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          • 一種核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)化建立系統(tǒng)及其方法,該系統(tǒng)包括一文字探勘模塊,配置用以從一文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中搜尋與一目標(biāo)物種與一檢索條件相關(guān)的文獻(xiàn),該相關(guān)文獻(xiàn)必須同時(shí)出現(xiàn)該目標(biāo)物種與該檢索條件;將搜尋到的該相關(guān)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的多個(gè)特定核酸序列與該目標(biāo)物種的核酸...
          • 本發(fā)明提供一種非易失性存儲(chǔ)器的自測(cè)系統(tǒng)以及方法,由從機(jī)通過(guò)SDA以及SCL端口接收由外部主機(jī)發(fā)送的I2C指令并進(jìn)行解碼,再由BIST模塊基于解碼信息以數(shù)據(jù)?補(bǔ)碼形式儲(chǔ)存數(shù)據(jù)信息,并生成模式控制信息與數(shù)據(jù)地址信息發(fā)送MTP模塊依次執(zhí)行擦除操作...
          • 本申請(qǐng)涉及存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種DRAM測(cè)試方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法對(duì)DRAM的可訪問(wèn)地址區(qū)域完成測(cè)試后,響應(yīng)于接收的重啟指令,重啟DRAM測(cè)試系統(tǒng),對(duì)DRAM的不可訪問(wèn)地址區(qū)域的地址信息進(jìn)行重分配;讀取重分配之后的不可訪問(wèn)地址區(qū)域...
          • 一種測(cè)試結(jié)構(gòu)以及測(cè)試方法,其中測(cè)試方法包括:提供測(cè)試結(jié)構(gòu),測(cè)試結(jié)構(gòu)包括待測(cè)晶圓,待測(cè)晶圓包括非功能區(qū),非功能區(qū)內(nèi)具有的若干待測(cè)存儲(chǔ)單元,各待測(cè)存儲(chǔ)單元包括互為反相且互鎖的第一鎖存點(diǎn)和第二鎖存點(diǎn);進(jìn)行若干次寫(xiě)入操作,各次寫(xiě)入操作用以實(shí)現(xiàn)第一鎖...
          • 本發(fā)明涉及存儲(chǔ)器技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了存儲(chǔ)器的操作方法、存儲(chǔ)器及存儲(chǔ)器系統(tǒng),該方法包括:在第一編程循環(huán)的驗(yàn)證階段,為與第一存儲(chǔ)單元耦接的位線提供第一位線電壓;所述第一存儲(chǔ)單元為與選擇字線耦接且待編程至第一編程態(tài)的存儲(chǔ)單元,所述第一編程循環(huán)為需要對(duì)...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻,對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理,得到多個(gè)音頻段;將所述多個(gè)音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類(lèi)模型中,得到所述待處理音頻的全局分類(lèi)信息和/或所述音頻段的局部分...
          • 本申請(qǐng)涉及一種語(yǔ)音喚醒方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法應(yīng)用于服務(wù)器端,該方法包括當(dāng)用戶(hù)說(shuō)出語(yǔ)音喚醒詞后,接收M個(gè)電子設(shè)備上報(bào)的空間位置信息,所述M個(gè)電子設(shè)備是所述語(yǔ)音喚醒詞可喚醒的電子設(shè)備;基于所述空間位置信息,從所述M個(gè)電子設(shè)備中確定出N個(gè)...
          • 本公開(kāi)提供一種顯示裝置。顯示裝置包括顯示面板、背光模塊以及時(shí)序控制器。背光模塊提供光線至顯示面板。背光模塊具有多個(gè)區(qū)域,所述多個(gè)區(qū)域各包括多個(gè)發(fā)光元件。背光模塊包括背光驅(qū)動(dòng)器。背光驅(qū)動(dòng)器包括第一控制器及寄存器。時(shí)序控制器提供判斷信號(hào)至第一控...
          • 本發(fā)明提供一種顯示器及其制造方法,該顯示器包含有多個(gè)像素區(qū)塊以及控制器。該多個(gè)像素區(qū)塊的每一個(gè)像素區(qū)塊包含陣列排列且分別具有多個(gè)波長(zhǎng)參數(shù)的多個(gè)發(fā)光元件,且該多個(gè)像素區(qū)塊的其中一個(gè)像素區(qū)塊的該多個(gè)波長(zhǎng)參數(shù)的排列規(guī)則相同于該多個(gè)像素區(qū)塊的另一像...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本方案通過(guò)獲取待識(shí)別人臉圖像的第一感知特征,以及預(yù)設(shè)圖像集合中每一虛擬角色圖像的第二感知特征,然后,確定第一感知特征與各第二感知特征之間的差異信息,基于差異信息從預(yù)設(shè)圖像集合中...
