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          • 本發(fā)明公開了一種基于脊柱信息的脊柱側(cè)彎程度評估預(yù)測方法和系統(tǒng),該方法包括:對脊柱數(shù)據(jù)和脊柱全長X線圖片進(jìn)行分類處理,確定脊柱側(cè)彎類型并生成患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù),根據(jù)所述脊柱側(cè)彎類型和所述患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù),確定脊柱側(cè)彎運動訓(xùn)練數(shù)據(jù),生成脊柱運動訓(xùn)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于旋轉(zhuǎn)掃描裝置的建模平臺及建模方法,裝置包括底座、旋轉(zhuǎn)云臺模塊、激光雷達(dá)和軟件處理器;建模方法為:激光雷達(dá)以設(shè)定方位角值掃描被測物,獲得被測物點云數(shù)據(jù);軟件處理器讀取點云數(shù)據(jù),創(chuàng)建多個點云輪廓,相鄰輪廓之間構(gòu)造三角網(wǎng);合并構(gòu)...
          • 本公開關(guān)于一種三維曲面渲染方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,所述三維曲面渲染方法,包括:讀取道路中心線信息和道路邊緣信息;道路中心線信息和道路邊緣信息確定渲染所需的形狀點數(shù)量;再基于道路中心線信息、道路邊緣信息和形狀點數(shù)量生成頂點,通過...
          • 本申請公開了一種圖像編輯方法、裝置、計算機設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),屬于人工智能領(lǐng)域。本申請可以獲取包括待編輯區(qū)域的待編輯圖像和具有編輯對象的示例圖像;從示例圖像中分割編輯對象所在的對象區(qū)域,并將對象區(qū)域融合至待編輯圖像的待編輯區(qū)域,得到初...
          • 本申請公開了圖形的渲染方法、裝置及設(shè)備,屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:電子設(shè)備獲取用于生成圖形的第一參數(shù),第一參數(shù)用于表征圖形的圓角曲線部分,第一參數(shù)可以包括圓角半徑、直線夾角、圓度參數(shù)和延伸度參數(shù)。電子設(shè)備根據(jù)圓角半徑、直線夾角、圓...
          • 本發(fā)明涉及缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種數(shù)據(jù)監(jiān)測的光伏支架缺陷檢測的方法及系統(tǒng),包括:對支架圖像進(jìn)行圖像修正處理,得到修正支架圖像,對修正支架圖像進(jìn)行平滑處理,得到平滑支架圖像,對平滑支架圖像進(jìn)行背景分割處理,得到前景支架圖像;對前景支架圖像...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品;方法包括:對輸入圖像進(jìn)行光感參數(shù)預(yù)測處理,得到輸入圖像的光感參數(shù);從候選光感參數(shù)與候選期望色溫的對應(yīng)關(guān)系中,確定光感參數(shù)對應(yīng)的期望色溫;確定輸入圖像的當(dāng)前色溫...
          • 本申請實施例適用于醫(yī)療圖像技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種磁共振圖像處理方法和重建方法,該方法包括:獲取目標(biāo)對象的多層第一混疊圖像,以及獲取目標(biāo)對象的多個第一單層圖像;對第一單層圖像依次進(jìn)行平移和混疊處理,得到第二混疊圖像;第一混疊圖像與第二混疊圖像的...
          • 本申請?zhí)峁┮环N紅外圖像的增強方法、裝置和電子設(shè)備,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在對紅外圖像進(jìn)行增強時,可以對紅外圖像對應(yīng)的源直方圖進(jìn)行直方圖校正,得到對應(yīng)的加權(quán)直方圖;基于源直方圖確定紅外圖像中灰度分布的偏態(tài)類型,并基于偏態(tài)類型對源直...
          • 本申請公開了一種生成長截圖的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì),應(yīng)用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法中,在一次長截圖任務(wù)中,對兩幀相鄰的圖像中匹配的初始特征點對,基于兩階段的矯正——分組矯正和相似度矯正,獲得能夠準(zhǔn)確反映兩幀圖像交界面的目標(biāo)特征點對集...
