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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：獲取資源置換請求；響應(yīng)于資源置換請求，生成針對智能合約的合約調(diào)用信息；獲取針對合約調(diào)用信息的第一簽名信息和第二簽名信息；基于第一簽名信息和第二簽名信息生成資源置換業(yè)務(wù)；將資...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的交易處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：響應(yīng)針對目標(biāo)交易的預(yù)驗證請求，獲取目標(biāo)交易；通過交易檢索器檢索目標(biāo)交易是否在失敗交易集中，并根據(jù)檢索結(jié)果預(yù)測目標(biāo)交易執(zhí)行失敗的概率，得到第一預(yù)測結(jié)果；以及，調(diào)用機器...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種虛擬資源的推送方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及人工智能和電子商務(wù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取用戶與虛擬資源之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，將關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖劃分為多個子圖；通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各個子圖進(jìn)行嵌入處理，獲得各個行為下的用戶表征和虛擬資源表征，根據(jù)獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種核磁共振圖像序列處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以得到目標(biāo)層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將當(dāng)前核磁共振圖像序列輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種核磁共振圖像的運動偽影去除方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及核磁共振圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對目標(biāo)對象進(jìn)行核磁共振掃描，以采集包括攜帶真實運動偽影的核磁共振圖像、未攜帶運動偽影的核磁共振圖像的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及包括攜帶模擬運動偽影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種視頻處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：播放需進(jìn)行圖文轉(zhuǎn)換的視頻，并在所述視頻的視頻播放區(qū)域上顯示畫布蒙層；根據(jù)在所述畫布蒙層上檢測到的第一筆記記錄操作，在所述畫布蒙層中繪制顯示當(dāng)前視頻幀的電子筆記；響應(yīng)于針對所述視頻的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種圖像處理方法、裝置和計算設(shè)備集群。該方法對目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，得到多個不同尺度的第一特征圖；將多個不同尺度的第一特征圖進(jìn)行尺度融合，得到多個不同尺度的第二特征圖；將第一特征圖與所述第二特征圖進(jìn)行跳躍連接，得到第三特征圖。AI模型可以利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于元學(xué)習(xí)的紅外目標(biāo)檢測方法和系統(tǒng)，屬于計算機圖像信息處理領(lǐng)域。方法包括：獲取包括待識別目標(biāo)的紅外圖像；利用紅外目標(biāo)檢測模型識別所述紅外圖像得到其中的目標(biāo)信息；其中，所述紅外目標(biāo)檢測模型通過下述步驟訓(xùn)練得到：獲取多個不同目標(biāo)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種船只圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。通過獲取船只的關(guān)鍵詞集合，所述關(guān)鍵詞集合包括：結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞集合和外觀關(guān)鍵詞集合，根據(jù)所述結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞集合、所述外觀關(guān)鍵詞集合以及文本描述模型，確定結(jié)構(gòu)文本描述和...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種三維障礙物框的降維方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本方法在對三維障礙物框進(jìn)行降維處理得到最小閉包框后，并非直接將最小閉包框作為二維障礙物框，而是利用三維障礙物框的位置信息確定出拍攝設(shè)備對三維障礙物框的觀察視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種模型訓(xùn)練方法、車輛狀態(tài)確定方法、裝置、設(shè)備及車輛，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。本申請實施例利用第一車燈狀態(tài)識別模型的特征提取模塊提取訓(xùn)練圖像的車燈特征，利用第一車燈狀態(tài)識別模型的多個車燈狀態(tài)識別模塊，結(jié)合車燈特征，可以得到不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車燈狀態(tài)檢測方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取自車相機對預(yù)設(shè)范圍進(jìn)行拍攝得到的采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標(biāo)車輛各頂點的3D坐標(biāo)；利用3D坐標(biāo)，確定目標(biāo)車輛的車頭3D框或車尾3D框，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車燈狀態(tài)檢測方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標(biāo)車輛各頂點的3D坐標(biāo)，并利用3D坐標(biāo)確定目標(biāo)車輛的3D框；基于第一相機參數(shù)，將3D框轉(zhuǎn)化為第一2D框；在利...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種障礙物屬性的判別方法、裝置、計算機設(shè)備及介質(zhì)，本方法在獲取到待處理障礙物的第一位置信息后，首先利用車身搭載相機的內(nèi)外參數(shù)，將第一位置信息映射到相機采集的車周環(huán)境圖像中以得到待處理障礙物在車周環(huán)境圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種障礙物過濾方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，首先獲取目標(biāo)車輛對應(yīng)第一檢測框的第一位置信息和候選障礙物對應(yīng)第二檢測框的第二位置信息；然后通過第一位置信息和第二位置信息確定第一檢測框與第二檢測框的重疊程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車燈狀態(tài)檢測方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標(biāo)車輛各頂點的3D坐標(biāo)，并利用3D坐標(biāo)確定目標(biāo)車輛的3D框；在目標(biāo)車輛與自車的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的情況下，將車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于時空注意力機制的人臉面部表情疼痛強度評估方法?，F(xiàn)在主流的方法利用基于注意力機制的時序網(wǎng)絡(luò)模型、空間網(wǎng)絡(luò)模型或兩者相結(jié)合的時空網(wǎng)絡(luò)模型提取面部表情的時空特征。然而，這些方法主要強調(diào)從視頻幀中提取空間局部特征，而忽略了注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種人臉朝向檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：對待測圖像中的人臉進(jìn)行關(guān)鍵點檢測，得到第一人臉關(guān)鍵點；基于第一人臉關(guān)鍵點和第二人臉關(guān)鍵點對人臉進(jìn)行位姿估計，得到人臉的旋轉(zhuǎn)角度；其中，第二人臉關(guān)鍵點為預(yù)先設(shè)置的已知旋轉(zhuǎn)角度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種活體檢測方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，在人臉檢測頁面展示授權(quán)提示信息；所述授權(quán)提示信息用于提示執(zhí)行進(jìn)行授權(quán)確認(rèn)的預(yù)定行為操作；檢測在所述人臉檢測頁面執(zhí)行的所述預(yù)定行為操作，生成授權(quán)確認(rèn)請求；獲取所述預(yù)定行為操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)和人體跟蹤的短跑考試智能計時系統(tǒng)。其獨創(chuàng)之處在于結(jié)合了計算機視覺和人工智能，深度學(xué)習(xí)和人體姿態(tài)跟蹤技術(shù)，多終端協(xié)調(diào)聯(lián)動，為短跑考試提供了高效而準(zhǔn)確的計時方案。該系統(tǒng)包括體育短跑考試管理云平臺、驗證及跑道分配終端、發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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