基于多模态Transformer的工业缺陷检测方法
提出一种融合视觉与声学信号的多模态Transformer架构，用于复杂工业场景下的产品表面缺陷实时检测，检测精度达到99.2%，推理速度满足产线需求。
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提出一种融合视觉与声学信号的多模态Transformer架构，用于复杂工业场景下的产品表面缺陷实时检测，检测精度达到99.2%，推理速度满足产线需求。
开发了一种氧化物-聚合物复合电解质膜的低温制备方法，在120°C条件下即可实现离子电导率超过3.5 mS/cm，显著降低固态电池制造成本。
设计了一种同时靶向PD-L1和4-1BB的双特异性抗体，在临床前模型中展现出显著的免疫增强效果和良好的安全性窗口，适用于多种实体瘤治疗。
提出一种动态稀疏感知的近存计算架构，在12nm工艺下实现2.4 TOPS/W能效比，适用于IoT和边缘设备上的实时AI推理任务。
构建了产线级数字孪生模型，结合强化学习实现多品种小批量场景下的自适应调度，产线换型时间缩短62%，设备综合利用率提升18%。
通过微量稀土元素调控和异步轧制工艺，获得密度仅1.48 g/cm³、抗拉强度超过320 MPa的镁锂合金板材，适用于航空航天轻量化结构件。
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