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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種虛實(shí)結(jié)合標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案通過根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標(biāo)、多個(gè)特征點(diǎn)的特征點(diǎn)世界坐標(biāo)、靶心在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備的透視視野的不同位置下的多個(gè)觀察圖像和定位標(biāo)識(shí)與靶心對(duì)應(yīng)時(shí)的多...
          • 本發(fā)明公開了一種基于超聲的實(shí)時(shí)腹直肌分割和3D重建方法,屬于醫(yī)療成像技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的方案,在正式掃描前,通過超聲探頭設(shè)置三維重建的邊界,提前建立空的三維矩陣;通過超聲探頭對(duì)患者的左右腹直肌區(qū)域分別進(jìn)行掃描,通過空間位置傳感器記錄每一張二維...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像檢測(cè)方法及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該方法包括:獲取查詢圖像以及一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì),每個(gè)提示信息對(duì)包括一個(gè)提示圖像、以及該提示圖像對(duì)應(yīng)的提示真值;一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì)用于提示執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)的種類為第一檢測(cè)任務(wù);提示真值用...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供電池表面的缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中所述電池表面的缺陷檢測(cè)方法包括:獲取深度傳感器采集的待測(cè)電池表面的深度圖;根據(jù)所述深度圖中各像素點(diǎn)的深度值,確定參考深度值;基于所述各像素點(diǎn)的深度值與所述參考深度值之間...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取拍攝設(shè)備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設(shè)備在拍攝所述待處理圖像時(shí)的運(yùn)動(dòng)路徑;基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑;基于融合比例對(duì)所述運(yùn)動(dòng)路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進(jìn)行融...
          • 本說明書實(shí)施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中模型部署策略確定方法包括:確定任務(wù)處理模型的模型屬性信息、以及任務(wù)處理模型關(guān)聯(lián)的第二處理器的設(shè)備屬性信息,其中,任務(wù)處理模型部署于任務(wù)處理設(shè)備,任...
          • 本發(fā)明公開了一種關(guān)于房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)重建方法包括以下步驟:獲取房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值,提取有價(jià)值的特征;對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣;使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練;采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確...
          • 本發(fā)明公開了基于AIGC技術(shù)的房產(chǎn)訊息大數(shù)據(jù)分析方法,包括以下步驟:收集房產(chǎn)數(shù)據(jù),利用AIGC技術(shù)分析多維度數(shù)據(jù),提取有價(jià)值的特征,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型,利用AIGC技術(shù)進(jìn)行圖計(jì)算,揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)和影響,通過...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括:接收創(chuàng)建初始畫布請(qǐng)求,請(qǐng)求中攜帶用戶信息;在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件;根據(jù)判斷組件對(duì)用戶信息進(jìn)行篩選,得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息;在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,至少應(yīng)用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域,其中,方法包括:獲取推薦內(nèi)容序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)廣告槽位的增量屬性特征,以及每一候選廣告信息的第一預(yù)估交互概率;對(duì)廣告槽位的增量屬...
          • 本申請(qǐng)涉及一種排班交互方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:顯示第一排班頁(yè)面,第一排班頁(yè)面包含至少一個(gè)成員標(biāo)識(shí)各自對(duì)應(yīng)的排班時(shí)間單元,以及第一選擇控制控件;當(dāng)?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài),響應(yīng)于至少一次的時(shí)間單元選擇操作...
          • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供一種對(duì)話文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:獲取對(duì)話過程中的輸入文本;將輸入文本輸入至文本生成模型,獲得文本生成模型輸出的對(duì)話文本;文本生成模型基于對(duì)樣本輸入文本對(duì)應(yīng)的情感類型標(biāo)簽和情感強(qiáng)度...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重;將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重,第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度;對(duì)第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種物品屬性對(duì)齊的方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:將物品屬性進(jìn)行分類,確定分類后的所述物品屬性類型;若所述物品屬性類型為非數(shù)值型,則將所述物品屬性通過自然語(yǔ)言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語(yǔ)義信息補(bǔ)全,得到具有語(yǔ)義...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:獲取與物品對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述文本數(shù)據(jù)確定所述物品的第一屬性數(shù)據(jù);根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定所述物品的第二屬性數(shù)據(jù);根據(jù)所述第一屬性數(shù)據(jù)和所述第二...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N芯片熱致翹曲預(yù)測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì),根據(jù)有效彈性模量、有效泊松比、有效熱膨脹系數(shù)、材料體積分?jǐn)?shù)、材料彈性模量、材料泊松比和材料熱膨脹系數(shù)和待預(yù)測(cè)芯片版圖的各個(gè)點(diǎn)坐標(biāo),計(jì)算得待預(yù)測(cè)芯片版圖的當(dāng)前坐標(biāo)系下的初步熱致翹曲位移;根...
          • 本公開提供了一種三相電機(jī)等效模型建立方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,方法包括:測(cè)量得到電機(jī)的至少兩個(gè)多相差模阻抗參數(shù)以及至少兩個(gè)多相共模阻抗參數(shù),并在至少兩個(gè)多相差模阻抗參數(shù)中選取任一參數(shù)作為測(cè)量差模阻抗參數(shù),在至少兩個(gè)多相共模阻抗參...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N井筒漏噴同存的預(yù)測(cè)方法及裝置,方法包括:通過所獲取的待測(cè)井筒的歷史井口生產(chǎn)數(shù)據(jù),校正預(yù)先設(shè)定的初始多相流模型,得到目標(biāo)多相流模型;根據(jù)所獲取的待測(cè)井筒的實(shí)測(cè)PWD值,確定所述待測(cè)井筒的初始診斷結(jié)果;若所述初始診斷結(jié)果為漏噴同...
          • 本申請(qǐng)涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種性能評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取與測(cè)試設(shè)備的性能關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù),基于預(yù)設(shè)邏輯回歸模型對(duì)測(cè)試設(shè)備進(jìn)行性能評(píng)估,確定測(cè)試設(shè)備的特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)重。基于特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重與特征權(quán)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)保持能力的評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。電子設(shè)備包括閃存,所述方法包括:獲取閃存在多個(gè)溫度下對(duì)應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù);對(duì)每個(gè)溫度對(duì)應(yīng)的初始翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,得到閃存在所述每個(gè)溫度下對(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù),目標(biāo)翻轉(zhuǎn)比特?cái)?shù)與多...
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