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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、模型應(yīng)用方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取稀疏交互環(huán)境對應(yīng)的多條樣本數(shù)據(jù)；將樣本數(shù)據(jù)劃分為無動作樣本集和有動作樣本集；構(gòu)建初始的環(huán)境模型，環(huán)境模型包括靜態(tài)轉(zhuǎn)移模型和動態(tài)轉(zhuǎn)移模型；基于無動作樣本數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)領(lǐng)域，識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法，包括：確定目標(biāo)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(jìn)行文本行關(guān)聯(lián)檢測，得到待識別區(qū)域是否符合預(yù)設(shè)行關(guān)聯(lián)條件的關(guān)聯(lián)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的巖石草莓狀黃鐵礦識別方法及系統(tǒng)，該方法基于預(yù)處理后的巖石顯微圖像對草莓狀黃鐵礦的位置和輪廓進(jìn)行標(biāo)注后，對圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強處理，進(jìn)而劃分訓(xùn)練集和測試集，結(jié)合語義分割模型搭建深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而利用訓(xùn)練集訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      尿液沉底有形成分參數(shù)及檢測和識別AI訓(xùn)練方法中，尿液樣本經(jīng)過預(yù)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(jìn)行識別與標(biāo)注，獲得標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練，獲得尿液沉底有形成分AI特征數(shù)據(jù)集A；識別與標(biāo)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(jī)拍攝的圖像和由激光雷達(dá)采集的點云，相機(jī)和激光雷達(dá)都安裝在車輛、尤其是無人礦卡上；借助圖像分割方法進(jìn)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(jìn)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(jié)構(gòu)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(zhǔn)，分別對AMICS圖像和BSE圖像以紋層為單元進(jìn)行分割，以得到若干張與單紋層對應(yīng)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(zhì)，所述方法包括：獲取預(yù)處理后的電子計算機(jī)斷層掃描CT數(shù)據(jù)；將所述預(yù)處理后的CT數(shù)據(jù)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(jié)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(shè)計稿的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法可以包括：根據(jù)接收到的設(shè)計稿，確定所述設(shè)計稿中的線稿信息，所述線稿信息用于標(biāo)識所述設(shè)計稿中的基礎(chǔ)渲染需求，將所述線稿信息轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)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(xùn)練方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取訓(xùn)練樣本集，訓(xùn)練樣本集中的每一組樣本組合包含一個內(nèi)容圖像，一個與內(nèi)容圖像對應(yīng)的掩碼圖像，以及一個風(fēng)格圖像；將內(nèi)容圖像、掩碼圖像、以及風(fēng)格圖像分別輸入待訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)領(lǐng)域，其中，編碼器包括內(nèi)容編碼器和風(fēng)格編碼器，該方法包括：獲取源內(nèi)容圖像和源風(fēng)格圖像，以及源內(nèi)容圖像對應(yīng)的掩碼圖像；將源內(nèi)容圖像和源內(nèi)容圖像對應(yīng)的掩碼圖像輸入訓(xùn)練好的內(nèi)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(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法對采集的第一初始圖像和第二初始圖像分別進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為設(shè)定位數(shù)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(zhì)圖像恢復(fù)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(shè)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(xùn)練方法、圖像分割方法、裝置及存儲介質(zhì)；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(shù)據(jù)源；按照目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換方式，對各待分割圖像樣本對應(yīng)的樣本特征進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，得到各待分割圖像樣本對應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了大氣散射降質(zhì)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(xùn)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(yīng)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(jìn)行退化感知處理，得到對應(yīng)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(shè)備及介質(zhì)，其中該方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至預(yù)先構(gòu)建的超分模型，以通過超分模型生成待處理圖像對應(yīng)的目標(biāo)圖像；目標(biāo)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(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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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(shè)備、存儲介質(zhì)以及計算機(jī)程序產(chǎn)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(yīng)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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								      本申請公開了一種應(yīng)用于廣告、推薦系統(tǒng)的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。所述應(yīng)用于廣告系統(tǒng)的預(yù)測方法包括：獲取第一記憶特征和第一泛化特征；將第一記憶特征輸入具有第一特征交叉層的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到第一預(yù)測結(jié)果；以及，將第一泛化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及線上智能營銷技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)的線上營銷智能服務(wù)系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)信息的采集模塊，分析銷售趨勢、確定目標(biāo)庫存和目標(biāo)銷售量的分析模塊，篩選出有效目標(biāo)數(shù)據(jù)的篩選模塊，形成智能售后服務(wù)策略、以解決售后出現(xiàn)的爭議問題的處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種故障分析的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取采集的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)，確定故障相關(guān)指標(biāo)；根據(jù)所述故障相關(guān)指標(biāo)，構(gòu)建動態(tài)規(guī)則樹；獲取故障單信息，并通過預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)模型，根據(jù)所述故障單信息和所述動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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