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								      本發(fā)明涉及半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種半導(dǎo)體工藝設(shè)備；該半導(dǎo)體工藝設(shè)備包括工藝槽、晶圓承載裝置和鼓泡裝置，晶圓承載裝置具有多個(gè)沿第一方向間隔設(shè)置的晶圓承載部，鼓泡裝置包括多個(gè)沿預(yù)設(shè)軌跡平行間隔設(shè)置的第一鼓泡管道，預(yù)設(shè)軌跡為開(kāi)口朝上的凹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導(dǎo)體刻蝕技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種半導(dǎo)體膜層的刻蝕方法及半導(dǎo)體工藝設(shè)備。其中，所述方法包括：主刻蝕步，向工藝腔室內(nèi)通入工藝氣體并激發(fā)產(chǎn)生等離子體，對(duì)附著于深槽結(jié)構(gòu)的表層及內(nèi)壁上部的目標(biāo)膜層進(jìn)行刻蝕；沉積步，在深槽結(jié)構(gòu)的表層氧化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素的疾病空間分布分析方法以及裝置，通過(guò)構(gòu)建了一種整合病例數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)的方法框架，在精細(xì)空間尺度上評(píng)估環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)疾病發(fā)病率空間分布的影響，細(xì)節(jié)方面考慮了環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)空異質(zhì)性對(duì)疾病空間分布的影響...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種多模態(tài)生物反饋的過(guò)敏防御按摩控制方法，實(shí)時(shí)采集用戶按摩過(guò)程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定用戶按摩前是否已出現(xiàn)過(guò)敏癥狀，當(dāng)用戶按摩前已出現(xiàn)過(guò)敏癥狀時(shí)，將采集的第一時(shí)刻的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸出為第一多模態(tài)數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶按摩前沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)敏癥狀時(shí)，基于交感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)和閃鋅礦微量元素判別礦床類型的方法。該方法利用全球范圍內(nèi)不同類型鉛鋅礦床中閃鋅礦的多元素?cái)?shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于集成學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng)，包括：將影響因素和對(duì)應(yīng)的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓(xùn)練集成EL模型的第一基模型，得到第一預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算并排序各個(gè)影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù)；對(duì)各個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，將加權(quán)后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測(cè)序的生物多樣性調(diào)查監(jiān)測(cè)方法，包括：步驟S1，獲取生境遙感數(shù)據(jù)和環(huán)境DNA數(shù)據(jù)；步驟S2，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并與公共基因數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，獲得物種分布數(shù)據(jù)；步驟S3，對(duì)生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計(jì)的道路降噪控制方法及系統(tǒng)，涉及道路降噪控制領(lǐng)域，方法包括：采集目標(biāo)道路的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)和實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)交通狀態(tài)，通過(guò)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)器，預(yù)測(cè)獲取未來(lái)時(shí)段的目標(biāo)道路的預(yù)測(cè)交通狀態(tài)；通過(guò)噪聲特征模擬通道，根據(jù)預(yù)測(cè)交通狀態(tài)分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)感知模塊，用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息；用戶位置分布包括用戶分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標(biāo)向量和干擾指數(shù)；環(huán)境融合感知模塊，用于根據(jù)環(huán)境光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法，包括：獲取學(xué)生的原始信息圖像，基于圖像分塊機(jī)制將原始信息圖像拆分為若干個(gè)原始像素塊；構(gòu)建多維噪聲模型，從多維噪聲模型中提取對(duì)應(yīng)的噪聲數(shù)據(jù)并注入對(duì)應(yīng)的原始像素塊中；對(duì)注入后的原始像素塊進(jìn)行重新融合，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖像識(shí)別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng)，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取答題內(nèi)容圖像，通過(guò)預(yù)處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像；通過(guò)級(jí)聯(lián)識(shí)別架構(gòu)識(shí)別答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像提取待批改內(nèi)容；獲取標(biāo)準(zhǔn)答案，通過(guò)語(yǔ)義相似度模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識(shí)別與卡路里估算方法及系統(tǒng)，通過(guò)輸入餐食圖像，基于YOLOv8模型實(shí)時(shí)檢測(cè)圖像中的食物、識(shí)別食物類別，結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息，動(dòng)態(tài)計(jì)算卡路里含量，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確識(shí)別餐食場(chǎng)景食物和高效估算卡路里的功...
								
            
							
            
							
						
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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識(shí)別方法，包括以下步驟：對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件，對(duì)點(diǎn)云簇進(jìn)行自適應(yīng)的區(qū)域生長(zhǎng)分割；對(duì)分割好的點(diǎn)云簇進(jìn)行性狀約束，以識(shí)別其中的桿狀物目標(biāo)；對(duì)相似的點(diǎn)云簇進(jìn)行分布密度數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識(shí)別方法，涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集事故模擬實(shí)驗(yàn)中的氣泡圖像并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長(zhǎng)切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動(dòng)生成方法，涉及遙感影像處理領(lǐng)域，方法包括：獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合，得到融合影像；獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進(jìn)行柵格化處理，將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對(duì)齊的標(biāo)簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合，通過(guò)多模態(tài)特征融合增強(qiáng)模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括：對(duì)水下高光譜圖像進(jìn)行超像素分割；對(duì)分割后的高光譜圖像進(jìn)行噪聲去除處理；學(xué)習(xí)去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對(duì)多種尺度錨圖進(jìn)行矩陣分解，獲取超像素點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于共識(shí)引導(dǎo)的水下高光譜圖像聚類方法，包括：引入填充矩陣進(jìn)行視圖重構(gòu)并恢復(fù)缺失像素，以學(xué)習(xí)像素間的親和表示；將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識(shí)表示和特異性表示；構(gòu)建高階視圖交互模塊，在共識(shí)表示的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法，包括建立雙層調(diào)度模型，首先，在生產(chǎn)車(chē)間傳輸帶的不同視角布置攝像頭，采集多視圖汽車(chē)零件圖像，通過(guò)隨機(jī)單應(yīng)性變換制作數(shù)據(jù)集，對(duì)E?LoFTR模型進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型適應(yīng)能力；隨后選取同一時(shí)刻兩...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域特征融合的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：步驟1：將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊，依次提取并輸出四個(gè)階段的多尺度特征圖，用于表征不同層級(jí)的空間信息；步驟2：將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊，經(jīng)過(guò)瓶頸層模塊的特征提取...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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