<thead id="3jag6"><rt id="3jag6"><noscript id="3jag6"></noscript></rt></thead>
  • <s id="3jag6"><track id="3jag6"><menuitem id="3jag6"></menuitem></track></s>
       
        

        <sub id="3jag6"><p id="3jag6"></p></sub>
          <style id="3jag6"></style>
          
国产精品久久久久久久网,人人妻人人澡人人爽国产,亚洲中文字幕无码爆乳APP,免费大片黄国产在线观看,无码抽搐高潮喷水流白浆,国产久免费热视频在线观看,国产亚洲精品成人aa片新蒲金,久久久97丨国产人妻熟女































          
    
          

        
       



    
          

          






    
    
    
    Document
    




          
    
          
        
          
            
        
          
        
          
            
        
          
    
          
    
          
        
          
            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
        首頁
        專利交易
        IP管家助手
        科技果

        科技人才

        科技服務
        國際服務
        商標交易
        會員權益
        需求市場

        
        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明提供了一種基于深度學習的巖石草莓狀黃鐵礦識別方法及系統，該方法基于預處理后的巖石顯微圖像對草莓狀黃鐵礦的位置和輪廓進行標注后，對圖像進行數據增強處理，進而劃分訓練集和測試集，結合語義分割模型搭建深度學習神經網絡模型，進而利用訓練集訓練...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      尿液沉底有形成分參數及檢測和識別AI訓練方法中，尿液樣本經過預處理，獲得鏡檢樣本；讓有形成分沉淀到底層；拍攝平鋪的鏡檢樣本圖像；對其中的沉底有形成分進行識別與標注，獲得標注圖片進行AI訓練，獲得尿液沉底有形成分AI特征數據集A；識別與標注包...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明涉及一種用于識別和檢測擋土墻的方法，該方法包括：獲取擋土墻的由相機拍攝的圖像和由激光雷達采集的點云，相機和激光雷達都安裝在車輛、尤其是無人礦卡上；借助圖像分割方法進行圖像識別，識別出所拍攝的圖像中擋土墻的邊界框；對所采集的點云進行點云...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明公開了一種紋層狀頁巖紋層類型識別及孔隙結構逐紋層表征方法和裝置，該方法可以包括：對紋層狀頁巖樣品的AMICS圖像和BSE圖像，以AMICS圖像為基準，分別對AMICS圖像和BSE圖像以紋層為單元進行分割，以得到若干張與單紋層對應的分割...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請實施例提供一種人體狹窄腔道的多階段分割方法、裝置及存儲介質，所述方法包括：獲取預處理后的電子計算機斷層掃描CT數據；將所述預處理后的CT數據輸入多階段分割模型中，獲取所述多階段分割模型輸出的分割結果；所述多階段分割模型包括第一階段、第...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本說明書實施例提供一種設計稿的渲染方法、裝置、電子設備及介質。該方法可以包括：根據接收到的設計稿，確定所述設計稿中的線稿信息，所述線稿信息用于標識所述設計稿中的基礎渲染需求，將所述線稿信息轉換為數學形式的第一信息，至少將所述第一信息作為渲染...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請提供一種圖像生成模型的訓練方法及裝置，涉及圖像處理技術領域，其中，該方法包括：獲取訓練樣本集，訓練樣本集中的每一組樣本組合包含一個內容圖像，一個與內容圖像對應的掩碼圖像，以及一個風格圖像；將內容圖像、掩碼圖像、以及風格圖像分別輸入待訓...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請提供一種基于編碼器和生成器的圖像生成方法及裝置，涉及圖像處理技術領域，其中，編碼器包括內容編碼器和風格編碼器，該方法包括：獲取源內容圖像和源風格圖像，以及源內容圖像對應的掩碼圖像；將源內容圖像和源內容圖像對應的掩碼圖像輸入訓練好的內容...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請提供了一種圖像的雙目立體匹配方法和裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機視覺技術領域。該方法對采集的第一初始圖像和第二初始圖像分別進行格式轉化，轉化為設定位數的第一灰度圖像和第二灰度圖像，可以用于弱紋理、純色環境或者黑暗環境的雙目匹配，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明公開了一種基于場景深度信息的大氣散射降質圖像恢復方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像通過暗通道先驗假設獲得第一透射圖，第一透射圖為粗估計的透射圖；基于待處理圖像獲得場景深度相對估計；基于第一透射圖、場景深度相對估計獲得第二透射圖...