)絡的晶圓缺陷檢測方法，通過雙重神經(jīng)網(wǎng)絡對晶圓表面的無缺陷晶圓圖像和有缺陷晶圓圖像進行訓練和特征提取，能夠獲取更多的特征信息，提高基于深度學習的晶圓模間檢測的能力。具體步驟包括：相機采集待檢測晶圓圖像，并對采集的圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法及系統(tǒng)、電子設備、存儲介質，本發(fā)明的基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法先實時采集熔池圖像并對其進行預處理，將熔池圖像轉化為灰度圖像，再基于預處理后的熔池圖像自動識別出熔池質心位置，然后基于預處理后的熔池圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于肺復張評估領域，針對臨床醫(yī)生無法精確評估區(qū)域肺復張的問題，提出了一種基于EIT的局部肺復張評估方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取患者肺部的EIT圖像；將EIT圖像劃分多個不同的感興趣區(qū)域；逐步增加PEEP水平，計算不同PEEP水平下的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維點云分割方法及系統(tǒng)。通過混合聚合策略對原始三維點云數(shù)據(jù)進行特征聚合，提升了局部細節(jié)描述能力，從而適應不同局部場景的特征差異，并利用點云的相對坐標信息及幾何特性，動態(tài)生成多尺度位置偏置，增強Transformer對空間關系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機裝備價格領域，提出了一種多系統(tǒng)集成試驗經(jīng)費測算方法。該方法包括：根據(jù)任務書，梳理單個系統(tǒng)驗證試驗的單項操作，測算單個系統(tǒng)驗證試驗的經(jīng)費需求，梳理多系統(tǒng)集成驗證試驗的任務清單；計算單個系統(tǒng)驗證試驗中單項操作的試驗經(jīng)費；對多系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及構建文檔中心管理領域，特別是涉及一種基于在線協(xié)同編輯實現(xiàn)企業(yè)文檔中心的方法。該方法包括：搭建onlyoffice在線協(xié)同編輯服務，創(chuàng)建存放各個業(yè)務系統(tǒng)附件信息的數(shù)據(jù)庫，基于onlyoffice服務實現(xiàn)文檔上傳、下載接口服務；使用o...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于感性工學的陶瓷香爐設計方法及系統(tǒng)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡技術領域，包括：獲取并預處理陶瓷香爐樣本建立形態(tài)分析表，形態(tài)分析表包括多個陶瓷香爐的形態(tài)特征向量；基于用戶評論文本建立多個正面形容詞；將多個正面形容詞進行云模型參數(shù)矩陣運算獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于無線傾角傳感器的管環(huán)收斂監(jiān)測方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括步驟：S1、收集與管環(huán)收斂相關的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取；S2、將預處理后的數(shù)據(jù)輸入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型對管環(huán)的收斂情況進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于飛行器試驗設計領域，涉及直升機全機靜力試驗慣性載荷配平中的載荷約束處理方法。該方法包括：建立非線性優(yōu)化模型對慣性配平加載載荷進行優(yōu)化，對設計變量的約束包括：加載接頭上的載荷不超過靜力試驗機上加載接頭的承載能力；在對設計變量的約束基...
								
            
							
            
							
						
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