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								      本公開提供了一種車輛推薦方法，可以應用于智慧物流和大數(shù)據(jù)技術領域。該車輛推薦方法包括：響應于檢測到物品運輸信息的物品容量超出配送車輛的載貨量，根據(jù)物品運輸信息，確定M個推薦車型，其中，物品運輸信息是第一用戶提交的，第一用戶表征物品運輸信息的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種包裹丟損預警處理方法，可以應用于智慧物流技術領域、大數(shù)據(jù)計算機技術領域，該方法包括：從規(guī)則庫中讀取針對目標場站預先構建的目標丟損判別規(guī)則，其中，目標丟損判別規(guī)則是基于N條歷史丟損判則數(shù)據(jù)構建得到的，N條歷史丟損判則數(shù)據(jù)與途經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種運輸方案確定方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，可用于計算機技術領域。該方法包括：獲取攜帶有運輸對象的第一運輸設備的設備到達預測時間；設備到達預測時間表示第一運輸設備到達運輸中轉位置的預測時間；根據(jù)設備到達預測時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備以及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：獲取資源置換請求；響應于資源置換請求，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；將資...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的交易處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：響應針對目標交易的預驗證請求，獲取目標交易；通過交易檢索器檢索目標交易是否在失敗交易集中，并根據(jù)檢索結果預測目標交易執(zhí)行失敗的概率，得到第一預測結果；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領域。該方法包括：獲取用戶與虛擬資源之間的關系網(wǎng)絡圖，將關系網(wǎng)絡圖劃分為多個子圖；通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡對各個子圖進行嵌入處理，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、設備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：構建初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡；利用訓練數(shù)據(jù)對所述初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，以得到目標層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡；將當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、設備及介質(zhì)，涉及核磁共振圖像處理技術領域，包括：對目標對象進行核磁共振掃描，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、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：播放需進行圖文轉換的視頻，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前視頻幀的電子筆記；響應于針對所述視頻的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種圖像處理方法、裝置和計算設備集群。該方法對目標圖像進行特征提取，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習的紅外目標檢測方法和系統(tǒng)，屬于計算機圖像信息處理領域。方法包括：獲取包括待識別目標的紅外圖像；利用紅外目標檢測模型識別所述紅外圖像得到其中的目標信息；其中，所述紅外目標檢測模型通過下述步驟訓練得到：獲取多個不同目標的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于計算機技術領域，具體涉及一種船只圖像數(shù)據(jù)集構建方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。通過獲取船只的關鍵詞集合，所述關鍵詞集合包括：結構關鍵詞集合和外觀關鍵詞集合，根據(jù)所述結構關鍵詞集合、所述外觀關鍵詞集合以及文本描述模型，確定結構文本描述和...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及智能駕駛技術領域，具體公開了一種三維障礙物框的降維方法、裝置、設備及介質(zhì)，本方法在對三維障礙物框進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練方法、車輛狀態(tài)確定方法、裝置、設備及車輛，涉及自動駕駛技術領域。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、電子設備及車輛，涉及車輛技術領域。方法包括：獲取自車相機對預設范圍進行拍攝得到的采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標車輛各頂點的3D坐標；利用3D坐標，確定目標車輛的車頭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、電子設備及車輛，涉及車輛技術領域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標車輛各頂點的3D坐標，并利用3D坐標確定目標車輛的3D框；基于第一相機參數(shù)，將3D框轉化為第一2D框；在利...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種障礙物屬性的判別方法、裝置、計算機設備及介質(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領域，具體公開了一種障礙物過濾方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，首先獲取目標車輛對應第一檢測框的第一位置信息和候選障礙物對應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、電子設備及車輛，涉及車輛技術領域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標車輛各頂點的3D坐標，并利用3D坐標確定目標車輛的3D框；在目標車輛與自車的距離在預設距離內(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。現(xiàn)在主流的方法利用基于注意力機制的時序網(wǎng)絡模型、空間網(wǎng)絡模型或兩者相結合的時空網(wǎng)絡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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