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								      區(qū)分紅白細胞及獲取顏色特征閾值的方法及系統(tǒng)中，顯微放大數(shù)字圖像中包括紅細胞圖像和白細胞圖像；獲得紅細胞圖像或白細胞圖像的顏色特征；基于紅細胞圖像和白細胞圖像的顏色特征不同，區(qū)分紅細胞圖像與白細胞圖像。利用紅細胞中血紅蛋白CH對不同波段光線吸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及駕駛輔助領(lǐng)域，具體涉及一種訓練集生成方法、裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)。該訓練集生成方法包括：基于預設(shè)的模擬器生成仿真駕駛數(shù)據(jù)；將仿真駕駛數(shù)據(jù)輸入目標生成器，得到生成數(shù)據(jù)；其中，目標生成器為基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓練得到的生成器；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種地圖編輯方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于地圖編輯操作，顯示地圖編輯頁面，并在地圖編輯頁面中展示原始位圖圖層，其中，原始位圖圖層用于展示目標區(qū)域的區(qū)域地圖；響應(yīng)于內(nèi)容編輯操作，在原始位圖圖層中顯示待編輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N場景畫面的顯示方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取虛擬場景中的目標場景區(qū)域；目標場景區(qū)域是包含虛擬場景中的場景元素的區(qū)域；響應(yīng)于接收到鏡頭移動操作，獲取第一位置；第一位置是虛擬鏡頭按照鏡...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，包括：獲取針對于目標場景采集的圖像；根據(jù)所述圖像，學習得到所述目標場景的多個基元，不同的所述基元包括空間中的不同位置的區(qū)域的3D分布，所述3D分布用于指示目標信息，所述目標信息為語義信息、深度信息或者光...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供圖像處理方法、圖像分割方法、計算設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中所述圖像處理方法包括：接收圖像處理指令，其中，所述圖像處理指令攜帶有待處理圖像和至少一個目標對象信息，目標對象信息包括文字信息、位置信息、圖片信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種作業(yè)點推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標場景對應(yīng)的雙目場景圖像數(shù)據(jù)；其中，所述雙目場景圖像數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容至少包括所述目標場景內(nèi)堆放的料堆；通過預先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所述雙目場景圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及點膠技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種板卡的點膠方法、電子設(shè)備、系統(tǒng)以及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取模板圖片、實時圖片以及模板圖片中的點膠點屬性，其中，模板圖片為模板板卡圖片，實時圖片為待點膠板卡圖片，點膠點屬性包括第一點膠點的像素坐標，對模板圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像輔助配準方法及裝置，通過獲取人工選取的至少兩組輔助點對，并基于所有輔助點對確定變換信息，基于變換信息在基準圖像和待配準圖像中確定對應(yīng)的選定區(qū)域，并確定所述選定區(qū)域內(nèi)的匹配點對，基于所述匹配點對確定變換矩陣，進而完成圖像配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像配準方法及裝置，通過從基準圖像中提取多個第一特征點，并從待配準圖像中提取多個第二特征點；對所述第一特征點和所述第二特征點進行預估處理，得到預估結(jié)果；對于每個第一特征點，分別計算其與每個第二特征點之間的相似變換矩陣；計算每...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種目標對象的輪廓確定方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從雷達點云中獲取目標對象對應(yīng)的目標點云、目標參考點及運動方向；確定目標點云及目標參考點對應(yīng)的第一外接矩形，其中，第一外接矩形的長邊與運動方向平行；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種基因測序方法、裝置、計算機程序產(chǎn)品和電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標樣本待檢測的目標寬場顯微圖像，其中，目標寬場顯微圖像中包括表示堿基位置的特征點；利用預訓練的圖像超分模型對目標寬場顯微圖像進行超分辨率處理，得到目標寬場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像增強方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中該方法包括：將訓練樣本輸入圖像增強模型得到圖像增強結(jié)果，圖像增強模型包括第一分支和第二分支，第一分支用于提取訓練樣本的乘法映射特征向量，第二分支用于提取訓練樣本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試晶圓的測試管理方法和測試管理系統(tǒng)，其中一實施例的測試管理方法包括：響應(yīng)于用戶的第一操作從晶圓庫中選擇至少一個測試晶圓并建立測試批次，晶圓庫包括已建模的測試晶圓，測試晶圓包括晶圓名稱和晶圓參數(shù)；根據(jù)測試晶圓的晶圓參數(shù)，響應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單撮合方法、裝置及計算機設(shè)備。應(yīng)用該方法，可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況，對訂單撮合問題進行分批建模，將原問題分解為多個較小的訂單撮合子問題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進行問...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種機器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及機器人技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過獲取屬于同一用戶的多個第一訂單，針對第一訂單中的各待配送貨物，根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸，確定該待配送貨物對應(yīng)的艙室尺寸。然后，根據(jù)艙室尺寸，確定具有艙室尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AHP?QFD的競爭情報需求識別方法及裝置，方法包括：獲取與用戶端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競爭情報需求識別指令對應(yīng)的目標客戶信息及情報需求產(chǎn)品信息；基于AHP策略獲取情報需求產(chǎn)品信息對應(yīng)的需求權(quán)重向量；基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開策略獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對照實驗的對象標識數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，可以獲取待處理的實驗對象標識，并將待處理的實驗對象標識劃分為M個第一對象標識集合；確定不同對象標識集合分配的對照實驗；將對應(yīng)同一對照實驗的對象標識集合的所有實驗對象標識重新劃分為N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及抽油機井工況預測技術(shù)領(lǐng)域，提出一種抽油機井異常工況嚴重程度及危害性預測方法；包括對異常工況嚴重程度及危害性的量化，構(gòu)建預測模型，實現(xiàn)異常工況嚴重程度及危害性的預測；運用基于GIOWA算子的組合預測方法建立了異常工況嚴重程度預測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，本申請通過在同一個網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)同時進行了不同通道之間的自注意力運算機制的運算，以及進行不同空間之間的自注意力機制的運算，將通道自注意力機制與基于網(wǎng)格的空間自注意力機制結(jié)合，從而既可以建立不同空間位置之間的直...
								
            
							
            
							
						
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