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								      本申請實施例提供了一種數據處理方法、裝置、設備以及介質，該方法包括：根據第一類型訂單的資源轉入數據量和第二類型訂單的資源轉出數據量，更新第一資源接收對象結算賬號中的資源數量；根據第二類型訂單的資源分配比例和資源轉出數據量，確定第二資源接收對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種電子憑證的驗證方法、裝置、計算設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。其中，電子憑證的驗證方法包括：接收客戶端針對目標訂單發送的電子憑證獲取請求；響應于電子憑證獲取請求，確定目標訂單是否存在對應的第一隨機數以及第一隨機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于電?碳?綠證市場耦合的可再生能源調度控制方法，涉及可再生能源控制技術領域，包括以下步驟：基于神經網絡預測風光出力波動區間，并對風光出力波動區間進行分類；基于混沌映射構建第一模擬器,并基于量子機器學習構建第二模擬器；根據分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種運維管理方法、裝置、管理設備、程序產品及介質，涉及人工智能技術領域。該方法包括：根據業務平臺對應的至少一個業務推廣需求信息，確定業務意圖信息；根據所述業務意圖信息和所述業務平臺的功能部署信息，確定所述業務平臺的技術需求信息；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于交易的數據要素定價方法及系統，涉及數據要素定價技術領域，該系統通過多種技術手段采集數據字段、標簽、體量、行為、市場等信息；通過多層神經網絡評估數據的結構、供需狀態和鏈上反饋，輸出交易價值指數；實時監測數據結構與質量，結合...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供了一種基于大模型的服務推廣方法及裝置，在該方法中，目標終端基于目標商戶觸發目標服務的咨詢組件向第三方支付平臺發送咨詢請求，第三方支付平臺根據咨詢請求以及其中的商戶信息，確定目標商戶對目標服務的實際參與狀態；進而，根據實際參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電子招投標系統技術領域，尤其涉及一種基于XML結構化數據的電子招標系統及方法，系統包括：結構化內容劃分單元將招標內容信息劃分為多個片段，并轉換為對應的XML片段；數據綁定單元建立結構化標簽變量與系統數據庫中關聯數據或用戶輸入項目信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于模擬異常圖像技術領域，公開了一種基于柏林噪聲的模擬異常圖像生成方法，包括以下步驟：S1、基于柏林噪聲構建若干掩膜圖像，構建掩膜庫；S2、選取若干紋理圖像，構建紋理庫；S3、從掩膜庫和紋理庫中各隨機選取一張圖像作為異常掩膜圖像和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種脊柱內鏡圖像增強方法、裝置、設備、介質及產品，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：基于光照衰減模型對目標脊柱內鏡圖像進行顏色恢復，得到顏色恢復圖像；采用限制對比度自適應直方圖均衡化算法對所述目標脊柱內鏡圖像的灰度圖進行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像細節增強技術領域，尤其涉及一種開普勒定律啟發的礦井下圖像細節增強算法：初始化當前最佳匹配圖像塊和各個候選圖像塊在軌道上的位置；根據每個候選圖像塊與原始圖像塊之間的像素差異，選擇像素差最小的候選圖像塊作為當前全局最佳匹配；利用開...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于材料技術領域，具體公開了一種融合可見光與紅外的SLM缺陷監測模型構建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時每一層對應的第一可見光圖像和第一紅外圖像；S2. 在第一可見光圖像中提取出第一特征點，在第一紅外圖像中提取出第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫療設備技術領域，公開一種用于醫療設備的影像處理方法及裝置、醫療設備，方法包括：根據獲取的數據構建數據集；其中，數據集包括當前呼吸相位的DSA蒙片、參考呼吸相位的DSA蒙片和參考呼吸相位的血管分割圖，形變場估計模塊的輸出包括當前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質，包括：獲取待處理圖像中人臉區域對應的面部特征點信息；基于面部特征點信息對待處理圖像進行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對待處理人臉圖像進行卡通化處理，獲得卡通化人臉圖像；基于卡通化人臉圖像和待處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了融合頻域感知與狀態空間建模的大幅面影像分割方法和系統。所述方法包括編碼器、狀態空間建模模塊和頻域感知特征融合模塊三個核心部分，其中編碼器采用基于ResNet結構的特征提取網絡，實現對輸入圖像的多尺度特征提取，確保深層語義信息的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于跨模態特征聚合的跨域點云表示學習方法及系統，其中，方法包括：采用預設的雙流多模態編碼器對訓練域的點云進行特征提取，確定幾何特征和語義提示；采用預設的語義燃料提示器對幾何特征和語義提示進行跨模態特征聚合，生成3D特征；采用預...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種醫學影像分割模型的訓練方法、裝置及電子設備，其中，該方法包括：利用第一數據集對第一影像分割模型進行預訓練，得到預訓練后的第一影像分割模型，第一數據集中各訓練樣本為標注有目標區域的位置信息和形態特征信息的醫學影像；將由未經標注的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種自監督學習中的無監督密集性能估計與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預測任務的模型的多輪迭代訓練過程中，設置多個檢查點，并保存各個檢查點下的模型參數，得到多個模型；利用預設的密集性能評估方式，在未利用圖像的標注標簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明實施例涉及一種特征融合空間遙感數據目標智能檢測方法、裝置及設備。該方法包括：基于預設神經網絡通過自下而上的神經網絡前向推理過程逐層對輸入圖像進行下采樣，提取不同尺度的特征信息；將下采樣獲取的所述特征信息進行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種輸電線路缺陷識別方法及系統，該方法包括：當到達預設時間時，實時接收用戶輸入的目標輸電線路，并基于預設規則通過預設無人機實時采集與目標輸電線路對應的檢測視頻；對檢測視頻進行實時解析處理，以實時提取出與目標輸電線路對應的特征區域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標檢測方法及裝置。其中，該方法包括：采用無人機采集目標區域的圖像；采用部署在無人機內的目標檢測模型對目標區域的圖像進行識別，其中，目標檢測模型的骨干網絡中每個卷積層后部署有一個注意力模塊，目標檢測模型中特征提取層包含多個卷...
								
            
							
            
							
						
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