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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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(yīng)于讀取命令，確定所述讀取命令對應(yīng)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(shè)備，屬于存儲技術(shù)領(lǐng)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(guān)裝置，屬于音頻處理技術(shù)領(lǐng)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(shè)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(guān)的第一組音軌的第一組聲音特征和針對與背景音樂有關(guān)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(shè)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(shè)備，涉及顯示技術(shù)領(lǐng)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(yù)設(shè)灰階對應(yīng)的補償數(shù)據(jù)，每一預(yù)設(shè)灰階對應(yīng)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(shè)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(yīng)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(shù)領(lǐng)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(cè)，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(shè)備的控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)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(shè)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(shè)備執(zhí)行對應(yīng)操作。本公開通過第一指令先控制移動清潔設(shè)備至...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種虹膜建模方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，屬于虹膜建模領(lǐng)域。該方法包括：獲取虹膜圖像；基于虹膜圖像構(gòu)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(luò)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(jié)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(yīng)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(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭。目標檢測模型中的3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建并訓練基于U?Net和時序融合模塊的三元圖生成網(wǎng)絡(luò)，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(yīng)的三元圖。本發(fā)明根據(jù)原視頻序列和分割網(wǎng)絡(luò)得到的二元圖序列自動預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像超分辨率技術(shù)的跨空間分辨率遙感圖像變化檢測方法，內(nèi)容包括超分辨率圖像重建單元、特征提取器單元、差異分析單元、變化檢測單元，步驟如下：將雙時相遙感圖像中的低空間分辨率圖像輸入所述超分辨率圖像重建單元，獲得超分辨...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像分類方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該圖像分類方法，包括：將多個提示模板輸入文本編碼器，以獲取多個提示模板中的每一個提示模板對應(yīng)的第一文本特征向量，每一個提示模板包括一個圖像類別的文本提示信息；將待分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺、圖像分類和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小樣本圖像分類方法。該方法針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于小樣本圖像分類時存在的過平滑問題，提出采用基于高斯的注意力加權(quán)方案和節(jié)點/邊隨機丟棄方案實現(xiàn)對圖上信息傳播的糾正，增強圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開公開了一種模型的生成方法、點云分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述生成方法包括獲取原始點云；提取所述原始點云的特征；將所述特征輸入至聚類網(wǎng)絡(luò)中進行訓練，以生成關(guān)聯(lián)圖模型；所述關(guān)聯(lián)圖模型用于原始點云中點和超點關(guān)聯(lián)圖的生成。本公開采用了端到端...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對目標物體對應(yīng)的第n級空間網(wǎng)格進行自適應(yīng)體素更新，得到第n+1級空間網(wǎng)格，第n+1級空間網(wǎng)格中三維表面的體素分布密集程度高于第n級空間網(wǎng)格中三維表面...
								
            
							
            
							
						
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