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								      本說明書實施例提供一種價格信息的預測方法、價格預測模型的訓練方法、裝置，所述方法包括：獲取影響目標價格的目標特征的歷史數(shù)據(jù)；將所述目標特征的歷史數(shù)據(jù)輸入價格預測模型，獲得目標時段內的目標價格信息；其中，所述價格預測模型基于目標特征的數(shù)據(jù)訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于生成個性化內容的方法、設備和介質。一種用于生成個性化內容的方法包括：獲取基于相同的基礎模型生成的多個個性化模型的多組微調參數(shù)，所述多個個性化模型中的每個個性化模型用于生成滿足多個條件中的至少一個條件的個性化內容；基于所述多組微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進蟻群算法的多類型虛擬電廠集群劃分方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)各虛擬電廠的參數(shù)指標值，構建無量綱修正矩陣；基于所述無量綱修正矩陣，利用改進的蟻群算法對預先構建的虛擬電廠多級選擇模型進行求解，得到所述各虛擬電廠的集群劃分結果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備、存儲介質及車輛。其中，該方法包括：獲取具有非目標圖像風格的第一圖像，第一圖像中包括人物，非目標圖像風格為除目標圖像風格之外的任意一種圖像風格；對第一圖像進行描述，得到圖像描述信息，圖像描述信息包括人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像風格化處理方法、裝置、設備和存儲介質。包括：獲取待處理圖像，并識別待處理圖像中人物的檢測框參數(shù)；待處理圖像中包括多個人物，檢測框參數(shù)為待處理圖像中人物對應的檢測框的參數(shù)，且檢測框與多個人物一一對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種人物圖像風格化處理方法、裝置、設備和存儲介質。包括：獲取待處理圖像，并識別待處理圖像中人物的檢測框參數(shù)和人物信息；人物信息包括人物數(shù)量、人物性別以及人物位置中的至少一個；根據(jù)檢測框參數(shù)對待處理圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種人臉驅動模型訓練、人臉圖像合成方法，通過將第一身份人臉圖像作為驅動人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅動模型，得到第一合成人臉圖像；將第二身份人臉圖像作為驅動人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅動模型，得到第二合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時空信息動態(tài)融合的壓縮視頻質量增強方法，主要包括以下步驟：構建時間特征提取器和空間特征提取器分別提取時間信息和目標幀的空間信息；構建時空信息動態(tài)加權融合模塊，自適應地聚合時間信息和空間信息；構建多通道增強殘差塊作為質量增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N圖像優(yōu)化處理方法、裝置及電子設備，獲取待優(yōu)化圖像以及電子設備的資源狀態(tài)信息后，基于該資源狀態(tài)信息，確定電子設備上部署的圖像優(yōu)化網絡的目標運行參數(shù)，從而基于圖像優(yōu)化網絡和目標運行參數(shù)，對待優(yōu)化圖像進行優(yōu)化處理，輸出目標圖像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語言圖像自然模型架構和設備裝置，是在語言文本與可視的圖形圖像視頻影像之間構建自然的對應映射轉換系統(tǒng)機制架構，對于主干大肢體造型、末端小肢體造型、造型變換涉及的運動軌跡，進行分析歸納歸類，使用或者根據(jù)造型以及運動軌跡序列，表達或者理解特定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N生成圖像的方法、系統(tǒng)以及電子設備，方法應用于電子設備，方法包括：響應于用戶的操作，獲取第一圖像數(shù)據(jù)；將第一圖像數(shù)據(jù)壓縮為第一特征向量；向服務器發(fā)送第一特征向量；接收服務器發(fā)送的第一差值特征；根據(jù)第一圖像數(shù)據(jù)和第一差值特征生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種人臉驅動模型的訓練方法、裝置、設備、介質及產品。該方法包括：從三維模型訓練數(shù)據(jù)中提取目標臉部運動系數(shù)，臉部運動系數(shù)用于表征三維模型訓練數(shù)據(jù)所對應的面部運動信息；通過循環(huán)生成對抗網絡的第一生成器對與三維模型訓練數(shù)據(jù)對應的音頻訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種去除移動目標的三維重建方法，屬于三維重建方法技術領域，解決了現(xiàn)有技術中在三維重建過程中由于所拍攝照片含有運動物體導致重建精度不高的問題的問題。方法包括：獲取包括待重建目標的視頻圖像；基于所述視頻圖像，使用移動場景的運動目標檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于萬噸級散貨船船型數(shù)據(jù)庫的三維重建方法，包括，S 1.在船舶上設置船舶標記點，在螺旋卸船機的垂直臂上設置動態(tài)標記點；S2.啟動船艙掃描裝置掃描各船艙獲得基于動態(tài)標記點的船艙三維點云數(shù)據(jù)；掃描船舶甲板面獲得基于動態(tài)標記點的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標檢測模型的訓練方法，獲取圖像樣本對數(shù)據(jù)，將圖像樣本對輸入至第一、第二目標檢測模型，第一、第二目標檢測模型的模型結構與待訓練目標檢測模型的模型結構、模型參數(shù)相同，計算第一、第二樣本檢測損失函數(shù)值、特征損失函數(shù)值，根據(jù)第一樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自動駕駛模型的預訓練方法、裝置、設備、介質及車輛，采用生成圖像子集的方式分批對模型預訓練所需的圖像數(shù)據(jù)進行生成和數(shù)據(jù)預熱，基于數(shù)據(jù)預熱完成的圖像子集自動對待訓練模型進行增量訓練和模型驗證。相比于對全部圖像數(shù)據(jù)同時進行生產和數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種移動場景的運動目標檢測方法，屬于目標檢測技術領域，解決了現(xiàn)有技術中檢測運動目標時閾值選擇困難，多幀對齊配準過程中，算力消耗大、僅適應存在角點特征的問題。方法包括：獲取包括待檢測運動目標的視頻圖像；提取所述視頻圖像中各幀圖像的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適應不同視場速度的圖像穩(wěn)定湍流抑制方法，屬于湍流視頻圖像處理技術領域，方法包括：獲取待抑制湍流視頻圖像；提取所述待抑制湍流視頻圖像中各幀圖像的特征點并生成各幀圖像相對于其前一幀圖像特征點的橫向位移圖和縱向位移圖；基于橫向位移圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種車標檢測方法、裝置、設備、介質及車輛，其中，車標檢測方法包括：獲取車輛在同一位置的第一圖像和第二圖像，第一圖像和第二圖像分別為圖像采集設備在第一曝光模式下和第二曝光模式下采集的包含車標和行車燈的圖像，第一曝光模式對應的曝光度大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于巡檢機器人的安防監(jiān)控方法，屬于安防監(jiān)控技術領域，解決了現(xiàn)有技術中使用固定攝像頭存在安全死角以及由于背景運動導致目標檢測不準確的問題。方法包括：獲取所述巡檢機器人拍攝的連續(xù)視頻圖像；基于所述視頻圖像使用移動場景的運動目標檢測...
								
            
							
            
							
						
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