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          • 本申請公開了一種虛擬現(xiàn)實展示方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及元宇宙應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標用戶的當前視角采集點坐標和多個待展示物品的物品信息,其中,物品信息包括待展示物品對應(yīng)的展位標識;針對每個待展示物品,根據(jù)展位標識,將對應(yīng)的物...
          • 本公開的實施例涉及用于驗證車輛服務(wù)的訂單的方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括:獲取與第一類型的車輛服務(wù)相關(guān)聯(lián)的第一模型,第一模型描述第一類型的車輛服務(wù)的第一訂單的第一特征表示中的至少一部分和第一訂單的第一驗證目標之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,第一特征...
          • 本發(fā)明提供一種利用消費還債貸系統(tǒng)解決社會惡行連環(huán)債的方法。該系統(tǒng)包括消費及金融等兩大板塊。用戶在消費板塊里消費時,花多少錢就能獲得1~10倍積分。用戶在平臺里有多少積分,就可以在平臺申請多少免息還債款,不需要征信報告或抵押品。用戶將該貸款可...
          • 本發(fā)明公開一種基于不同比例尺的地理信息數(shù)據(jù)數(shù)字水印嵌入方法和系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域;包括如下步驟:S1:數(shù)據(jù)獲取與分析;獲取地理信息數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)的比例尺將其分為高分辨率的詳細數(shù)據(jù)和低分辨率的概要數(shù)據(jù);對這些數(shù)據(jù)進行特征分析確定適合嵌入...
          • 一種水印處理方法,應(yīng)用于水印處理系統(tǒng),包括:獲取載體圖像,以及獲取針對載體圖像的水印信息,從載體圖像提取載體圖像特征,以及從水印信息提取水印特征,針對第t個時間步,根據(jù)第t個時間步的輸入特征、第t個時間步以及載體圖像特征、水印特征,通過擴散...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法包括:響應(yīng)于接收到獲取第一數(shù)據(jù)值的指令,獲取第二數(shù)據(jù)值,所述第一數(shù)據(jù)值包括目標圖像中每個像素的數(shù)據(jù)值,所述第二數(shù)據(jù)值包括成像照片中每個像素的三原色數(shù)據(jù)值。根據(jù)所述第...
          • 識別尿液脂滴AI訓(xùn)練及尿液脂滴參數(shù)檢測方法與裝置中,尿液樣本經(jīng)過預(yù)處理,獲得鏡檢樣本平鋪;讓脂滴懸浮在尿液中;拍攝平鋪的鏡檢樣本,獲得鏡檢樣本圖像;對鏡檢樣本圖像中的脂滴進行識別與標注,用標注圖片進行AI訓(xùn)練,獲得尿液脂滴AI特征數(shù)據(jù)集A。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于全光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新冠病毒感染檢測系統(tǒng),具有這樣的特征,包括數(shù)據(jù)輸入模塊,用于用戶輸入胸透影像;識別模塊,包括全光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于根據(jù)胸透影像得到新冠病毒感染檢測結(jié)果;顯示模塊,用于向用戶顯示新冠病毒感染檢測結(jié)果,其中...
          • 本申請實施例提供了一種模型訓(xùn)練方法、深度估計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及深度估計技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于第一樣本圖像訓(xùn)練第一深度估計模型,得到第二深度估計模型;將第一樣本圖像和第二樣本圖像分別輸入第二深度估計模型,得到第一樣本圖像對應(yīng)的第一...
          • 本發(fā)明提供一種腧穴和經(jīng)絡(luò)的投影方法及裝置,應(yīng)用于投影設(shè)備,投影設(shè)備預(yù)先與固定位置的相機之間完成標定,投影方法包括:獲取相機采集患者的真實人體圖像,通過圖像仿射算法及圓形檢測算法從真實人體圖像提取相機圖像坐標系中的腧穴坐標與經(jīng)絡(luò)坐標,將腧穴坐...
          • 本申請公開了一種虛擬形象的生成方法、計算機終端、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及大模型技術(shù)、圖像生成領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取輸入文本數(shù)據(jù)和姿態(tài)模板,其中,文本數(shù)據(jù)至少包括與虛擬形象的生成具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的提示信息,姿態(tài)模板用于表征虛擬形象的姿態(tài)信息;基...
          • 發(fā)明專利基于Transformer模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)解決了垂直領(lǐng)域大模型多模態(tài)交互問題,包括生成式對話、聲紋克隆、情感分析和語音驅(qū)動面部動畫生成。采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),由生成器和判別器組成,通過Identity Encoder、Spe...
          • 本申請適用于圖像渲染技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種圖像渲染方法、圖像渲染裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。其中,一種圖像渲染方法,通過在客戶端中采用多進程模式,允許至少同時運行第一類程序與第二類程序,并且通過第一類程序進程實現(xiàn)對接收到的圖像碼流進行封裝,然后將封...
          • 本發(fā)明提供一種煤礦井下全場景數(shù)字化構(gòu)建方法、裝置及系統(tǒng),所述方法包括:對場景監(jiān)測硬件單元的硬件自身坐標系進行地質(zhì)坐標系對齊處理得到統(tǒng)一空間地質(zhì)坐標系;基于統(tǒng)一空間地質(zhì)坐標系,構(gòu)建初始煤礦井下全場景數(shù)字化地圖,并在初始煤礦井下全場景數(shù)字化地圖...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域,具體為一種改進YOLOv5的實時小目標檢測方法。本發(fā)明對于輸入的圖像首先會進行歸一化和濾波等數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到預(yù)處理之后的圖像;構(gòu)建改進后的YOLOv5網(wǎng)絡(luò)作為物體檢測模型并進行訓(xùn)練;訓(xùn)練好之后將圖像送入已經(jīng)優(yōu)化好的...
          • 本申請公開了一種圖像變化檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待處理圖像對;對待處理圖像對進行多分辨率特征提取處理,得到不同分辨率的多個圖像特征對;將多個圖像特征對輸入預(yù)設(shè)變化檢測模型進行圖像變化檢測處理...
          • 本申請公開了一種圖像識別方法及裝置;本申請可以獲取初始樣本數(shù)據(jù)集,初始樣本數(shù)據(jù)集包括多個樣本圖像、以及樣本圖像對應(yīng)的疾病類型信息;對多個樣本圖像進行分布擬合,得到多個樣本圖像服從的數(shù)據(jù)分布的分布函數(shù);基于分布函數(shù),生成服從數(shù)據(jù)分布的隨機噪聲...
          • 本發(fā)明提供一種煤礦井下場景安全狀態(tài)的監(jiān)測方法和裝置,應(yīng)用于場景監(jiān)測硬件單元群組,所述場景監(jiān)測硬件單元群組包括多個場景監(jiān)測硬件單元,所述多個場景監(jiān)測硬件單元用于實現(xiàn)煤礦井下場景空間的數(shù)字化;所述方法包括:構(gòu)建煤礦井下場景空間的數(shù)字化結(jié)果數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法和裝置,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法的一具體實施方式包括:響應(yīng)于接收到多個原始圖像,對所述多個原始圖像進行混合,得到混合圖像;根據(jù)預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別對所述多個原始圖像和所述混合圖像進行特征提...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種車輛控制方法、計算機可讀存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及車輛。本發(fā)明實施例會確定目標車輛的使用狀態(tài),并在檢測到所述目標車輛在第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)未被使用時,獲取對所述目標車輛的區(qū)域判斷結(jié)果,再根據(jù)所述區(qū)域判斷結(jié)果指示所述目標車輛或提示...
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