          • 本公開提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、芯片及存儲介質(zhì),方法包括:獲取第一圖像和第二圖像,第一圖像為內(nèi)容參照圖,第二圖像為色彩參照圖;對第一圖像進(jìn)行第一處理,以得到多個子圖像,多個子圖像具有不同頻帶信息,多個子圖像包括第一子圖像和至少一...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種光譜處理芯片的構(gòu)建方法及光譜處理芯片,該芯片包括濾光層和圖像傳感器,其中:濾光層由多個調(diào)制單元構(gòu)成,多個調(diào)制單元附著在圖像傳感器的表面,多個調(diào)制單元和圖像傳感器共同作用用于對入射的自然光譜圖像進(jìn)行特征向量...
          • 本發(fā)明公開了一種層級化鏈片混合區(qū)塊鏈架構(gòu),利用層級化架構(gòu)特性和確定性事務(wù)處理技術(shù),解決了傳統(tǒng)方法在跨片交易處理過程中協(xié)調(diào)開銷大和協(xié)調(diào)擴展難的問題。本發(fā)明利用確定性方案處理跨片交易,使得涉及跨片交易的分片只需互相傳輸一次讀寫集即可確定性的各自...
          • 本申請公開了一種元宇宙商品推介方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,本申請涉及元宇宙技術(shù)領(lǐng)域,其中,元宇宙商品推介方法包括:獲取元宇宙內(nèi)的用戶行為數(shù)據(jù),將所述用戶行為數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的虛擬形象生成模型,獲得目標(biāo)虛擬形象和所述目標(biāo)虛擬形象對應(yīng)的目...
          • 本申請涉及一種件量預(yù)測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。其中,方法包括:獲取待預(yù)測站點的工作班次的班次時間信息、各待流轉(zhuǎn)快件的當(dāng)前狀態(tài)信息,以及各待流轉(zhuǎn)快件與目標(biāo)站點的距離信息;將當(dāng)前狀態(tài)信息、距離信息以及班次時間信息輸入預(yù)先構(gòu)建的時效預(yù)測...
          • 本發(fā)明提供的一種游戲道具動態(tài)定價方法及終端,包括:收集道具屬性數(shù)據(jù)及玩家需求數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)集,并進(jìn)行預(yù)處理;對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇和數(shù)據(jù)劃分,得到訓(xùn)練集和測試集;基于隨機森林算法對訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,并采用測試集進(jìn)行評估,得到最終定價模型...
          • 本申請公開了一種用于預(yù)測用水的方法、存儲介質(zhì)及電子裝置,涉及智慧家庭技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲得多個歷史用水事件,每個歷史用水事件包括歷史日期及用水起始時刻、用水結(jié)束時刻;根據(jù)多個歷史用水事件,預(yù)測未來用水事件所對應(yīng)的目標(biāo)用水起始時刻;獲得預(yù)...
          • 提供了模型更新方法、裝置和系統(tǒng),該模型更新方法中,計算機設(shè)備將根據(jù)模型處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)得到的第一處理結(jié)果進(jìn)行顯示,用戶在看到第一處理結(jié)果后可進(jìn)行知識數(shù)據(jù)輸入操作,進(jìn)而計算機設(shè)備得到對知識數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)知識數(shù)據(jù),然后計算機設(shè)備...
          • 本申請?zhí)峁┮环N計算圖的切圖方法,可以應(yīng)用于AI模型的訓(xùn)練或推理過程的第一裝置,包括:獲取計算圖和目標(biāo)算子,目標(biāo)算子為計算圖中需要第二裝置執(zhí)行的算子;將計算圖構(gòu)建為網(wǎng)絡(luò)流圖,網(wǎng)絡(luò)流圖中包括源節(jié)點、匯節(jié)點、計算圖中的算子,以及多條邊;對網(wǎng)絡(luò)流圖...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N異常算子識別的方法及異常算子識別的裝置。該方法包括:以相同的配置參數(shù)和模型輸入數(shù)據(jù)運行AI模型兩次,保存前一次運行AI模型過程中多個待檢測算子的輸入數(shù)據(jù)的輸入標(biāo)識及輸出數(shù)據(jù)的輸出標(biāo)識,確定后一次運行AI模型過程中多個待檢測算...
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