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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的超材料微波吸收器的設計方法，包括數(shù)據(jù)的獲取和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。首先搭建了一個正向預測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，即由超材料微波吸收器的結構預測其對應的吸收率和紅外發(fā)射率；對于逆向設計模型，加入了自編碼器來進行數(shù)據(jù)降維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種存儲器裝置及存儲器系統(tǒng)。其中，該存儲器裝置包括：第一堆疊；其中，所述第一堆疊包括：第一溝道結構；沿所述第一溝道結構的長度方向形成的多個第一存儲單元；與所述多個第一存儲單元一一耦接的多個第一字線；與所述多個第一字線一一耦接...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種存儲器裝置及其操作方法、存儲器系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質(zhì)，該存儲器裝置包括：存儲器陣列以及與所述存儲器陣列耦接的外圍電路；所述存儲器陣列包括多個存儲單元串以及與所述存儲單元串的一端耦接的導電線；所述外圍電路被配置為：在第一編程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種存儲器系統(tǒng)及其控制方法、電子設備。該存儲器系統(tǒng)包括一個或多個存儲器裝置和存儲器控制器。存儲器控制器與所述存儲器裝置耦接，且被配置為：存儲響應于暫停指令所執(zhí)行的暫停操作的次數(shù)，以及，在接收所述暫停指令后，判斷當前執(zhí)行操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種存儲器裝置、編程方法及存儲器系統(tǒng)。該存儲器裝置，包括：存儲單元陣列；所述存儲單元陣列包括存儲塊；所述存儲塊包括多個存儲單元以及與所述多個存儲單元偶接的多個字線；以及，外圍電路，與所述多個字線耦接，且被配置為：響應于對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種存儲器系統(tǒng)、操作方法及可讀存儲介質(zhì)。其中，該存儲器系統(tǒng)包括：存儲器裝置以及與所述存儲器裝置耦接的存儲器控制器；其中，所述存儲器控制器，被配置為：響應于讀取命令，確定所述讀取命令對應的待讀取數(shù)據(jù)的寫入和讀出的時間差所屬的時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種存儲控制器、存儲芯片、存儲系統(tǒng)和電子設備，屬于存儲技術領域。該存儲控制器與存儲芯片連接，存儲芯片包括外圍電路和多個存儲單元，每個存儲單元包括存儲器件和選通器件。其中，存儲控制器用于：控制外圍電路向待讀取的至少一個存儲單...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種語音降噪方法、裝置及相關裝置，屬于音頻處理技術領域。所述方法包括：通過麥克風采集第一麥克信號，第一麥克信號包括第一講話人的語音信號；基于第一講話人的語音特征，運行TSE算法以對第一麥克信號進行降噪；在檢測到TSE算法的運行停...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例涉及一種用于混合音頻的方法、裝置、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括獲取針對多個音軌中的第一音軌的目標人聲和針對多個音軌中的第二音軌的目標背景音樂。該方法還包括確定針對與人聲有關的第一組音軌的第一組聲音特征和針對與背景音樂有關的...
								
            
							
            
							
						
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								      在本公開提供的顯示面板的補償方法、補償裝置及顯示設備中，顯示面板在第N(N為正整數(shù))幀的刷新率與第N+1幀的刷新率不相等，第N幀的極性與第N+1幀的極性相反；補償方法包括：自時序控制器正常工作的第一幀開始，以至少一幀為單位累計一次數(shù)據(jù)極性時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種顯示裝置的驅(qū)動方法、顯示裝置和顯示設備，涉及顯示技術領域，降低了顯示裝置的功耗。具體方案為：獲取顯示裝置的狀態(tài)信息，狀態(tài)信息包括顯示亮度和/或工作溫度，根據(jù)狀態(tài)信息向多組柵極驅(qū)動電路中的第一柵極驅(qū)動電路輸出柵極電壓，第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種顯示面板的補償方法及補償裝置。顯示面板的補償方法包括：仿真確定顯示面板的仿真補償數(shù)據(jù)，其中，所述仿真補償數(shù)據(jù)包括至少兩個不同的預設灰階對應的補償數(shù)據(jù)，每一預設灰階對應的補償數(shù)據(jù)中包括至少兩個不同亮度差下每一發(fā)光顏色的子像素的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环NOLED屏幕的供電裝置及其控制方法、電子設備，該供電裝置包括電感選擇模塊、buck?boost控制模塊、電感控制模塊和電壓補償穩(wěn)定模塊，其中，電感選擇模塊用于選擇具有不同感值的通路；buck?boost控制模塊用于向OLED...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸血醫(yī)學教學中新生兒ABO溶血病檢測模擬標本的制備方法，包括以下步驟：a、收集健康人血漿或血清，吸收IgM抗?A、抗?B和抗?AB；b、分離吸收后血漿或血清，并取上層血漿或血清備用；c、致敏對應血型紅細胞，即A型或B型紅細胞...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧教室技術領域，特別涉及一種智能黑板及其制備方法。所述智能黑板包括玻璃顯示面板和顯示控制組件；所述玻璃顯示面板包括書寫面以及與所述書寫面相對的背面，所述顯示控制組件位于所述背面一側，用于控制所述玻璃顯示面板的顯示；所述書寫面具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及地面清潔設備的控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及設備，所述方法包括：獲取第一指令，根據(jù)所述第一指令控制移動清潔設備至少部分移出基站；獲取語音控制信息，根據(jù)所述語音控制信息控制移動清潔設備執(zhí)行對應操作。本公開通過第一指令先控制移動清潔設備至...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種虹膜建模方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，屬于虹膜建模領域。該方法包括：獲取虹膜圖像；基于虹膜圖像構建內(nèi)外輪廓模型，內(nèi)外輪廓模型用于表征二維平面中虹膜的內(nèi)輪廓與外輪廓的曲線特征；對于虹膜上的至少一個特征點，計算至少一個特征點...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了文本檢測方法和裝置。該方法的具體實施方式包括：通過文本分割模型的特征提取網(wǎng)絡從文本圖像中提取出視覺特征圖；將所述視覺特征圖輸入文本分割模型的檢測頭，輸出文本區(qū)域圖像和文本核作為初始分割結果，其中，所述文本核為所述文本區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種目標檢測方法及裝置。該方法應用于目標檢測模型，該目標檢測模型包括3D稀疏骨干網(wǎng)絡、2D稀疏骨干網(wǎng)絡和稀疏檢測頭。目標檢測模型中的3D稀疏骨干網(wǎng)絡、2D稀疏骨干網(wǎng)絡和稀疏檢測頭均是通過利用稀疏特征向量來確定所述待檢測點云數(shù)據(jù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于三元圖生成模型的用于視頻摳圖方法，通過在離線階段構建并訓練基于U?Net和時序融合模塊的三元圖生成網(wǎng)絡，在在線階段將其分割并得到目標的二元圖后，進一步自動生成該目標對應的三元圖。本發(fā)明根據(jù)原視頻序列和分割網(wǎng)絡得到的二元圖序列自動預測...
								
            
							
            
							
						
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