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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取資源置換請(qǐng)求；響應(yīng)于資源置換請(qǐng)求，生成針對(duì)智能合約的合約調(diào)用信息；獲取針對(duì)合約調(diào)用信息的第一簽名信息和第二簽名信息；基于第一簽名信息和第二簽名信息生成資源置換業(yè)務(wù)；將資...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的交易處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：響應(yīng)針對(duì)目標(biāo)交易的預(yù)驗(yàn)證請(qǐng)求，獲取目標(biāo)交易；通過(guò)交易檢索器檢索目標(biāo)交易是否在失敗交易集中，并根據(jù)檢索結(jié)果預(yù)測(cè)目標(biāo)交易執(zhí)行失敗的概率，得到第一預(yù)測(cè)結(jié)果；以及，調(diào)用機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種虛擬資源的推送方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能和電子商務(wù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取用戶與虛擬資源之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，將關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖劃分為多個(gè)子圖；通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各個(gè)子圖進(jìn)行嵌入處理，獲得各個(gè)行為下的用戶表征和虛擬資源表征，根據(jù)獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種核磁共振圖像序列處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以得到目標(biāo)層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將當(dāng)前核磁共振圖像序列輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種核磁共振圖像的運(yùn)動(dòng)偽影去除方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及核磁共振圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行核磁共振掃描，以采集包括攜帶真實(shí)運(yùn)動(dòng)偽影的核磁共振圖像、未攜帶運(yùn)動(dòng)偽影的核磁共振圖像的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及包括攜帶模擬運(yùn)動(dòng)偽影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種視頻處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：播放需進(jìn)行圖文轉(zhuǎn)換的視頻，并在所述視頻的視頻播放區(qū)域上顯示畫布蒙層；根據(jù)在所述畫布蒙層上檢測(cè)到的第一筆記記錄操作，在所述畫布蒙層中繪制顯示當(dāng)前視頻幀的電子筆記；響應(yīng)于針對(duì)所述視頻的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種圖像處理方法、裝置和計(jì)算設(shè)備集群。該方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)不同尺度的第一特征圖；將多個(gè)不同尺度的第一特征圖進(jìn)行尺度融合，得到多個(gè)不同尺度的第二特征圖；將第一特征圖與所述第二特征圖進(jìn)行跳躍連接，得到第三特征圖。AI模型可以利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于元學(xué)習(xí)的紅外目標(biāo)檢測(cè)方法和系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)圖像信息處理領(lǐng)域。方法包括：獲取包括待識(shí)別目標(biāo)的紅外圖像；利用紅外目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別所述紅外圖像得到其中的目標(biāo)信息；其中，所述紅外目標(biāo)檢測(cè)模型通過(guò)下述步驟訓(xùn)練得到：獲取多個(gè)不同目標(biāo)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種船只圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)獲取船只的關(guān)鍵詞集合，所述關(guān)鍵詞集合包括：結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞集合和外觀關(guān)鍵詞集合，根據(jù)所述結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞集合、所述外觀關(guān)鍵詞集合以及文本描述模型，確定結(jié)構(gòu)文本描述和...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種三維障礙物框的降維方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本方法在對(duì)三維障礙物框進(jìn)行降維處理得到最小閉包框后，并非直接將最小閉包框作為二維障礙物框，而是利用三維障礙物框的位置信息確定出拍攝設(shè)備對(duì)三維障礙物框的觀察視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、車輛狀態(tài)確定方法、裝置、設(shè)備及車輛，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)實(shí)施例利用第一車燈狀態(tài)識(shí)別模型的特征提取模塊提取訓(xùn)練圖像的車燈特征，利用第一車燈狀態(tài)識(shí)別模型的多個(gè)車燈狀態(tài)識(shí)別模塊，結(jié)合車燈特征，可以得到不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車燈狀態(tài)檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取自車相機(jī)對(duì)預(yù)設(shè)范圍進(jìn)行拍攝得到的采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標(biāo)車輛各頂點(diǎn)的3D坐標(biāo)；利用3D坐標(biāo)，確定目標(biāo)車輛的車頭3D框或車尾3D框，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車燈狀態(tài)檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標(biāo)車輛各頂點(diǎn)的3D坐標(biāo)，并利用3D坐標(biāo)確定目標(biāo)車輛的3D框；基于第一相機(jī)參數(shù)，將3D框轉(zhuǎn)化為第一2D框；在利...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種障礙物屬性的判別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，本方法在獲取到待處理障礙物的第一位置信息后，首先利用車身搭載相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，將第一位置信息映射到相機(jī)采集的車周環(huán)境圖像中以得到待處理障礙物在車周環(huán)境圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種障礙物過(guò)濾方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，首先獲取目標(biāo)車輛對(duì)應(yīng)第一檢測(cè)框的第一位置信息和候選障礙物對(duì)應(yīng)第二檢測(cè)框的第二位置信息；然后通過(guò)第一位置信息和第二位置信息確定第一檢測(cè)框與第二檢測(cè)框的重疊程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車燈狀態(tài)檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標(biāo)車輛各頂點(diǎn)的3D坐標(biāo)，并利用3D坐標(biāo)確定目標(biāo)車輛的3D框；在目標(biāo)車輛與自車的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的情況下，將車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于時(shí)空注意力機(jī)制的人臉面部表情疼痛強(qiáng)度評(píng)估方法。現(xiàn)在主流的方法利用基于注意力機(jī)制的時(shí)序網(wǎng)絡(luò)模型、空間網(wǎng)絡(luò)模型或兩者相結(jié)合的時(shí)空網(wǎng)絡(luò)模型提取面部表情的時(shí)空特征。然而，這些方法主要強(qiáng)調(diào)從視頻幀中提取空間局部特征，而忽略了注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種人臉朝向檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：對(duì)待測(cè)圖像中的人臉進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，得到第一人臉關(guān)鍵點(diǎn)；基于第一人臉關(guān)鍵點(diǎn)和第二人臉關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)人臉進(jìn)行位姿估計(jì)，得到人臉的旋轉(zhuǎn)角度；其中，第二人臉關(guān)鍵點(diǎn)為預(yù)先設(shè)置的已知旋轉(zhuǎn)角度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種活體檢測(cè)方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，在人臉檢測(cè)頁(yè)面展示授權(quán)提示信息；所述授權(quán)提示信息用于提示執(zhí)行進(jìn)行授權(quán)確認(rèn)的預(yù)定行為操作；檢測(cè)在所述人臉檢測(cè)頁(yè)面執(zhí)行的所述預(yù)定行為操作，生成授權(quán)確認(rèn)請(qǐng)求；獲取所述預(yù)定行為操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)和人體跟蹤的短跑考試智能計(jì)時(shí)系統(tǒng)。其獨(dú)創(chuàng)之處在于結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺和人工智能，深度學(xué)習(xí)和人體姿態(tài)跟蹤技術(shù)，多終端協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)，為短跑考試提供了高效而準(zhǔn)確的計(jì)時(shí)方案。該系統(tǒng)包括體育短跑考試管理云平臺(tái)、驗(yàn)證及跑道分配終端、發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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