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          • 血液異常紅細胞參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓練方法中,拍攝平鋪的鏡檢樣本獲得圖像;對圖像中的正常紅細和異常紅細胞進行識別與標注,用標注圖片進行AI訓練,獲得AI特征數(shù)據(jù)集A,其中包括正常紅細胞特征、異常紅細胞特征。用AI識別算法識別鏡檢樣本圖...
          • 本申請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:獲取紅外攝像機采集到的第一圖像;利用圖像超分模型對第一圖像進行超分處理,得到第二圖像,其中,圖像超分模型為利用多個高清圖像和分別與每個高清圖...
          • 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),決定一目標圖片分辨率。利用一圖像修復模型將原始圖像擴增為具有目標圖片分辨...
          • 本申請實施例提供了一種合約進程的處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,應(yīng)用于區(qū)塊鏈領(lǐng)域,該方法包括:獲取待處理區(qū)塊對應(yīng)的合約交易分布表;根據(jù)每個智能合約對應(yīng)的參考交易處理量,構(gòu)建參考合約交易處理表;基于合約交易分布表和參考合約交易處理表,按照合...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N業(yè)務(wù)處理方法以及相關(guān)裝置。本申請實施例可應(yīng)用于人工智能等各種場景。其方法包括:首先,獲取業(yè)務(wù)的詢問信息,其中,業(yè)務(wù)的詢問信息攜帶業(yè)務(wù)的標識信息;接著,根據(jù)業(yè)務(wù)的標識信息查找業(yè)務(wù)對應(yīng)的K個日志數(shù)據(jù),其中,K個日志數(shù)據(jù)對應(yīng)于K個...
          • 本申請的實施例提供了一種交易數(shù)據(jù)的驗證方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備,該方法由聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)中的目標聯(lián)盟鏈節(jié)點執(zhí)行,聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)包括多個經(jīng)過授權(quán)的聯(lián)盟鏈節(jié)點,聯(lián)盟鏈節(jié)點用于驗證和執(zhí)行交易,該方法包括:接收來自客戶端的攜帶有交易數(shù)據(jù)的交易請求...
          • 本申請實施例提供一種支付處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),可涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的移動支付技術(shù),可應(yīng)用于即時通信客戶端對應(yīng)的商戶服務(wù)器,該方法包括:接收即時通信客戶端對應(yīng)的支付服務(wù)器發(fā)送的針對目標支付項的支付請求,支付請求包括第一對象的標識,根據(jù)...
          • 根據(jù)本公開的實施例,提供了節(jié)點預警的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括:響應(yīng)于接收到針對目標航班的監(jiān)測需求,基于目標航班的目標屬性對應(yīng)的目標屬性值,確定針對目標屬性值是否設(shè)置有目標保障節(jié)點對應(yīng)的目標預警規(guī)則;響應(yīng)于針對目標保障節(jié)點設(shè)置有...
          • 根據(jù)本公開的實施例,提供了運輸對象定位的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取目標運輸工具對應(yīng)的運輸單,其中運輸單指示目標運輸工具待運輸?shù)哪繕诉\輸對象的初始定位信息;其中目標運輸對象包括從多個來源中的至少一個來源獲得的運輸對象;按照預...
          • 本發(fā)明公開了一種交通標線優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括:獲取預設(shè)時間段內(nèi)通過目標路段的虛線路段的第一車輛關(guān)聯(lián)信息及通過目標路段的實線路段的第二車輛關(guān)聯(lián)信息;根據(jù)第一車輛關(guān)聯(lián)信息及第二車輛關(guān)聯(lián)信息,確定違章變道車輛;獲取違章...
          • 本公開提供了一種領(lǐng)域特定語言應(yīng)答方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。該領(lǐng)域特定語言應(yīng)答方法包括:將目標查詢輸入候選詞分數(shù)預測模型,得到多個候選詞的第一分數(shù);基于領(lǐng)域特定語言語法規(guī)則、以及領(lǐng)域特定語言應(yīng)答中已預測出的上一個詞,生成預測詞的引導指令;基于引導...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換裝置及方法,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該裝置包括:反量化模塊,用于從支持的多個量化模式中選擇目標量化模式,以及從支持的多個量化格式中選擇目標量化格式;反量化模塊,還用于獲取目標量化模式下目標量化格式對應(yīng)的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系,轉(zhuǎn)換...
          • 本公開內(nèi)容提供一種用于預測霉菌出現(xiàn)時間的第一裝置,包括:信息采集單元,其獲得與要被預測霉菌出現(xiàn)時間的環(huán)境相關(guān)的環(huán)境參數(shù),其中,所述環(huán)境參數(shù)包括溫度和濕度;以及處理單元,其基于所述環(huán)境參數(shù),使用機器學習模型來預測在所述環(huán)境內(nèi)將要出現(xiàn)霉菌的預計...
          • 本發(fā)明公開了一種測控實驗結(jié)果的處理方法、裝置以及量子計算機,利用本申請的方案,可有效提高對能譜實驗的實驗結(jié)果分析效率,從而提高量子計算機的執(zhí)行效率。另外,本申請的方案直接利用能譜實驗的結(jié)果,在量子芯片粗測階段就能獲取精確度較高的調(diào)制譜,并且...
          • 本申請實施例提供了毫米波雷達安檢儀設(shè)備成像及模型訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),基于毫米波雷達對第一樣本被檢對象進行掃描得到的樣本毫米波原始數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的樣本雷達三維體素數(shù)據(jù)對AI成像網(wǎng)絡(luò)進行訓練;基于AI成像網(wǎng)絡(luò)輸出的樣本預測雷達三維體素數(shù)...
          • 本申請實施例提供一種多模態(tài)編碼器的訓練方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,其中方法包括:將當前任務(wù)的當前訓練集中的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至待訓練的多模態(tài)編碼器,得到與多模態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的至少一個多模態(tài)特征;根據(jù)至少一個多模態(tài)特征,...
          • 本發(fā)明提供了一種適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法及裝置,適用于連續(xù)管的氣液兩相流壓力確定方法包括:按照預設(shè)長度間隔將所述連續(xù)管劃分為多個部分;確定所述多個部分所處的位置、井斜角以及內(nèi)部的流體流動方向;在預生成的壓力計算模型庫中,根據(jù)所述...
          • 本公開提供一種光學元件中膜層的設(shè)計方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及光學技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括:在電子設(shè)備中所加載的目標應(yīng)用中,對待測試的光學元件的表面確定入射角的角度范圍,光學元件的表面帶有膜層;在目標應(yīng)用中確定膜層在測試中將采用的膜層...
          • 本發(fā)明提供一種最佳化零件取放流程的系統(tǒng)及其方法。此系統(tǒng)通過一最佳化演算模塊處理使用者輸入的多個參數(shù),并將處理后得到的解經(jīng)由該最佳化演算模塊處理而輸出多個最終參數(shù)。該最佳化演算模塊采用基因演算法,并整合精密設(shè)計的懲罰機制,使得使用者僅需提供特...
          • 本發(fā)明提供了一種優(yōu)化MPCVD反應(yīng)腔不同工況下性能的仿真方法,具有這樣的特征,包括以下步驟:步驟S1,通過多物理仿真軟件根據(jù)設(shè)置的幾何參數(shù)構(gòu)建圓柱形MPCVD反應(yīng)腔的幾何模型;步驟S2,對幾何模型設(shè)置多個物理場并對各個區(qū)域進行網(wǎng)絡(luò)劃分;步驟...
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