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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電商平臺(tái)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電商平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域。一種電商平臺(tái)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)處理方法,包括:重置商家用戶對(duì)應(yīng)的報(bào)價(jià)服務(wù)狀態(tài),以獲取商家用戶的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù),其中報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)包括商品類目信息;通過(guò)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理模型對(duì)報(bào)價(jià)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)組合推薦方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中,該方法包括:獲取多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,業(yè)務(wù)場(chǎng)景中包括一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)組;獲取第一概率矩陣和第二概率矩陣,其中,第一概率矩陣用于表示目標(biāo)用戶對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的感興趣程度,第二概率矩陣用于表示目標(biāo)用...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N利用瀏覽器插件進(jìn)行商品推薦的方法和裝置,所述方法包括:根據(jù)用戶輸入的搜索數(shù)據(jù)從電商平臺(tái)服務(wù)器中獲取對(duì)應(yīng)的商品數(shù)據(jù);利用商品數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的頁(yè)面組件,其中,頁(yè)面組件綁定有監(jiān)聽(tīng)事件;在瀏覽器根據(jù)搜索數(shù)據(jù)加載搜索結(jié)果頁(yè)時(shí),利用瀏覽器插...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于圖像修復(fù)技術(shù)的古籍文獻(xiàn)插圖修復(fù)系統(tǒng),該系統(tǒng)中包括:對(duì)原始古籍文獻(xiàn)插圖進(jìn)行背景噪聲去除,得到預(yù)處理后的圖像,基于雙分支深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的圖像及破損區(qū)域掩膜進(jìn)行并行修復(fù)處理,以得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖和紋理...
          • 本申請(qǐng)涉及圖像增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于魚(yú)鷹優(yōu)化算法的礦井圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法,包括,構(gòu)建基于殘差學(xué)習(xí)的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)模型,對(duì)能量函數(shù)Y(z)進(jìn)行重新設(shè)計(jì);通過(guò)縮放后的圖像與原始圖像的差異提取初始?xì)埐畈糠郑焕敏~(yú)鷹優(yōu)化算法改進(jìn)匹配方法來(lái)尋...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別的車廂移動(dòng)定位與速度測(cè)量方法,包括在鐵路貨運(yùn)站臺(tái)設(shè)置的攝像機(jī),攝像機(jī)連接圖像處理服務(wù)器,在車廂進(jìn)入站臺(tái)圖像采集區(qū)后攝像機(jī)獲取經(jīng)過(guò)車廂的連續(xù)圖像,所述方法包括車廂速度測(cè)量和車廂移動(dòng)定位:第一步、將所述連續(xù)圖像按照間...
          • 本公開(kāi)提供了一種基于多模態(tài)大模型的數(shù)字人生成方法,包括:構(gòu)建數(shù)字人基礎(chǔ)模型;生成結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練集;生成支持多通道交互的問(wèn)答模型;輸出用戶問(wèn)題的語(yǔ)義回答,對(duì)語(yǔ)義回答的文本情感傾向進(jìn)行提取,輸出情感強(qiáng)度參數(shù);生成面部肌肉運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù),根據(jù)面部肌肉運(yùn)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種三維虛擬場(chǎng)景的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法應(yīng)用于第一設(shè)備,該方法包括:獲取待渲染場(chǎng)景的渲染圖和第一深度信息;渲染圖用于指示待渲染場(chǎng)景中的環(huán)境場(chǎng)景,第一深度信息用于指示待渲染場(chǎng)景中包含的...
          • 本發(fā)明提供了一種開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、應(yīng)用方法及電子設(shè)備,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,其訓(xùn)練方法包括:構(gòu)建初始開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),初始開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括待訓(xùn)練的圖像編碼器、檢測(cè)頭和區(qū)域分類模塊;根據(jù)圖像訓(xùn)練樣本對(duì)圖像編碼器進(jìn)行多...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水下目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。其中,該方法包括:獲取第一水下圖像;利用水下目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)第一水下圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),得到第一水下圖像對(duì)應(yīng)的第一顯著圖,并依據(jù)第一顯著圖確定第一水下圖像內(nèi)的第一顯著性目標(biāo),其中,第一顯著圖內(nèi)各個(gè)像素點(diǎn)的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于機(jī)器視覺(jué)的盲道檢測(cè)方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)充數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的多視角檢測(cè)模型,其中,多視角檢測(cè)模型包括多尺度提取模塊、聯(lián)合融合模塊、交叉定位模塊、互補(bǔ)細(xì)化模塊及視圖重排模塊;將待檢測(cè)圖像輸入輕量編碼器形式...
