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								      本申請涉及一種影像配準方法、裝置、計算機設備和配準系統(tǒng)。通過獲取包括患者的目標部位的三維影像、從第一角度成像的第一二維影像以及從第二角度成像的第二二維影像，第一二維影像和第二二維影像均包括目標部位；對第一二維影像和三維影像進行配準，得到成像...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供拍攝設備位姿確定方法、拍攝設備定位模型訓練方法、車輛控制方法、計算設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中拍攝設備位姿確定方法包括：確定目標拍攝設備拍攝的目標圖像；將所述目標圖像輸入拍攝設備定位模型，獲得所述目標拍攝設備的設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)與芯片，涉及圖像處理技術領域。包括：根據(jù)第一圖像的第一圖像參數(shù)與兩幀第二圖像的第二圖像參數(shù)，得到目標圖像參數(shù)；其中，第一圖像參數(shù)用于表征第一圖像的像素灰度值的變化程度，第二圖像參數(shù)用于表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供圖像處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括根據(jù)平滑序列中之前的多個姿態(tài)幀的平滑姿態(tài)參數(shù)、加速度衰減系數(shù)w的初始值和當前姿態(tài)幀的加速度a的初始值，在包含當前時刻的未來預設時長內(nèi)由遠及近依次確定平滑序列中多個姿態(tài)幀的平滑姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種提升yolov8后處理速度的方法，所述方法在后處理過程中將concat操作去掉，直接取對應的數(shù)據(jù)做相應的計算，其中softmax和卷積是必須要進行的操作，故在做softmax和卷積操作之前只保留有效數(shù)據(jù)，去掉無效數(shù)據(jù)。本方法最...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：在編輯界面中顯示原始圖像的縮略圖像；響應于檢測到編輯操作，基于所述編輯操作編輯所述縮略圖像，得到編輯后的縮略圖像，所述編輯后的縮略圖像為編輯后的原始圖像的縮略圖像，所述編輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種盲水印處理方法、設備、存儲介質(zhì)和程序，該方法包括：獲取由第一圖像中亮度分量構(gòu)成的第一亮度圖像和水印信息，第一圖像具有設定顏色格式；對第一亮度圖像進行邊緣檢測處理，以確定第一亮度圖像中包含的目標邊緣線；根據(jù)目標邊緣線將水印...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)處理方法及相關設備，區(qū)塊鏈所在的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中包括多個節(jié)點設備，各節(jié)點設備中均維護有區(qū)塊交易緩存區(qū)，區(qū)塊交易緩存區(qū)中包括待生成區(qū)塊的交易數(shù)據(jù)，且所述區(qū)塊交易緩存區(qū)對應有交易時間區(qū)間；其中方法包括：獲取當前...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種資源事件處理方法及相關裝置，其中該方法包括：響應所接收的資源退回事件，調(diào)用資源退回服務執(zhí)行資源退回事件對應的退回關聯(lián)操作；退回關聯(lián)操作包括與將未接收資源退回至原賬戶相關的操作；接收退回關聯(lián)操作的第一操作結(jié)果；響應第一操...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種備件需求預測方法、裝置及相關產(chǎn)品，可應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛、數(shù)據(jù)計算等各種場景。在該方法中，獲取備件樣本的歷史出庫數(shù)據(jù)，并獲取備件樣本對應的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)；拼接歷史出庫數(shù)據(jù)和歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到第一訓練樣本；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于農(nóng)場巡田的路徑規(guī)劃方法、裝置及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取農(nóng)業(yè)區(qū)域的遙感影像；根據(jù)遙感影像確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目標時間點的作物長勢結(jié)果；根據(jù)作物長勢結(jié)果確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目標時間點的巡田終點；建立農(nóng)業(yè)區(qū)域的路網(wǎng)拓撲圖；確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種模型的訓練方法、圖像處理方法以及相關設備，可用于人工智能領域的圖像處理領域中，方法包括：獲取第一信息和第一噪聲，并將第一信息和第一噪聲進行融合得到第二噪聲，第一信息指示第一訓練圖像中像素點的類別，利用第二噪聲對第二訓練圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離子控制方法及裝置，屬于量子計算技術領域。該裝置包括：離子屏蔽模塊和離子操控模塊。離子屏蔽模塊用于對離子阱中不需要被操控的第一離子照射第一屏蔽光，使得第一離子的能級在第一屏蔽光的作用下由初始能級變化為第一能級；離子操控模塊用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種設計輕量級網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的方法，所述方法包括以下步驟：S1.將普通卷積改為深度卷積；S2.網(wǎng)絡剪枝，即對網(wǎng)絡進行通道數(shù)剪枝操作；S3.修改網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)塊；S4.減少網(wǎng)絡輸出個數(shù)；S5.修改網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。提升整體的運行速度，減小使用內(nèi)存。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本處理方法、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及大模型技術、計算機技術領域。該方法包括：獲取原始文本，其中，原始文本中包含有變異字符，變異字符為基于用戶意圖輸入的錯誤字符；對原始文本進行字符重構(gòu)，得到重構(gòu)文本，其中，重構(gòu)文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N車輛駕駛的仿真方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，可應用于交通領域；方法包括：控制目標仿真車輛在第一仿真車道上行駛，并控制仿真車輛編隊在與第一仿真車道相鄰的第二仿真車道上行駛；響應于控制目標仿真車輛換道...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及網(wǎng)絡安全技術領域，公開了一種漏洞屏蔽方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中，漏洞屏蔽方法包括：在Go程序發(fā)布后，對于Go程序的漏洞代碼部分，開發(fā)人員可以重新編譯Go程序中的源代碼，并將目標代碼模塊(如漏洞檢測函數(shù)、修復過漏洞的代碼等...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種軟件的安全檢測方法、系統(tǒng)和電子設備，涉及機器學習技術、云計算安全領域。其中，該方法包括：監(jiān)測待測軟件對存儲設備執(zhí)行的訪問操作，獲取待測軟件執(zhí)行訪問操作過程中所產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；將行為數(shù)據(jù)輸入至安全檢測模型中進行檢測，得到檢測結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種行為預測模型訓練、行為預測方法、裝置及電子設備，涉及人工智能技術領域，該訓練方法包括：獲取至少一個業(yè)務方對應的訓練數(shù)據(jù)集，訓練數(shù)據(jù)集包括至少一個業(yè)務方對應的多個樣本對象的樣本對象特征和每個樣本對象的預設行為標簽，樣本對象特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種時間序列數(shù)據(jù)增強與故障預測模型訓練方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請實施例中，在具有隨機波動性的時間序列數(shù)據(jù)中，引入基于數(shù)據(jù)滑動的數(shù)據(jù)增強方式，這種增強方式通過改變時間序列數(shù)據(jù)中的相對數(shù)據(jù)位置，而不改變時間序列數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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