基于切割工艺的多层封装芯片的检测方法及装置

    公开(公告)号:CN118800673A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202311743583.2

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于切割工艺的多层封装芯片的检测方法及装置,其中该检测方法包括:沿待测封装芯片的芯片基体表面横向延伸的预设轨迹线对该芯片基体做纵向切割,以获得芯片基体的纵截面,预设轨迹线经过芯片基体表面的中心点;对纵截面进行比对分析,以获得第一检测结果及芯片基体中关键层的关键层信息;基于关键层信息对芯片基体进行横向切割,以获得关键层版面;对关键层版面进行比对分析,以获得第二检测结果。上述检测方法结合纵向切割获得的第一检测结果和横向切割获得的第二检测结果对封装芯片进行检测,能够全面、准确、有效地评估芯片的自主可控度,为芯片产业的自主可控研究提供了有力的技术支持。

    一种代码抄袭检测方法及装置
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118672651A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202310269603.0

    申请日:2023-03-16

    Inventor: 金鹏 王大鹏 李男

    Abstract: 一种代码抄袭检测方法及装置,该方法包括:获取待检代码中代码模块之间调用关系的第一树形拓扑,从所述第一树形拓扑中提取出至少一个待检子拓扑,其中,每个待检子拓扑包括N级,第一级包括一个代码模块,所述N为大于或等于2的整数;生成待检扩展灰度图,所述待检扩展灰度图包括所述待检子拓扑中各个代码模块的灰度图,且各个代码模块的灰度图在所述待检扩展灰度图中的位置是按照预设规则确定的;将每个待检扩展灰度图输入至代码检测模型,获得所述待检代码是否为参考代码的检测结果,其中,所述代码检测模型用于识别扩展灰度图对应的参考代码。本申请能够提高代码检测效率和准确性,从而降低代码开发成本。

    模型管理方法、装置、网元及可读存储介质

    公开(公告)号:CN118450393A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202310055139.5

    申请日:2023-02-03

    Inventor: 孙奇 刘春晖 李男

    Abstract: 本发明提供了一种模型管理方法、装置、网元及可读存储介质。该方法包括:发送模型服务信息;包括:发送至第二网元的第一模型服务信息;发送至第三网元的第二模型服务信息;发送至第四网元的第三模型服务信息;第一模型服务信息包括所提供的模型、所提供模型的模型信息、模型变更信息和模型评价请求中的一项或多项;第二模型服务信息包括模型训练请求、模型订阅请求、模型获取请求、模型训练能力变化订阅信息和模型变更订阅请求中的一项或多项;第三模型服务信息包括模型服务注册请求。本发明通过第一网元实现多个网元之间模型服务信息的发送,以对模型的请求、订阅、注册和变更等进行统一管理,能够避免模型提供不及时及安全性无法保障的问题。

    无线网络优化方法及装置
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118368637A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202310092107.2

    申请日:2023-01-18

    Abstract: 本申请公开了一种无线网络优化方法及装置,属于通信技术领域,本申请实施例的无线网络优化方法,应用于第一网络功能实体,包括:获取无线网络数据,所述无线网络数据包括终端类型和终端通信数据,所述终端通信数据包括以下至少一项:用户标识、无线测量信息、资源状态信息、无线性能信息,其中,所述终端类型用于标识不同终端的测量和解调能力;根据所述终端类型、终端通信数据和预设的无线网络优化AI模型,确定针对无线网络的优化控制命令或优化策略。本申请实施例能够提供针对无线网络的优化控制命令或优化策略。

    联邦学习方法、装置、节点设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118101766A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202211502578.8

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明提供了一种联邦学习方法、装置、节点设备及存储介质。该方法包括:获取目标联邦学习任务的任务信息,以及获取至少一第二节点执行所述目标联邦学习任务相关的第一信息;其中,所述第一信息包括资源信息、能力信息和历史参与相关信息中的一项或多项;根据所述任务信息和所述第一信息,确定所述至少一第二节点中执行所述目标联邦学习任务的参与节点。采用该方法,第一网元确定执行该目标联邦学习任务的候选参与节点,所确定的候选参与节点的资源状况和/或能力状况符合所述任务信息,为执行该目标联邦学习任务的参与节点的确定提供依据,保证联邦学习任务成功且能够达到预期学习效果。

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