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								      本申請?zhí)峁┝艘环N負極極片、二次電池及電子裝置，負極極片包括負極集流體及設置在負極集流體至少一個表面上的第一活性物質(zhì)層和第二活性物質(zhì)層，沿負極極片厚度方向，第二活性物質(zhì)層設置于負極集流體和第一活性物質(zhì)層之間；第一活性物質(zhì)層包括第一活性材料和第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N柔性顯示裝置，包括：驅(qū)動基板，所述驅(qū)動基板上設置有柔性拉伸區(qū)和剛性區(qū)；主像素，所述主像素鍵合在所述剛性區(qū)內(nèi)；副像素單元，所述副像素單元設于所述主像素上，每一所述副像素單元包括多顆LED；第一驅(qū)動電路，所述第一驅(qū)動電路設于所述驅(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了身體指標管理方法、用戶界面及相關(guān)裝置，在該方法中，第一設備可以獲取第一數(shù)據(jù)，打底衣數(shù)據(jù)表征第二設備監(jiān)測的用戶在第一時間的身體指標情況，第一設備獲取第二數(shù)據(jù)，第二數(shù)據(jù)表征第三設備監(jiān)測的用戶在第一時間的身體指標情況，第一設備可以基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于人體警覺度檢測的方法。該方法包括接收用于人體警覺度檢測的生物電信號；利用通過自監(jiān)督學習方式訓練的警覺度特征提取模型，獲得所述用于人體警覺度檢測的生物電信號的特征數(shù)據(jù)；基于所述生物電信號的所述特征數(shù)據(jù)，利用警覺度檢測模型來...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請關(guān)于一種蛋白質(zhì)匹配方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領域。該方法包括：獲取目標進化樹，所述目標進化樹是基于多個第一類型蛋白質(zhì)中的指定氨基酸序列構(gòu)建的進化樹；對于候選蛋白質(zhì)，基于與所述候選蛋白質(zhì)的距離，從所述目標進化...
								
            
							
            
							
						
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								      存儲器及其訪問方法、電子設備，存儲器包括：至少一個存儲陣列和與存儲陣列連接的多個感測放大器，存儲陣列包括至少一個存儲單元陣列，存儲單元陣列包括多個存儲單元和多條位線；存儲單元的讀晶體管分別連接位線和第一參考電壓端或者讀字線；位線連接一條公共...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N音頻信號方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，可以應用于云技術(shù)、人工智能等各種場景。該方法包括：確定第一音頻信號對應的目標噪聲場景類型；在目標噪聲場景類型指示非語音幀類型的情況下，確定目標噪聲場景類型對應的能量判決參數(shù)；在包括當前幀音...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。包括：獲取提示文本的中間特征，作為第一中間特征；其中，所述第一中間特征為基于語言模型對所述提示文本進行預處理獲得的；將所述第一中間特征和采集的目標音頻輸入所述語言模型，輸出所述目標音...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及音頻處理技術(shù)領域，提供一種音頻系統(tǒng)調(diào)音方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，該音頻系統(tǒng)調(diào)音方法包括：獲取參考音頻系統(tǒng)的參考頻響特性；根據(jù)待調(diào)音頻系統(tǒng)中的均衡器數(shù)量和參考頻響特性，確定每一均衡器的均衡器參數(shù)；根據(jù)參考頻響特性，確定參考音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別、物聯(lián)感知技術(shù)地面結(jié)冰預警的設備，涉及交通預警設備技術(shù)領域，包括低功耗微控制單元，相機模塊，采用低功耗技術(shù)攝像頭捕捉圖像，電極傳感器，溫濕度傳感器，電源管理模塊使用3.6V鋰電池，數(shù)據(jù)通信模塊，云端服務器，云端服務...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛解鎖方法、裝置、電子設備及車輛，涉及通信技術(shù)領域。該方法包括：在檢測到已配對附件的藍牙信號的情況下，與已配對附件進行身份認證，并通過藍牙測距獲取與已配對附件的粗略距離；在身份認證成功，且粗略距離小于第一距離的情況下，向已...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、模型應用方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取稀疏交互環(huán)境對應的多條樣本數(shù)據(jù)；將樣本數(shù)據(jù)劃分為無動作樣本集和有動作樣本集；構(gòu)建初始的環(huán)境模型，環(huán)境模型包括靜態(tài)轉(zhuǎn)移模型和動態(tài)轉(zhuǎn)移模型；基于無動作樣本數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法及裝置，涉及文檔識別技術(shù)領域，識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法，包括：確定目標文檔中的待識別區(qū)域，待識別區(qū)域包含至少一個文本行；對各文本行進行文本行關(guān)聯(lián)檢測，得到待識別區(qū)域是否符合預設行關(guān)聯(lián)條件的關(guān)聯(lián)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的巖石草莓狀黃鐵礦識別方法及系統(tǒng)，該方法基于預處理后的巖石顯微圖像對草莓狀黃鐵礦的位置和輪廓進行標注后，對圖像進行數(shù)據(jù)增強處理，進而劃分訓練集和測試集，結(jié)合語義分割模型搭建深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進而利用訓練集訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      尿液沉底有形成分參數(shù)及檢測和識別AI訓練方法中，尿液樣本經(jīng)過預處理，獲得鏡檢樣本；讓有形成分沉淀到底層；拍攝平鋪的鏡檢樣本圖像；對其中的沉底有形成分進行識別與標注，獲得標注圖片進行AI訓練，獲得尿液沉底有形成分AI特征數(shù)據(jù)集A；識別與標注包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于識別和檢測擋土墻的方法，該方法包括：獲取擋土墻的由相機拍攝的圖像和由激光雷達采集的點云，相機和激光雷達都安裝在車輛、尤其是無人礦卡上；借助圖像分割方法進行圖像識別，識別出所拍攝的圖像中擋土墻的邊界框；對所采集的點云進行點云...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紋層狀頁巖紋層類型識別及孔隙結(jié)構(gòu)逐紋層表征方法和裝置，該方法可以包括：對紋層狀頁巖樣品的AMICS圖像和BSE圖像，以AMICS圖像為基準，分別對AMICS圖像和BSE圖像以紋層為單元進行分割，以得到若干張與單紋層對應的分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種人體狹窄腔道的多階段分割方法、裝置及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取預處理后的電子計算機斷層掃描CT數(shù)據(jù)；將所述預處理后的CT數(shù)據(jù)輸入多階段分割模型中，獲取所述多階段分割模型輸出的分割結(jié)果；所述多階段分割模型包括第一階段、第...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供一種設計稿的渲染方法、裝置、電子設備及介質(zhì)。該方法可以包括：根據(jù)接收到的設計稿，確定所述設計稿中的線稿信息，所述線稿信息用于標識所述設計稿中的基礎渲染需求，將所述線稿信息轉(zhuǎn)換為數(shù)學形式的第一信息，至少將所述第一信息作為渲染...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像生成模型的訓練方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領域，其中，該方法包括：獲取訓練樣本集，訓練樣本集中的每一組樣本組合包含一個內(nèi)容圖像，一個與內(nèi)容圖像對應的掩碼圖像，以及一個風格圖像；將內(nèi)容圖像、掩碼圖像、以及風格圖像分別輸入待訓...
								
            
							
            
							
						
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