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請提供了一種圖像分割模型的訓練方法、圖像分割方法、裝置及存儲介質；方法包括：獲取多張待分割圖像樣本，多張待分割圖像樣本來源于多個不同的數據源；按照目標特征轉換方式，對各待分割圖像樣本對應的樣本特征進行特征轉換，得到各待分割圖像樣本對應的...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明公開了大氣散射降質圖像增強方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像獲取第一場景輻射率圖像；獲得第一透射圖；基于第一透射圖、第一場景輻射率圖像獲取第一大氣光光強；基于第一大氣光光強、第一場景輻射率圖像獲取第二透射圖；基于第一大氣光光強...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明公開了一種低照度圖像增強模型的訓練方法，包括：將低照度圖像和正常圖像分別輸入低照度圖像增強模型的圖像分解模塊，得到對應的低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖；對低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖分別進行退化感知處理，得到對應的低照度...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本公開實施例涉及一種圖像處理方法、裝置、設備及介質，其中該方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至預先構建的超分模型，以通過超分模型生成待處理圖像對應的目標圖像；目標圖像的分辨率高于待處理圖像的分辨率；其中，超分模型用于：對待處理圖像進...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本說明書實施例提供水印圖像生成方法、水印信息獲取方法、計算設備、存儲介質以及計算機程序產品，其中所述水印圖像生成方法包括：確定待處理圖像以及所述待處理圖像對應的水印信息；將所述待處理圖像劃分為多個待處理圖像塊，并基于第一變換矩陣以及第二變換...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種應用于廣告、推薦系統的預測方法、裝置、設備及介質，屬于人工智能領域。所述應用于廣告系統的預測方法包括：獲取第一記憶特征和第一泛化特征；將第一記憶特征輸入具有第一特征交叉層的第一神經網絡結構，得到第一預測結果；以及，將第一泛化...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明涉及線上智能營銷技術領域，且公開了一種基于互聯網的線上營銷智能服務系統，包括：獲取目標信息的采集模塊，分析銷售趨勢、確定目標庫存和目標銷售量的分析模塊，篩選出有效目標數據的篩選模塊，形成智能售后服務策略、以解決售后出現的爭議問題的處理...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發明實施例提供了一種故障分析的方法、裝置、電子設備及介質，所述方法包括：獲取采集的關鍵數據，并根據所述關鍵數據，確定故障相關指標；根據所述故障相關指標，構建動態規則樹；獲取故障單信息，并通過預先訓練的目標模型，根據所述故障單信息和所述動態...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請公開了一種策略確定方法、裝置、設備、介質及程序產品，涉及計算機技術領域。該方法包括：獲取多個對象分別對應的對象數據信息；對多個對象分別對應的對象數據信息進行特征分析，得到多個對象分別對應的活動預測結果；確定多個對象對應的資源分配策略；...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請提供一種神經網絡模型訓練方法、信息表示方法及設備。本申請的方法，在知識蒸餾時，使用信息表示模型(學生模型)的前至少1層替換參考模型(教師模型)中的對應層來構建至少一個輔助模型，基于訓練集確定輔助模型中未被替換的各層的特征退化程度信息，...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	12
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
开心一区二区三区激情|
日韩一区二区三区女优丝袜|
国产高清一区二区不卡|
国产成人无码一区二区三区|
亚洲日本丝袜丝袜办公室
|
岛国4k人妻一区二区三区|
一道本在线伊人蕉无码|
亚洲大尺度无码无码专线一区
|
少妇做爰免费视频了|
国产精品视频一区二区三区不卡
|
最新精品国自产拍福利|
一本大道无码日韩精品影视丶|
亚洲综合小说另类图片五月天|
亚洲一区无码精品色|
狂猛欧美激情性xxxx大豆行情|
日本少妇三级hd激情在线观看|
无码精品人妻一区二区三区av|
国产精品高潮呻吟av久久4虎|
无码区日韩特区永久免费系列|
欧美老肥妇做爰bbww
|
亚洲VA中文字幕无码久久不卡|
日本二区三区欧美亚洲国产|
人妻色综合网站|
亚洲精品偷拍无码不卡av|
精品国产欧美一区二区|
日本成熟老妇乱|
特黄大片aaaaa毛片|
亚洲高清WWW色好看美女|
日韩av中文字幕有码|
久久综合九色综合欧洲98|
性饥渴少妇AV无码毛片|
久久天天婷婷五月俺也去|
99这里有精品热视频|
国产精品第一二三区久久蜜芽
|
亚洲日韩国产二区无码|
国产日韩av在线播放|
日本黄页网站免费大全|
青青草国产午夜精品|
亚洲亚洲人成综合网站图片|
亚洲熟妇大图综合色区|
免费视频爱爱太爽了|