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          • 本發(fā)明公開了一種機(jī)器人多用焊接頭及其使用方法,包括安裝在所述機(jī)械臂上的視覺識(shí)別部以及轉(zhuǎn)換部,所述轉(zhuǎn)換部上安裝有弧焊部和點(diǎn)焊部,所述轉(zhuǎn)換部用于切換兩組焊接工作狀態(tài)。本發(fā)明能夠根據(jù)焊接需要快速切換焊接槍,避免切換焊接槍的繁瑣,提高生產(chǎn)效率;同時(shí)...
          • 本公開提供了一種處理器驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及處理器技術(shù)、處理器驗(yàn)證、芯片技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為:響應(yīng)于針對(duì)處理器的驗(yàn)證請(qǐng)求,生成驗(yàn)證文件,驗(yàn)證文件包括中斷函數(shù)、目標(biāo)數(shù)據(jù)和功能指令;在中斷函...
          • 本申請(qǐng)公開了一種技能施放漏洞的呈現(xiàn)方法及相關(guān)設(shè)備,可以展示技能可視化界面;響應(yīng)于對(duì)技能施放歷史文件的讀取操作,對(duì)記錄的技能施放歷史文件進(jìn)行解析,得到技能施放關(guān)鍵點(diǎn)的時(shí)序信息和參數(shù)信息;基于時(shí)序信息在技能關(guān)鍵點(diǎn)展示區(qū)域展示對(duì)應(yīng)技能施放關(guān)鍵點(diǎn)的...
          • 本公開實(shí)施例涉及一種應(yīng)用程序的繪制檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中該方法包括:獲取目標(biāo)應(yīng)用程序從測(cè)試頁面切換到參考頁面之后的目標(biāo)繪制數(shù)據(jù),其中,目標(biāo)繪制數(shù)據(jù)包括視圖繪制數(shù)據(jù)和繪制調(diào)用棧數(shù)據(jù);基于視圖繪制數(shù)據(jù)和繪制調(diào)用棧數(shù)據(jù)確定測(cè)試頁面的繪制...
          • 公開一種信息處理裝置、信息處理方法和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。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(guān)鍵詞不包括在預(yù)定數(shù)據(jù)集中的與所述第一關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的第一子集中的情況下,確定需要針對(duì)所述輸入數(shù)據(jù)的輔助信息;以及輔助信息獲取單...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于分類模型的分類任務(wù)執(zhí)行方法、裝置及設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取與第一分類任務(wù)相關(guān)的第一文本;將第一文本與無語義字符進(jìn)行結(jié)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(gè)子網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)應(yīng)的輸出信...
          • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和提示調(diào)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(dǎo)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(gòu),通過一個(gè)transformer文本編碼器...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開一種文本分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括:通過獲取初始文本,通過預(yù)設(shè)的知識(shí)圖譜中的實(shí)體以及實(shí)體關(guān)系對(duì)初始文本進(jìn)行文本匹配,得到目標(biāo)文本;基于目標(biāo)文本進(jìn)行提示文本編寫,得到目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的提示文本;將目標(biāo)文本和提示文本...
          • 本發(fā)明公開了一種面向司法領(lǐng)域的多跳問答方法,根據(jù)法律文本構(gòu)建出多粒度圖,使用圖注意Transformer模型對(duì)多粒度圖進(jìn)行建模,同時(shí)兼顧多粒度圖中的圖結(jié)構(gòu)信息和遠(yuǎn)節(jié)點(diǎn)的信息,并將圖信息融入文本信息中,對(duì)文本信息進(jìn)行增強(qiáng),提高模型的推理能力,...
          • 一種修復(fù)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(zhuǎn)換成再生長(zhǎng)層,且再生長(zhǎng)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(zhuǎn)換成合金層,且合金層在再生長(zhǎng)層上。此方法可消除由...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N半導(dǎo)體裝置及其形成方法。半導(dǎo)體裝置包括具有第一導(dǎo)電類型的襯底、形成于襯底上且具有第一導(dǎo)電類型的一外延層、具有第二導(dǎo)電類型的多個(gè)摻雜部、溝槽結(jié)構(gòu)、具有第二導(dǎo)電類型的阱區(qū)以及形成于外延層上且對(duì)應(yīng)阱區(qū)的一柵極結(jié)構(gòu)。外延層包括形成于襯...
          • 本發(fā)明公開了一種具有半共形結(jié)構(gòu)的二維材料/硅異質(zhì)結(jié)光電探測(cè)器及其制備方法,所述的異質(zhì)結(jié)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(zhǎng)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(shù)在硅/二氧化硅片上刻蝕出硅...
          • 本發(fā)明提供一種紅外和可見光芯片集成封裝結(jié)構(gòu)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(shè)有微流道,冷卻液通過微流道能夠?qū)梢姽庑酒M(jìn)行降溫,避免可見光芯片感光過程中產(chǎn)生的熱量對(duì)紅外芯片靈敏度產(chǎn)生影響,同時(shí)冷卻液...
          • 本發(fā)明涉及顯示領(lǐng)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(shè)置...
          • 本發(fā)明涉及一種用于使用機(jī)加工設(shè)備使光學(xué)鏡片成形的方法,該機(jī)加工設(shè)備配備有:封阻裝置,該封阻裝置用于對(duì)光學(xué)鏡片進(jìn)行封阻;機(jī)加工工具,該機(jī)加工工具用于對(duì)光學(xué)鏡片的表面(S0)進(jìn)行機(jī)加工;以及力傳感器,該力傳感器適于測(cè)量與機(jī)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于區(qū)塊鏈的自動(dòng)化測(cè)試方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,屬于自動(dòng)測(cè)試領(lǐng)域。方法包括:向區(qū)塊鏈發(fā)布測(cè)試任務(wù)請(qǐng)求;接收所述區(qū)塊鏈執(zhí)行所述測(cè)試任務(wù)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的測(cè)試任務(wù)后,獲得的測(cè)試任務(wù)數(shù)據(jù)以及所述測(cè)試任務(wù)對(duì)應(yīng)的測(cè)試時(shí)間數(shù)據(jù);運(yùn)行智能合約...
          • 本申請(qǐng)公開了一種問答模型訓(xùn)練方法和裝置,屬于人工智能領(lǐng)域。所述問答模型訓(xùn)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(fù)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(gè)子問題;基于各所述子問題對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)答...
          • 本申請(qǐng)公開了一種語言模型的訓(xùn)練方法、文本預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一對(duì)話內(nèi)容;通過第一語言模型對(duì)所述第一對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行答復(fù)內(nèi)容預(yù)測(cè),得到第一預(yù)測(cè)結(jié)果;通過第二語言模型對(duì)所述第一對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行答復(fù)內(nèi)容預(yù)測(cè),得...
          • 本申請(qǐng)公開了AI模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取AI模型的訓(xùn)練樣本集,AI模型包括N個(gè)模型層;從N個(gè)模型層中,確定保留的M個(gè)模型層,其中,N個(gè)模型層中除M個(gè)模型層之外的剩余模型層,在采用AI模型對(duì)各個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行處理時(shí)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于顯式和隱式去冗余表示學(xué)習(xí)的信息運(yùn)維專業(yè)知識(shí)檢索方法,包括構(gòu)建信息運(yùn)維專業(yè)知識(shí)檢索數(shù)據(jù)集、構(gòu)建信息運(yùn)維專業(yè)知識(shí)檢索模型、訓(xùn)練信息運(yùn)維專業(yè)知識(shí)檢索模型和信息運(yùn)維專業(yè)知識(shí)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(xué)習(xí)的信息...
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