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								      本公開涉及音頻處理技術領域，提供一種音頻系統(tǒng)調音方法、裝置、存儲介質及電子設備，該音頻系統(tǒng)調音方法包括：獲取參考音頻系統(tǒng)的參考頻響特性；根據待調音頻系統(tǒng)中的均衡器數量和參考頻響特性，確定每一均衡器的均衡器參數；根據參考頻響特性，確定參考音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別、物聯(lián)感知技術地面結冰預警的設備，涉及交通預警設備技術領域，包括低功耗微控制單元，相機模塊，采用低功耗技術攝像頭捕捉圖像，電極傳感器，溫濕度傳感器，電源管理模塊使用3.6V鋰電池，數據通信模塊，云端服務器，云端服務...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛解鎖方法、裝置、電子設備及車輛，涉及通信技術領域。該方法包括：在檢測到已配對附件的藍牙信號的情況下，與已配對附件進行身份認證，并通過藍牙測距獲取與已配對附件的粗略距離；在身份認證成功，且粗略距離小于第一距離的情況下，向已...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、模型應用方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取稀疏交互環(huán)境對應的多條樣本數據；將樣本數據劃分為無動作樣本集和有動作樣本集；構建初始的環(huán)境模型，環(huán)境模型包括靜態(tài)轉移模型和動態(tài)轉移模型；基于無動作樣本數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法及裝置，涉及文檔識別技術領域，識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法，包括：確定目標文檔中的待識別區(qū)域，待識別區(qū)域包含至少一個文本行；對各文本行進行文本行關聯(lián)檢測，得到待識別區(qū)域是否符合預設行關聯(lián)條件的關聯(lián)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(tǒng)，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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N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(huán)境或者黑暗環(huán)境的雙目匹配，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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