          • 本發(fā)明涉及一種多場(chǎng)景遇險(xiǎn)人員精準(zhǔn)識(shí)別方法及裝置,屬于水上救援技術(shù)領(lǐng)域,其中,該方法包括可以根據(jù)遇險(xiǎn)人員的遇險(xiǎn)信息和無(wú)人機(jī)的飛行數(shù)據(jù)和任務(wù)需求,確定搜尋區(qū)域,并確定最佳飛行高度,從而可以在無(wú)人機(jī)抵達(dá)搜尋區(qū)域的最佳飛行高度時(shí),使無(wú)人機(jī)在當(dāng)前視角...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于動(dòng)作識(shí)別的車輛控制方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域的影像數(shù)據(jù)并輸入至動(dòng)作識(shí)別模型,根據(jù)模型輸出的動(dòng)作識(shí)別結(jié)果確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)目標(biāo)對(duì)象是否發(fā)出為含有乘車意圖的目標(biāo)動(dòng)作;若是,則獲取其所處的目標(biāo)位置;確定目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于聯(lián)合增強(qiáng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的古籍文本檢測(cè)方法,包括:從古籍文檔圖像檢測(cè)數(shù)據(jù)集中采集原始圖像及對(duì)應(yīng)的文本框標(biāo)簽,并將其劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;構(gòu)建聯(lián)合增強(qiáng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò),所述聯(lián)合增強(qiáng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)包括字符結(jié)構(gòu)提取模塊和雙路徑融合模...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種手勢(shì)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備,屬于手勢(shì)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:采用預(yù)先訓(xùn)練的手部檢測(cè)模型對(duì)包含手部影像的圖片進(jìn)行手部檢測(cè),獲取圖片對(duì)應(yīng)的手部檢測(cè)框的位置信息;基于手部檢測(cè)框的位置信息,確定圖片中的手部區(qū)域;采用預(yù)先訓(xùn)練的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種箱體鎖扣檢查行為的識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備。所述方法包括:對(duì)箱體鎖扣檢查場(chǎng)景的視頻圖像分別進(jìn)行箱體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和手部檢測(cè),獲取鎖扣點(diǎn)和手部檢測(cè)框的位置信息;基于上述位置信息,獲取手部檢測(cè)框和鎖扣點(diǎn)的匹配結(jié)果;若匹配成功,對(duì)視頻...
          • 本發(fā)明涉及智能工業(yè)領(lǐng)域,具體為一種智能臨邊防護(hù)欄桿。包括本體,集成光伏發(fā)電系統(tǒng),感應(yīng)式語(yǔ)音系統(tǒng),燈光警示系統(tǒng),無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng),防斷開(kāi)系統(tǒng),邊緣儲(chǔ)能系統(tǒng),邊緣計(jì)算系統(tǒng)和云端服務(wù)器;防斷開(kāi)系統(tǒng),包括振動(dòng)傳感器、紅外熱成像攝像頭、UWB定位標(biāo)簽;感...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了控制系統(tǒng)及受控裝置,涉及智能控制領(lǐng)域,包括采集模塊、受控模塊、自控模塊和執(zhí)行模塊;采集模塊感應(yīng)尿液接觸生成高電平信號(hào),采集獲取聲音數(shù)字信號(hào)序列和視頻數(shù)字信號(hào)序列;受控模塊感應(yīng)觸摸或接收遠(yuǎn)程控制信號(hào)生成控制指令,基于聲音數(shù)字信號(hào)序...
          • 一種基于深度融合網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)復(fù)合物模型全局質(zhì)量評(píng)估方法,屬于生物信息學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域,首先在蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)RCSB PDB中對(duì)于最大序列冗余、分辨率、殘基長(zhǎng)度設(shè)置特定閾值篩選出天然蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),對(duì)于每個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)利用HDock和xTrimoM...
          • 本發(fā)明流體包裹體參數(shù)分析與計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種低鹽度NaCl?H2O體系流體包裹體參數(shù)計(jì)算分析方法和系統(tǒng),具體來(lái)說(shuō),本發(fā)明公開(kāi)了一種利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)化技術(shù)通過(guò)均一溫度、以及鹽度,對(duì)流體包裹體內(nèi)的物理參數(shù)(如捕獲溫度...
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