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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型對(duì)第一生物分子樣本的序列進(jìn)行特征提取，得到第一特征；通過(guò)分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型對(duì)第二生物分子樣本的序列進(jìn)行特征提取，得到第二特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種內(nèi)存的編解碼方法方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，編碼方法包括：獲取待寫(xiě)入的數(shù)據(jù)塊和與數(shù)據(jù)塊對(duì)應(yīng)的已知字串；對(duì)數(shù)據(jù)塊和已知字串進(jìn)行糾錯(cuò)編碼得到糾錯(cuò)信息；將數(shù)據(jù)塊和糾錯(cuò)信息進(jìn)行拼接得到糾錯(cuò)碼碼字并存入內(nèi)存。通過(guò)引入已知字串與數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種存儲(chǔ)器裝置、存儲(chǔ)器系統(tǒng)、存儲(chǔ)器控制器及操作方法。其中，存儲(chǔ)器裝置包括：存儲(chǔ)單元陣列，包括多個(gè)存儲(chǔ)單元，預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的存儲(chǔ)單元形成一個(gè)碼字；外圍電路，與存儲(chǔ)單元陣列耦接且被配置為：獲取至少一個(gè)碼字在目標(biāo)讀取電壓下對(duì)應(yīng)的第一結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種相變存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)訪問(wèn)方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，在PCM的控制器中增加少量的SRAM資源，在寫(xiě)階段，利用SRAM提供的位圖可以對(duì)各個(gè)粗粒度單位時(shí)間是否發(fā)生寫(xiě)操作進(jìn)行記錄；利用SRAM提供的布隆過(guò)濾器可以對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種打擊音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括：接收預(yù)設(shè)終端依次發(fā)送的多個(gè)速度信號(hào)；其中，多個(gè)速度信號(hào)用于記錄預(yù)設(shè)終端隨用戶手部移動(dòng)的速度，速度信號(hào)包括時(shí)序相鄰的第一速度信號(hào)和第二速度信號(hào)，第一速度信號(hào)的時(shí)序先于第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于輕量級(jí)語(yǔ)音增強(qiáng)模型的語(yǔ)音增強(qiáng)方法，該方法包括：步驟S1，獲取待增強(qiáng)的語(yǔ)音信號(hào)；步驟S2，將語(yǔ)音信號(hào)輸入預(yù)先訓(xùn)練的輕量級(jí)語(yǔ)音增強(qiáng)模型，得到語(yǔ)音信號(hào)的增強(qiáng)信號(hào)，其中，輕量級(jí)語(yǔ)音增強(qiáng)模型以門(mén)控循環(huán)單元與混合專家模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為骨...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：確定第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一語(yǔ)音特征信息，第一語(yǔ)音特征信息為在采用流式語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別時(shí)流式語(yǔ)音識(shí)別模型中編碼器的中間層輸出特征進(jìn)行確定；采用預(yù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖片生成設(shè)備及其控制方法以及平視顯示器。本公開(kāi)的實(shí)施方式提供了一種圖片生成設(shè)備，該圖片生成設(shè)備包括：光源；空間光調(diào)制器(SLM)，其被配置成使用從光源傳輸?shù)墓鈦?lái)輸出圖像；以及控制單元，其被配置成基于周圍環(huán)境的照度或圖像的內(nèi)容中的至...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛預(yù)警方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括：在檢測(cè)到存在當(dāng)前時(shí)刻之后的第一時(shí)長(zhǎng)內(nèi)將會(huì)駛?cè)氲谝宦房诘牡谝卉囕v的情況下，獲取所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，以及所述總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；在所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分大于預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別提高手勢(shì)跟蹤準(zhǔn)確度的方法，所述方法包括以下步驟：S0、開(kāi)始；S1、獲取圖像；S2、人臉識(shí)別；S3、手勢(shì)跟蹤；S4、手勢(shì)識(shí)別；S5、判斷是否結(jié)束：如果是，則結(jié)束整個(gè)流程；如果否，則返回步驟S1。提出使用人臉識(shí)別的結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別的防撞臉的方法，包括：S1，通過(guò)圖像捕獲，進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人臉特征提取，獲取人臉的五個(gè)角度：正臉、左側(cè)臉、右側(cè)臉、抬頭和低頭的特征向量；S2，特征歸一化：特征歸一化針對(duì)的是5個(gè)人臉特征向量；存儲(chǔ)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種文字角度矯正的方法，包括：S1，攝像頭獲取輸入圖像；S2，將采集的圖像送入文字偵測(cè)模型，進(jìn)行文字偵測(cè)，通過(guò)模型得到圖像中文本分布的熱圖；S3，分別得到熱圖的各個(gè)連通域，并且通過(guò)分段方式獲取連通域的每個(gè)段分段外廓；以此獲取整個(gè)連...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種視頻處理方法、模型訓(xùn)練方法、相應(yīng)的裝置和電子設(shè)備，涉及人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、交通等領(lǐng)域。該方法通過(guò)訓(xùn)練好的視頻特征編碼器，提取待處理視頻的目標(biāo)視頻特征，并通過(guò)訓(xùn)練好的視頻特征維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法、表情系數(shù)提取方法，該方法包括：先獲取表情系數(shù)采集序列和至少兩個(gè)圖像采集序列；再依據(jù)該表情系數(shù)采集序列和該至少兩個(gè)圖像采集序列，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以便后續(xù)能夠基于該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型更新處理，并利用更新后的模型進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的文生圖模型訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景；方法包括：獲取第一樣本圖像；對(duì)第一樣本圖像進(jìn)行圖像特征提取處理，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法和系統(tǒng)，芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法，包括以下步驟：步驟1、在芯片封裝測(cè)試過(guò)程中，收集測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的功能測(cè)試數(shù)據(jù)和封裝焊球質(zhì)量數(shù)據(jù)；步驟2、對(duì)測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種納米孔過(guò)孔事件的檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，所述方法包括：獲取納米孔的待檢測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)圖像；將所述待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的過(guò)孔預(yù)測(cè)模型進(jìn)行過(guò)孔分類識(shí)別，...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供圖像生成方法，其中圖像生成方法包括：獲取目標(biāo)音頻和所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的初始圖像，以及與所述目標(biāo)音頻關(guān)聯(lián)的參考視頻；將所述目標(biāo)音頻和所述參考視頻輸入至圖像生成模型，獲得所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)圖像，其中，至少一個(gè)目標(biāo)圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N游戲的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)終端設(shè)備提供圖形用戶界面，圖形用戶界面中顯示有虛擬場(chǎng)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(biāo)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的原始色彩變換函數(shù)；對(duì)原始色彩變換函數(shù)在設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種虛實(shí)結(jié)合標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案通過(guò)根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標(biāo)、多個(gè)特征點(diǎn)的特征點(diǎn)世界坐標(biāo)、靶心在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備的透視視野的不同位置下的多個(gè)觀察圖像和定位標(biāo)識(shí)與靶心對(duì)應(yīng)時(shí)的多...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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