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一种利用深度学习算法的半导体缺陷分类和预测方法
被引:0
专利类型
:
发明
申请号
:
CN202411311828.9
申请日
:
2024-09-20
公开(公告)号
:
CN119131505A
公开(公告)日
:
2024-12-13
发明(设计)人
:
汪李华
申请人
:
中科芯数(深圳)科技有限公司
申请人地址
:
518110 广东省深圳市龙华区观湖街道松元厦社区上围新村68号2A-18
IPC主分类号
:
G06V10/764
IPC分类号
:
G06V10/82
G06V10/44
G06V10/74
G06V10/80
G06N3/0442
G06N3/0464
G06N3/092
代理机构
:
合肥北极牛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34239
代理人
:
贾子彬
法律状态
:
实质审查的生效
国省代码
:
引用
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法律状态
法律状态公告日
法律状态
法律状态信息
2024-12-31
实质审查的生效
实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20240920
2024-12-13
公开
公开
共 50 条
[1]
一种基于深度学习算法的影像缺陷检测和分类方法及系统
[P].
朱保明
论文数:
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朱保明
;
许杰
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许杰
.
中国专利
:CN115147363A
,2022-10-04
[2]
一种利用机器学习和深度学习算法预测测井曲线的方法
[P].
沈亮
论文数:
0
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沈亮
.
中国专利
:CN114741944A
,2022-07-12
[3]
基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统
[P].
马素英
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机构:
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
马素英
;
范雷雷
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
范雷雷
;
付银环
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
付银环
;
魏飒
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
魏飒
;
刘婧
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
刘婧
;
马振波
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
马振波
;
徐阳
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
徐阳
;
曲世伟
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
曲世伟
;
张爽
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
张爽
.
中国专利
:CN118861531B
,2025-05-27
[4]
基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统
[P].
马素英
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
马素英
;
范雷雷
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
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范雷雷
;
付银环
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
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付银环
;
魏飒
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
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魏飒
;
刘婧
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
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刘婧
;
马振波
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
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马振波
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徐阳
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
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徐阳
;
曲世伟
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
曲世伟
;
张爽
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河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
张爽
.
中国专利
:CN118861531A
,2024-10-29
[5]
一种基于深度学习算法的CMOS的缺陷检测方法
[P].
李彦庆
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机构:
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
李彦庆
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余毅
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郭同健
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何锋赟
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刘卫佳
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
刘卫佳
.
中国专利
:CN117710377A
,2024-03-15
[6]
一种基于深度学习算法的CMOS的缺陷检测方法
[P].
李彦庆
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
李彦庆
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余毅
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郭同健
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何锋赟
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刘卫佳
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机构:
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
刘卫佳
.
中国专利
:CN117710377B
,2024-05-24
[7]
基于Retinex算法和深度学习的柑橘表面缺陷检测方法
[P].
李明楚
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江西师范大学
江西师范大学
李明楚
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曹远龙
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江西师范大学
江西师范大学
曹远龙
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曾锦山
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江西师范大学
江西师范大学
曾锦山
;
方剑英
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江西师范大学
江西师范大学
方剑英
;
万欢
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江西师范大学
江西师范大学
万欢
.
中国专利
:CN120374530A
,2025-07-25
[8]
一种利用深度学习算法实现垃圾分类的方法
[P].
蔡志成
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蔡志成
;
庄建军
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庄建军
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彭成磊
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彭成磊
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冯源
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冯源
;
李保稷
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李保稷
.
中国专利
:CN112487938A
,2021-03-12
[9]
一种基于深度学习算法的工程材料无损检测方法
[P].
魏晓龙
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机构:
湖南建基工程检测有限公司
湖南建基工程检测有限公司
魏晓龙
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王新晖
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机构:
湖南建基工程检测有限公司
湖南建基工程检测有限公司
王新晖
;
李其鑫
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机构:
湖南建基工程检测有限公司
湖南建基工程检测有限公司
李其鑫
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秦小华
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机构:
湖南建基工程检测有限公司
湖南建基工程检测有限公司
秦小华
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秦永豪
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机构:
湖南建基工程检测有限公司
湖南建基工程检测有限公司
秦永豪
.
中国专利
:CN120870340A
,2025-10-31
[10]
一种基于深度学习算法的心电图分类方法
[P].
杨一平
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杨一平
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朱欣
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朱欣
.
中国专利
:CN106214145A
,2016-12-14
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