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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種非易失性存儲器的自測系統(tǒng)以及方法，由從機通過SDA以及SCL端口接收由外部主機發(fā)送的I2C指令并進行解碼，再由BIST模塊基于解碼信息以數(shù)據(jù)?補碼形式儲存數(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及存儲技術(shù)領(lǐng)域，提供一種DRAM測試方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法對DRAM的可訪問地址區(qū)域完成測試后，響應(yīng)于接收的重啟指令，重啟DRAM測試系統(tǒng)，對DRAM的不可訪問地址區(qū)域的地址信息進行重分配；讀取重分配之后的不可訪問地址區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      一種測試結(jié)構(gòu)以及測試方法，其中測試方法包括：提供測試結(jié)構(gòu)，測試結(jié)構(gòu)包括待測晶圓，待測晶圓包括非功能區(qū)，非功能區(qū)內(nèi)具有的若干待測存儲單元，各待測存儲單元包括互為反相且互鎖的第一鎖存點和第二鎖存點；進行若干次寫入操作，各次寫入操作用以實現(xiàn)第一鎖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及存儲器技術(shù)領(lǐng)域，公開了存儲器的操作方法、存儲器及存儲器系統(tǒng)，該方法包括：在第一編程循環(huán)的驗證階段，為與第一存儲單元耦接的位線提供第一位線電壓；所述第一存儲單元為與選擇字線耦接且待編程至第一編程態(tài)的存儲單元，所述第一編程循環(huán)為需要對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻，對所述待處理音頻進行分段處理，得到多個音頻段；將所述多個音頻段輸入至預先訓練的音頻分類模型中，得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種語音喚醒方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法應(yīng)用于服務(wù)器端，該方法包括當用戶說出語音喚醒詞后，接收M個電子設(shè)備上報的空間位置信息，所述M個電子設(shè)備是所述語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個電子設(shè)備中確定出N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種顯示裝置。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。背光模塊具有多個區(qū)域，所述多個區(qū)域各包括多個發(fā)光元件。背光模塊包括背光驅(qū)動器。背光驅(qū)動器包括第一控制器及寄存器。時序控制器提供判斷信號至第一控...
								
            
							
            
							
						
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								      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像素區(qū)塊以及控制器。該多個像素區(qū)塊的每一個像素區(qū)塊包含陣列排列且分別具有多個波長參數(shù)的多個發(fā)光元件，且該多個像素區(qū)塊的其中一個像素區(qū)塊的該多個波長參數(shù)的排列規(guī)則相同于該多個像素區(qū)塊的另一像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。本方案通過獲取待識別人臉圖像的第一感知特征，以及預設(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，基于差異信息從預設(shè)圖像集合中...
								
            
							
            
							
						
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								      識別中性多分葉核粒細胞AI訓練方法及裝置中，血液樣本經(jīng)過預處理，獲得鏡檢樣本；鏡檢樣本為懸濁液，白細胞懸浮在懸濁液中，鏡檢樣本平鋪；拍攝鏡檢血液樣本，獲得鏡檢樣本圖像；對鏡檢樣本圖像中的中性多分葉核粒細胞進行識別與標注，獲得標注圖片，用標注...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N車道線數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法和裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，方法包括：獲取當前幀車道線圖像的語義分割結(jié)果；在通過對語義分割結(jié)果進行形態(tài)學分析，并確定語義分割結(jié)果指示包括兩條車道線的情況下，對語義分割結(jié)果進行拆分，得到兩條當前幀車道線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標發(fā)現(xiàn)概率模型的群目標自適應(yīng)偽裝方法，屬于偽裝隱身領(lǐng)域。傳統(tǒng)的目標檢測概率經(jīng)驗公式在計算目標暴露概率時需要已知衛(wèi)星及目標的各項參數(shù)，但目前針對美國的偵察系統(tǒng)，無法獲得相關(guān)光學、紅外、雷達衛(wèi)星的詳細參數(shù)，不滿足實際應(yīng)用的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種評價模型的實現(xiàn)、評價方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，其中，評價模型的實現(xiàn)方法包括：將面部圖像樣本輸入至評價模型的兩個分支模型，以得到局部特征和全局特征；基于注意力權(quán)重對局部特征和全局特征進行聚合，以得到聚合特征；將聚合特征輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種生成語義分割網(wǎng)絡(luò)的方法及裝置，涉及人工智能領(lǐng)域。通過預先對下采樣倍率區(qū)間、預設(shè)總層數(shù)以及層級搜索空間進行設(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)能夠滿足實際應(yīng)用的結(jié)構(gòu)需要；通過確定每個節(jié)點的下采樣概率，并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種建筑物三維模型輕量化重建方法，包括：通過運動恢復結(jié)構(gòu)算法對建筑物圖像進行預處理，得到建筑物的稀疏點云；根據(jù)建筑物圖像和稀疏點云對建筑物的線段結(jié)構(gòu)進行重建，得到建筑物的線云；對建筑物的線云的單位向量進行密度聚類處理和平面擬合處理...
								
            
							
            
							
						
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								      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對象的圖像；基于人工智能模型根據(jù)用戶輸入的描述環(huán)境場景的信息，生成體現(xiàn)描述環(huán)境場景的信息的第二圖像，其中描述環(huán)境場景的信息至少包括與目標對象相關(guān)聯(lián)的信息，并且其中第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于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)預處理模塊和模型訓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)收集模塊通過采集大量的數(shù)碼印花圖案樣本來獲取不同顏色、紋理和設(shè)計風格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了基于寵物位置信息的運動控制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。在本發(fā)明實施例中，自動清潔設(shè)備在每次工作過程中，均通過圖像采集模組采集環(huán)境圖像，并識別環(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)以及程序產(chǎn)品，用于提升推薦模型的推薦準確度。本申請可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。包括：獲取N個輸入特征向量，N個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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								      本申請?zhí)峁┝艘环N推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：基于推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標識和數(shù)據(jù)投放載體的載體標識確定第一特征向量，基于推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)信息確定第二特征向量，對第一特征向量和第二特征向量進行向量拼接得到特征拼接向...
								
            
							
            
							
						
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