          • 識(shí)別中性多分葉核粒細(xì)胞AI訓(xùn)練方法及裝置中,血液樣本經(jīng)過(guò)預(yù)處理,獲得鏡檢樣本;鏡檢樣本為懸濁液,白細(xì)胞懸浮在懸濁液中,鏡檢樣本平鋪;拍攝鏡檢血液樣本,獲得鏡檢樣本圖像;對(duì)鏡檢樣本圖像中的中性多分葉核粒細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注,獲得標(biāo)注圖片,用標(biāo)注...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車(chē)道線數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法和裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,方法包括:獲取當(dāng)前幀車(chē)道線圖像的語(yǔ)義分割結(jié)果;在通過(guò)對(duì)語(yǔ)義分割結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析,并確定語(yǔ)義分割結(jié)果指示包括兩條車(chē)道線的情況下,對(duì)語(yǔ)義分割結(jié)果進(jìn)行拆分,得到兩條當(dāng)前幀車(chē)道線...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率模型的群目標(biāo)自適應(yīng)偽裝方法,屬于偽裝隱身領(lǐng)域。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)概率經(jīng)驗(yàn)公式在計(jì)算目標(biāo)暴露概率時(shí)需要已知衛(wèi)星及目標(biāo)的各項(xiàng)參數(shù),但目前針對(duì)美國(guó)的偵察系統(tǒng),無(wú)法獲得相關(guān)光學(xué)、紅外、雷達(dá)衛(wèi)星的詳細(xì)參數(shù),不滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的...
          • 本公開(kāi)提供了一種評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)、評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,其中,評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)方法包括:將面部圖像樣本輸入至評(píng)價(jià)模型的兩個(gè)分支模型,以得到局部特征和全局特征;基于注意力權(quán)重對(duì)局部特征和全局特征進(jìn)行聚合,以得到聚合特征;將聚合特征輸入...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種生成語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的方法及裝置,涉及人工智能領(lǐng)域。通過(guò)預(yù)先對(duì)下采樣倍率區(qū)間、預(yù)設(shè)總層數(shù)以及層級(jí)搜索空間進(jìn)行設(shè)置,能夠最大程度地減少結(jié)構(gòu)不夠優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò),使得候選網(wǎng)絡(luò)能夠滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的結(jié)構(gòu)需要;通過(guò)確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的下采樣概率,并基于...
          • 本發(fā)明提供一種建筑物三維模型輕量化重建方法,包括:通過(guò)運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法對(duì)建筑物圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到建筑物的稀疏點(diǎn)云;根據(jù)建筑物圖像和稀疏點(diǎn)云對(duì)建筑物的線段結(jié)構(gòu)進(jìn)行重建,得到建筑物的線云;對(duì)建筑物的線云的單位向量進(jìn)行密度聚類(lèi)處理和平面擬合處理...
          • 一種圖像生成方法和相關(guān)的圖像生成裝置。該方法包括:從第一圖像中提取出第一目標(biāo)對(duì)象的圖像;基于人工智能模型根據(jù)用戶(hù)輸入的描述環(huán)境場(chǎng)景的信息,生成體現(xiàn)描述環(huán)境場(chǎng)景的信息的第二圖像,其中描述環(huán)境場(chǎng)景的信息至少包括與目標(biāo)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的信息,并且其中第...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI優(yōu)化的數(shù)碼印花圖案生成方法,屬于數(shù)碼印花技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)收集模塊和數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和模型訓(xùn)練模塊和圖案生成模塊和圖案優(yōu)化模塊和圖案輸出模塊,所述數(shù)據(jù)收集模塊通過(guò)采集大量的數(shù)碼印花圖案樣本來(lái)獲取不同顏色、紋理和設(shè)計(jì)風(fēng)格...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了基于寵物位置信息的運(yùn)動(dòng)控制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。在本發(fā)明實(shí)施例中,自動(dòng)清潔設(shè)備在每次工作過(guò)程中,均通過(guò)圖像采集模組采集環(huán)境圖像,并識(shí)別環(huán)境圖像中是否存在寵物,如果存在寵物,則更新寵物位置信息,在每次工作前,均根據(jù)寵物位置...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,用于提升推薦模型的推薦準(zhǔn)確度。本申請(qǐng)可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。包括:獲取N個(gè)輸入特征向量,N個(gè)輸入特征向量包括第一輸入特征向量以及第二輸入特征,第一輸入特征...
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