利用AI的破损恢复功能來将资料记录在不能完整半导体记录的载体之中（例如闪存记忆体NAND flash)，并对不完善的资料在读取时作人工智能的反向修复，此方法适用于对资料不需精確记录的原始资料，例如照片，长时间的影音记录，请按以上描述写一个专利交底，其记忆媒介为半导体闪存记忆体，使用的人工智能方法是生成对抗网络进行模型训练

感谢您的问题。根据您的描述，我们可以提供以下的专利交底：

技术领域
本发明涉及人工智能在半导体闪存记忆体中的应用，尤其是在资料破损恢复方面的应用。

背景技术
在现代社会中，人们越来越依赖数字媒体来记录和保存信息，例如照片、视频、音频等。然而，这些数字媒体的存储媒介往往是有限的，且存在破损的风险。当储存器中的数据出现错误或损坏时，就需要进行数据恢复。传统的数据恢复方法往往需要专业的工具和技能，而且恢复效果也不尽如人意。

发明内容
本发明提供了一种利用人工智能进行破损恢复的方法，该方法适用于将资料记录在不能完整半导体记录的载体之中，例如闪存记忆体。所述方法包括以下步骤：
1.将原始资料写入半导体闪存记忆体中；
2.训练生成对抗网络（GAN）模型，以学习如何对破损的资料进行反向修复；
3.在读取时，使用训练好的GAN模型对不完善的资料进行修复。

通过使用GAN模型进行训练，本发明可以实现对破损资料的高效恢复，从而提高了数据恢复的效率和质量。此外，该方法适用于对资料不需精確记录的原始资料，例如照片，长时间的影音记录等。

具体实施方式
本发明的实施方式包括但不限于以下内容：

1. 原始资料的写入：原始资料可以通过计算机或其他设备进行写入，写入过程可以使用标准的写入协议，例如NAND flash的写入协议。

2. GAN模型的训练：生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，可以学习如何从概率分布中生成新的数据。在本发明中，GAN模型被用于学习如何对破损的资料进行反向修复。GAN模型的训练可以使用标准的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch。

3. 资料的读取和修复：在读取闪存记忆体中的资料时，可以使用标准的读取协议，例如NAND flash的读取协议。在读取时，如果发现资料破损，可以使用训练好的GAN模型对其进行修复。

结论
通过使用人工智能进行资料破损恢复，本发明提供了一种高效、准确的数据恢复方法。本发明的实施方式可以适用于各种类型的资料，例如照片、视频、音频等。