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								      本說明書實施例提供圖像生成方法，其中圖像生成方法包括：獲取目標音頻和所述目標音頻對應的初始圖像，以及與所述目標音頻關聯(lián)的參考視頻；將所述目標音頻和所述參考視頻輸入至圖像生成模型，獲得所述目標音頻對應的至少一個目標圖像，其中，至少一個目標圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N游戲的渲染方法、裝置、電子設備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領域，通過終端設備提供圖形用戶界面，圖形用戶界面中顯示有虛擬場景，該渲染方法包括：獲取在基于物理的渲染流程中待優(yōu)化的目標環(huán)節(jié)對應的原始色彩變換函數(shù)；對原始色彩變換函數(shù)在設...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種虛實結(jié)合標定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。本申請實施例提供的技術(shù)方案通過根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標、多個特征點的特征點世界坐標、靶心在增強現(xiàn)實設備的透視視野的不同位置下的多個觀察圖像和定位標識與靶心對應時的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超聲的實時腹直肌分割和3D重建方法，屬于醫(yī)療成像技術(shù)領域。本發(fā)明的方案，在正式掃描前，通過超聲探頭設置三維重建的邊界，提前建立空的三維矩陣；通過超聲探頭對患者的左右腹直肌區(qū)域分別進行掃描，通過空間位置傳感器記錄每一張二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像檢測方法及存儲介質(zhì)，涉及深度學習領域，該方法包括：獲取查詢圖像以及一個或多個提示信息對，每個提示信息對包括一個提示圖像、以及該提示圖像對應的提示真值；一個或多個提示信息對用于提示執(zhí)行檢測任務的種類為第一檢測任務；提示真值用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供電池表面的缺陷檢測方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中所述電池表面的缺陷檢測方法包括：獲取深度傳感器采集的待測電池表面的深度圖；根據(jù)所述深度圖中各像素點的深度值，確定參考深度值；基于所述各像素點的深度值與所述參考深度值之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取拍攝設備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設備在拍攝所述待處理圖像時的運動路徑；基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑；基于融合比例對所述運動路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進行融...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計算設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中模型部署策略確定方法包括：確定任務處理模型的模型屬性信息、以及任務處理模型關聯(lián)的第二處理器的設備屬性信息，其中，任務處理模型部署于任務處理設備，任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種關于房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)重建方法包括以下步驟：獲取房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復值，提取有價值的特征；對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行抽樣；使用機器學習方法對數(shù)據(jù)進行建模和訓練；采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機制，監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AIGC技術(shù)的房產(chǎn)訊息大數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：收集房產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用AIGC技術(shù)分析多維度數(shù)據(jù)，提取有價值的特征，使用機器學習算法，建立房價預測模型，利用AIGC技術(shù)進行圖計算，揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場之間的關聯(lián)和影響，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設備和介質(zhì)。包括：接收創(chuàng)建初始畫布請求，請求中攜帶用戶信息；在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件；根據(jù)判斷組件對用戶信息進行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎上生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、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，至少應用于人工智能或信息推薦領域，其中，方法包括：獲取推薦內(nèi)容序列對應的多個廣告槽位的增量屬性特征，以及每一候選廣告信息的第一預估交互概率；對廣告槽位的增量屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：顯示第一排班頁面，第一排班頁面包含至少一個成員標識各自對應的排班時間單元，以及第一選擇控制控件；當?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài)，響應于至少一次的時間單元選擇操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領域，提供一種對話文本的生成方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：獲取對話過程中的輸入文本；將輸入文本輸入至文本生成模型，獲得文本生成模型輸出的對話文本；文本生成模型基于對樣本輸入文本對應的情感類型標簽和情感強度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重；將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重，第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度；對第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領域。該方法的一具體實施方式包括：將物品屬性進行分類，確定分類后的所述物品屬性類型；若所述物品屬性類型為非數(shù)值型，則將所述物品屬性通過自然語言文本構(gòu)造進行屬性語義信息補全，得到具有語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領域。該方法的一具體實施方式包括：獲取與物品對應的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)確定所述物品的第一屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定所述物品的第二屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一屬性數(shù)據(jù)和所述第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預測方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì)，根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分數(shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預測芯片版圖的各個點坐標，計算得待預測芯片版圖的當前坐標系下的初步熱致翹曲位移；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種三相電機等效模型建立方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。其中，方法包括：測量得到電機的至少兩個多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個多相共模阻抗參數(shù)，并在至少兩個多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測量差模阻抗參數(shù)，在至少兩個多相共模阻抗參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預測方法及裝置，方法包括：通過所獲取的待測井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù)，校正預先設定的初始多相流模型，得到目標多相流模型；根據(jù)所獲取的待測井筒的實測PWD值，確定所述待測井筒的初始診斷結(jié)果；若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
								
            
							
            
							
						
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