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								      本發(fā)明提供一種積層結構，包含基底、第一金屬圖案層、模封層以及第二金屬圖案層。第一金屬圖案層形成于基底上。模封層的至少一部分與第一金屬圖案層位于同一層。第二金屬圖案層形成于第一金屬圖案層上，且第二金屬圖案層具有顯露模封層的開口圖案。第二金屬圖...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N半導體結構的制備方法及半導體結構，涉及半導體技術領域，旨在簡化半導體結構中將通孔做成″酒杯狀″的工藝流程，減小晶圓被污染的風險。該方法包括提供襯底。在襯底的表面形成介質層。在介質層遠離襯底的表面形成凹槽。利用反應氣體，至少在凹...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N原位去除銅氧化物的方法，包括以下步驟：將次磷酸水溶液噴灑至銅氧化物的表面，所述次磷酸與所述銅氧化物反應生成氫化亞銅；加熱分解所述氫化亞銅，原位形成銅單質。本申請利用還原性的次磷酸與銅氧化物反應生成固體氫化亞銅，生成的氫化亞銅...
								
        
							
        
							
						
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								      一種具有不同儲存框架的晶圓盒，所述晶圓盒包括一底座、一第一儲存框架、一第二儲存框架及一蓋體；所述第一儲存框架配置為儲存至少一第一晶圓片，所述第二儲存框架配置為儲存至少一第二晶圓片，所述第一晶圓片投影至所述底座的一圓周定義為一第一圓弧輪廓，所...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N半導體器件的檢測方法、計算機設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，半導體器件的檢測方法包括：獲取晶圓的晶圓殘差圖，所述晶圓殘差圖包括所述晶圓的多個檢測區(qū)域的灰度成像；獲取所述晶圓殘差圖上的至少一條灰度曲線段，所述灰度曲線段...
								
        
							
        
							
						
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								      一種激光輔助鍵合方法包括：將半導體芯片放置于基板上，其中所述半導體芯片在其前表面具有針對紅外光線的抗反射層，并且在所述基板與所述半導體芯片之間形成有焊料凸塊；以及將紅外激光束通過所述抗反射層照射到所述半導體芯片，以通過被所述半導體芯片吸收的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種旋鈕模組、旋鈕模組的狀態(tài)確定方法、裝置及電子設備，旋鈕模組包括：控制器、旋鈕、凸輪、第一機械開關和第二機械開關；旋鈕與凸輪連接，凸輪包括層疊設置的第一區(qū)間和第二區(qū)間，第一區(qū)間包括多個第一凸起點，第二區(qū)間包括多個第二凸起點；其中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多孔碳納米纖維/多孔泡沫石墨烯/聚吡咯三元電極材料的制備方法，其包括如下步驟：1)多孔碳納米纖維的制備；2)多孔泡沫石墨烯的制備；3)將多孔碳納米纖維、多孔泡沫石墨烯、聚吡咯、乙炔黑和PTFE混合在無水乙醇中，超聲分散40m...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電磁鐵組件及具有其的制動鎖止裝置，其電磁鐵組件包括電磁鐵殼體、推桿軸以及設在電磁鐵殼體內的靜鐵芯、動鐵芯和磁體線圈繞組結構，所述推桿軸貫穿靜鐵芯的芯孔布置并與動鐵芯固定相連，所述推桿軸和靜鐵芯的芯孔之間和/或所述靜鐵芯和動鐵...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種配體信息生成模型的訓練、配體信息的生成方法及裝置，屬于人工智能技術領域。方法包括：獲取樣本受體信息和樣本配體信息，樣本配體信息描述的配體與樣本受體信息描述的受體之間的結合親和力不小于設定親和力；通過待訓練的神經網絡模型基于樣...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種分子結合預測模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質。涉及人工智能技術領域。該方法包括：通過分子結合預測模型對第一生物分子樣本的序列進行特征提取，得到第一特征；通過分子結合預測模型對第二生物分子樣本的序列進行特征提取，得到第二特...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種內存的編解碼方法方法、裝置、電子設備及存儲介質，編碼方法包括：獲取待寫入的數據塊和與數據塊對應的已知字串；對數據塊和已知字串進行糾錯編碼得到糾錯信息；將數據塊和糾錯信息進行拼接得到糾錯碼碼字并存入內存。通過引入已知字串與數據...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供一種存儲器裝置、存儲器系統(tǒng)、存儲器控制器及操作方法。其中，存儲器裝置包括：存儲單元陣列，包括多個存儲單元，預設個數的存儲單元形成一個碼字；外圍電路，與存儲單元陣列耦接且被配置為：獲取至少一個碼字在目標讀取電壓下對應的第一結果...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供一種相變存儲器的數據訪問方法、相關設備及存儲介質。在本申請實施例中，在PCM的控制器中增加少量的SRAM資源，在寫階段，利用SRAM提供的位圖可以對各個粗粒度單位時間是否發(fā)生寫操作進行記錄；利用SRAM提供的布隆過濾器可以對...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種打擊音頻生成方法、裝置、設備、存儲介質及車輛。該方法包括：接收預設終端依次發(fā)送的多個速度信號；其中，多個速度信號用于記錄預設終端隨用戶手部移動的速度，速度信號包括時序相鄰的第一速度信號和第二速度信號，第一速度信號的時序先于第二...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于輕量級語音增強模型的語音增強方法，該方法包括：步驟S1，獲取待增強的語音信號；步驟S2，將語音信號輸入預先訓練的輕量級語音增強模型，得到語音信號的增強信號，其中，輕量級語音增強模型以門控循環(huán)單元與混合專家模型的網絡結構為骨...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實施例提供了一種語音處理方法、裝置、電子設備以及存儲介質。該方法包括：確定第一語音數據對應的第一語音特征信息，第一語音特征信息為在采用流式語音識別模型對第一語音數據進行識別時流式語音識別模型中編碼器的中間層輸出特征進行確定；采用預訓練...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖片生成設備及其控制方法以及平視顯示器。本公開的實施方式提供了一種圖片生成設備，該圖片生成設備包括：光源；空間光調制器(SLM)，其被配置成使用從光源傳輸的光來輸出圖像；以及控制單元，其被配置成基于周圍環(huán)境的照度或圖像的內容中的至...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種車輛預警方法、裝置、設備、存儲介質及車輛。該方法包括：在檢測到存在當前時刻之后的第一時長內將會駛入第一路口的第一車輛的情況下，獲取所述第一車輛的總風險評分，以及所述總風險評分對應的風險等級；在所述第一車輛的總風險評分大于預設...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識別提高手勢跟蹤準確度的方法，所述方法包括以下步驟：S0、開始；S1、獲取圖像；S2、人臉識別；S3、手勢跟蹤；S4、手勢識別；S5、判斷是否結束：如果是，則結束整個流程；如果否，則返回步驟S1。提出使用人臉識別的結果...
								
        
							
        
							
						
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