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          • 本發(fā)明提供一種電子裝置與其桌布生成方法。所述方法包括下列步驟。獲取原始圖像。檢測多個(gè)顯示設(shè)備的排列布局位置與顯示規(guī)格參數(shù)。根據(jù)各個(gè)顯示設(shè)備的排列布局位置與顯示規(guī)格參數(shù),決定一目標(biāo)圖片分辨率。利用一圖像修復(fù)模型將原始圖像擴(kuò)增為具有目標(biāo)圖片分辨...
          • 本申請(qǐng)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(jī)采集到的第一圖像;利用圖像超分模型對(duì)第一圖像進(jìn)行超分處理,得到第二圖像,其中,圖像超分模型為利用多個(gè)高清圖像和分別與每個(gè)高清圖...
          • 血液異常紅細(xì)胞參數(shù)、檢測方法及其識(shí)別AI訓(xùn)練方法中,拍攝平鋪的鏡檢樣本獲得圖像;對(duì)圖像中的正常紅細(xì)和異常紅細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注,用標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練,獲得AI特征數(shù)據(jù)集A,其中包括正常紅細(xì)胞特征、異常紅細(xì)胞特征。用AI識(shí)別算法識(shí)別鏡檢樣本圖...
          • 凝集血小板參數(shù)、檢測方法及其識(shí)別AI訓(xùn)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(duì)正常血小板和凝集血小板進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注,獲得標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練,獲得的AI特征數(shù)據(jù)集A中包括正常血小板特征,AI...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像渲染的方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:通過中央處理器,對(duì)虛擬紋理進(jìn)行圖塊拆解處理,得到虛擬紋理的多個(gè)虛擬紋理圖塊;確定每個(gè)虛擬紋理圖塊的重要度,并基于每個(gè)虛擬紋理圖塊的重要度,確定待渲...
          • 本發(fā)明提出了一種基于物方像方聯(lián)合約束的準(zhǔn)稠密匹配方法,方法包含九個(gè)步驟:步驟一:輸入左右影像及相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣;步驟二:剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn);步驟三:計(jì)算初始三維點(diǎn)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...
          • 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(xì)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(dǎo)出點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟2,采用Deep Marching Cubes算法,分類分尺寸進(jìn)行三維重建...
          • 本申請(qǐng)公開了一種三維場景生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)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...
          • 本發(fā)明涉及無人機(jī)巡檢技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于油氣場站的無人機(jī)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(diǎn)云技術(shù),在油氣場站建立地球坐標(biāo)系并對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行模型構(gòu)建。通過預(yù)設(shè)的若干巡檢目標(biāo)制定巡檢計(jì)劃,并根據(jù)計(jì)劃制定無人機(jī)巡檢航線,實(shí)...
          • 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(shí)別的儀表信息識(shí)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(shí)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(biāo)框圖;接著,基于訓(xùn)練圖像集進(jìn)行儀表信息識(shí)別,并輸...
          • 本申請(qǐng)涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種驅(qū)動(dòng)裝置和顯示設(shè)備,驅(qū)動(dòng)裝置包括:發(fā)光控制電路、驅(qū)動(dòng)電路和閾值電壓補(bǔ)償電路;閾值電壓補(bǔ)償電路與驅(qū)動(dòng)電路相連接,用于通過輸入的第一調(diào)制信號(hào)對(duì)從驅(qū)動(dòng)電路獲取的第一驅(qū)動(dòng)信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償,得到第二驅(qū)動(dòng)信號(hào),以及輸出第二...
          • 本發(fā)明公開了一種像素驅(qū)動(dòng)電路和顯示面板。該像素驅(qū)動(dòng)電路包括第一驅(qū)動(dòng)模塊、第二驅(qū)動(dòng)模塊、發(fā)光模塊和補(bǔ)償模塊;第一驅(qū)動(dòng)模塊和第二驅(qū)動(dòng)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(bǔ)償模塊與第一驅(qū)動(dòng)模塊的控制端連接,第二驅(qū)動(dòng)...
          • 本發(fā)明公開了一種顯示面板的驅(qū)動(dòng)方法及顯示裝置,顯示面板包括多個(gè)發(fā)光器件以及與發(fā)光器件對(duì)應(yīng)的像素電路,像素電路包括驅(qū)動(dòng)晶體管,驅(qū)動(dòng)晶體管和對(duì)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(dòng)方法包括:在預(yù)點(diǎn)亮階段,向各個(gè)驅(qū)動(dòng)晶體...
          • 本說明書公開了一種音素與字母的對(duì)齊方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,其中方法包括:獲取待對(duì)齊的目標(biāo)輸入序列,將目標(biāo)輸入序列輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的音素與字母對(duì)齊模型中,基于音素與字母對(duì)齊模型對(duì)輸入序列進(jìn)行分步預(yù)測處理,得到各分步的預(yù)測字符,基于各分...
          • 本說明書公開了一種特征構(gòu)建方法、裝置、存儲(chǔ)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(duì)應(yīng)的參考時(shí)長特征,將音素序列輸入至聲學(xué)模型,得到音素序列對(duì)應(yīng)的預(yù)測時(shí)長特征和第一預(yù)測聲學(xué)特征,在預(yù)測時(shí)長特征中獲取預(yù)測時(shí)長特征片段,在...
          • 本申請(qǐng)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(biāo)帶噪語音在預(yù)設(shè)尺度下的多個(gè)預(yù)設(shè)語音幀對(duì)應(yīng)的多個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)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(gè)目標(biāo)尺度分幀每個(gè)預(yù)設(shè)語音幀,得到每個(gè)預(yù)設(shè)語音幀在多個(gè)目標(biāo)尺度...
          • 本申請(qǐng)公開了一種語音去噪方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)可以獲取樣本語音信號(hào)對(duì),語音信號(hào)樣本對(duì)包括含噪語音信號(hào)和無噪語音信號(hào);對(duì)樣本語音信號(hào)對(duì)進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換,得到樣本頻域特征;通過噪聲識(shí)別模型對(duì)樣本頻域特征進(jìn)行噪聲識(shí)別,...
          • 本申請(qǐng)公開了一種存儲(chǔ)器的操作方法、存儲(chǔ)器、存儲(chǔ)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(gè)存儲(chǔ)面各自對(duì)應(yīng)的電荷泵單元將多個(gè)存儲(chǔ)面各自對(duì)應(yīng)的全部字線上的電壓提升至導(dǎo)通電壓,以完成多個(gè)存儲(chǔ)面的預(yù)充電;其中,數(shù)據(jù)輸出...
          • 一種分子結(jié)構(gòu)生成模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)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(xùn)練樣本,第一訓(xùn)練樣本包括第一加噪點(diǎn)云;通過分子結(jié)構(gòu)生成模型對(duì)第一加噪點(diǎn)云去噪,得到第一去噪點(diǎn)云;基于第一去噪點(diǎn)云中的各個(gè)原子的位置,確定分子結(jié)...
          • 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(chǔ)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(xùn)練數(shù)據(jù),通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,以獲取紫外拉曼光譜...
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