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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品及車輛，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。圖像處理方法包括：獲取紅外攝像機采集到的第一圖像；利用圖像超分模型對第一圖像進行超分處理，得到第二圖像，其中，圖像超分模型為利用多個高清圖像和分別與每個高清圖...
								
            
							
            
							
						
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								      血液異常紅細胞參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓練方法中，拍攝平鋪的鏡檢樣本獲得圖像；對圖像中的正常紅細和異常紅細胞進行識別與標注，用標注圖片進行AI訓練，獲得AI特征數(shù)據(jù)集A，其中包括正常紅細胞特征、異常紅細胞特征。用AI識別算法識別鏡檢樣本圖...
								
            
							
            
							
						
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								      凝集血小板參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓練方法中，血液樣本經(jīng)過預(yù)處理，獲得鏡檢樣本平鋪；讓血小板靜置沉底；拍攝獲得鏡檢樣本圖像；對正常血小板和凝集血小板進行識別與標注，獲得標注圖片進行AI訓練，獲得的AI特征數(shù)據(jù)集A中包括正常血小板特征，AI...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像渲染的方法、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：通過中央處理器，對虛擬紋理進行圖塊拆解處理，得到虛擬紋理的多個虛擬紋理圖塊；確定每個虛擬紋理圖塊的重要度，并基于每個虛擬紋理圖塊的重要度，確定待渲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于物方像方聯(lián)合約束的準稠密匹配方法，方法包含九個步驟：步驟一：輸入左右影像及相機的內(nèi)參數(shù)矩陣；步驟二：剔除錯誤匹配點；步驟三：計算初始三維點集；步驟四：物方平面擬合；步驟五：構(gòu)建匹配基元；步驟六：傳遞平面參數(shù)；步驟七：物方...
								
            
							
            
							
						
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								      一種巖溶地質(zhì)模型到3D打印物理模型的物性等效轉(zhuǎn)換方法，包括以下步驟：步驟1，精細分析現(xiàn)有巖溶地質(zhì)模型整體數(shù)據(jù)，基于巖溶地質(zhì)模型屬性分類整理步長信息，導出點云數(shù)據(jù)；步驟2，采用Deep Marching Cubes算法，分類分尺寸進行三維重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種三維場景生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。包括：基于場景描述文本生成二維場景圖像，所述二維場景圖像的圖像內(nèi)容符合所述場景描述文本，所述圖像內(nèi)容包括場景地面以及位于所述場景地面上的場景物體；基于所述二維場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人機巡檢技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于油氣場站的無人機智能巡檢系統(tǒng)的巡檢方法、裝置及設(shè)備。該系統(tǒng)利用激光點云技術(shù)，在油氣場站建立地球坐標系并對目標區(qū)域進行模型構(gòu)建。通過預(yù)設(shè)的若干巡檢目標制定巡檢計劃，并根據(jù)計劃制定無人機巡檢航線，實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像識別的儀表信息識別方法及裝置。該方法包括以下步驟：首先，通過拍攝設(shè)備將待識別儀表設(shè)備的信息顯示面拍攝成信息框圖；然后，將信息框圖截取為固定尺寸的目標框圖；接著，基于訓練圖像集進行儀表信息識別，并輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種驅(qū)動裝置和顯示設(shè)備，驅(qū)動裝置包括：發(fā)光控制電路、驅(qū)動電路和閾值電壓補償電路；閾值電壓補償電路與驅(qū)動電路相連接，用于通過輸入的第一調(diào)制信號對從驅(qū)動電路獲取的第一驅(qū)動信號進行補償，得到第二驅(qū)動信號，以及輸出第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種像素驅(qū)動電路和顯示面板。該像素驅(qū)動電路包括第一驅(qū)動模塊、第二驅(qū)動模塊、發(fā)光模塊和補償模塊；第一驅(qū)動模塊和第二驅(qū)動模塊并連連接后，與發(fā)光模塊連接于第一電源輸入端和第二電源輸入端之間，補償模塊與第一驅(qū)動模塊的控制端連接，第二驅(qū)動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種顯示面板的驅(qū)動方法及顯示裝置，顯示面板包括多個發(fā)光器件以及與發(fā)光器件對應(yīng)的像素電路，像素電路包括驅(qū)動晶體管，驅(qū)動晶體管和對應(yīng)的發(fā)光器件串聯(lián)連接于第一電源端和第二電源端之間；顯示面板的驅(qū)動方法包括：在預(yù)點亮階段，向各個驅(qū)動晶體...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種音素與字母的對齊方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取待對齊的目標輸入序列，將目標輸入序列輸入至預(yù)先訓練好的音素與字母對齊模型中，基于音素與字母對齊模型對輸入序列進行分步預(yù)測處理，得到各分步的預(yù)測字符，基于各分...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種特征構(gòu)建方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取文本數(shù)據(jù)的音素序列和音素序列對應(yīng)的參考時長特征，將音素序列輸入至聲學模型，得到音素序列對應(yīng)的預(yù)測時長特征和第一預(yù)測聲學特征，在預(yù)測時長特征中獲取預(yù)測時長特征片段，在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種語音降噪方法及相關(guān)裝置，應(yīng)用于人工智能等場景。方法包括：在提取目標帶噪語音在預(yù)設(shè)尺度下的多個預(yù)設(shè)語音幀對應(yīng)的多個預(yù)設(shè)時頻特征的基礎(chǔ)上；按照小于預(yù)設(shè)尺度、不同尺度的多個目標尺度分幀每個預(yù)設(shè)語音幀，得到每個預(yù)設(shè)語音幀在多個目標尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種語音去噪方法、裝置、計算機設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請可以獲取樣本語音信號對，語音信號樣本對包括含噪語音信號和無噪語音信號；對樣本語音信號對進行時頻轉(zhuǎn)換，得到樣本頻域特征；通過噪聲識別模型對樣本頻域特征進行噪聲識別，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種存儲器的操作方法、存儲器、存儲系統(tǒng)及電子系統(tǒng)。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)輸出命令；響應(yīng)于數(shù)據(jù)輸出命令，利用多個存儲面各自對應(yīng)的電荷泵單元將多個存儲面各自對應(yīng)的全部字線上的電壓提升至導通電壓，以完成多個存儲面的預(yù)充電；其中，數(shù)據(jù)輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      一種分子結(jié)構(gòu)生成模型的訓練方法、裝置、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：獲取第一訓練樣本，第一訓練樣本包括第一加噪點云；通過分子結(jié)構(gòu)生成模型對第一加噪點云去噪，得到第一去噪點云；基于第一去噪點云中的各個原子的位置，確定分子結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了CVD金剛石晶格尺寸預(yù)測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括步驟：取包含有多種已知晶格尺寸大小的CVD金剛石的信息數(shù)據(jù)，并根據(jù)信息數(shù)據(jù)生成紫外拉曼光譜數(shù)據(jù)庫；以信息數(shù)據(jù)為訓練數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，以獲取紫外拉曼光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種下電極組件及等離子體處理裝置，其中所述下電極組件包括：靜電卡盤，用于在等離子體處理裝置的反應(yīng)腔中支撐待處理基片；若干個氣體傳輸通道，其貫穿所述靜電卡盤設(shè)置；每個所述氣體傳輸通道包括相互連通的第一通氣孔、第二通氣孔和第一安裝槽...
								
            
							
            
							
						
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