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								      本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關(guān)聯(lián)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息，對(duì)每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息提取顯式特征和隱式特征，將提取的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種信貸評(píng)級(jí)模型的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計(jì)算框架對(duì)Apriori算法進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)Apriori算法；基于目標(biāo)Apri...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于精英反向?qū)W習(xí)的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質(zhì)。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取并根據(jù)當(dāng)前用戶描述信息，生成當(dāng)前適應(yīng)度評(píng)價(jià)值；通過(guò)Chebyshev混沌映射方法，對(duì)基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機(jī)種群位置樣本進(jìn)行初始化處理，得到隨機(jī)種群位置映射樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流，對(duì)歷史數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理，基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征，構(gòu)建特征矩陣，將該特征矩陣輸入訓(xùn)練完成的預(yù)測(cè)模型，得到所述金融產(chǎn)品的收益?風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果?；谑?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng)，屬于園區(qū)安防的技術(shù)領(lǐng)域，該智慧園區(qū)安防控制方法包括：接收?qǐng)@區(qū)內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的預(yù)約信息，生成目標(biāo)區(qū)域的臨時(shí)權(quán)限集；在目標(biāo)人員到達(dá)園區(qū)入口閘機(jī)處時(shí)，抓取目標(biāo)人員的多模態(tài)特征作為臨時(shí)權(quán)限集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種攝像頭參數(shù)的標(biāo)定方法和標(biāo)定裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、車輛，所述方法包括：采集至少一個(gè)攝像頭拍攝的棋盤格圖像，并基于邊緣檢測(cè)算法提取棋盤格圖像中的線條輪廓；在線條輪廓中，基于Hough變換或LSD算法檢測(cè)直線段，并基于最小二乘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輸電線路三維建模生成方法，包括：進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集并進(jìn)行預(yù)處理；進(jìn)行點(diǎn)云分割和特征提取，提取出輸電線路的關(guān)鍵特征；對(duì)每個(gè)結(jié)構(gòu)單元進(jìn)行建模；對(duì)三維模型進(jìn)行修復(fù)與優(yōu)化；將優(yōu)化后的模型與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)型參數(shù)自適應(yīng)快速位姿優(yōu)化算法的植株三維高斯表型提取方法，首先利用相機(jī)系統(tǒng)獲取植株的多視圖圖像序列，利用全局自適應(yīng)快速位姿優(yōu)化算法估計(jì)相機(jī)位姿，然后生成場(chǎng)景的稀疏三維點(diǎn)云，可以有效消除農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中的位姿估計(jì)誤差，避免傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大語(yǔ)言模型的多模態(tài)人體動(dòng)作生成方法，基于3D動(dòng)作數(shù)據(jù)提取結(jié)構(gòu)化特征，結(jié)合大語(yǔ)言模型生成身體部位級(jí)原子語(yǔ)義描述，構(gòu)建包含文本、語(yǔ)音、音樂(lè)的多模態(tài)對(duì)齊數(shù)據(jù)集；將全身動(dòng)作按部位解耦，采用獨(dú)立向量量化編碼器進(jìn)行殘差量化，生成與細(xì)粒度文本強(qiáng)關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的三維重建方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有神經(jīng)隱式方法在弱紋理區(qū)域和非朗伯表面重建結(jié)果差；傳統(tǒng)幾何監(jiān)督依賴噪聲數(shù)據(jù)，導(dǎo)致表面不完整；優(yōu)化過(guò)程中全局與局部特征融合效率低等問(wèn)題，通過(guò)利用相機(jī)獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      基于RGB圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的紙箱垛識(shí)別定位方法及抓取點(diǎn)確定方法，屬于機(jī)器視覺領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有貨物的三維空間位置解析的準(zhǔn)確性差及對(duì)紙箱抓取存在穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性差的問(wèn)題，本發(fā)明使用RGB圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)為輸入，充分利用RGB圖像提供的紙箱垛表面特征信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于選擇性狀態(tài)空間和邊緣感知增強(qiáng)的遙感弱目標(biāo)檢測(cè)方法，步驟為獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集，構(gòu)建弱目標(biāo)檢測(cè)模型包括依次連接的主干網(wǎng)絡(luò)、采用PAFPN結(jié)構(gòu)的頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；在主干網(wǎng)絡(luò)基于堆疊的GLBlock進(jìn)行全局特征和局部特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于內(nèi)參分解和神經(jīng)渲染的域泛化語(yǔ)義分割方法及裝置，所述方法包括：建立雙向轉(zhuǎn)換模型，雙向轉(zhuǎn)換模型包括內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型，訓(xùn)練內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型；通過(guò)內(nèi)參分解子模型對(duì)源域合成圖像進(jìn)行解耦得到源域合成圖像的屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種物體的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：利用投影儀攜帶的拍攝裝置，拍攝待渲染物體的照片；對(duì)照片中的待渲染物體進(jìn)行語(yǔ)義分割，得到待渲染物體的輪廓坐標(biāo)信息；根據(jù)待渲染物體的輪廓坐標(biāo)信息，創(chuàng)建多個(gè)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人工智能模型訓(xùn)練系統(tǒng)及方法，其中一種人工智能模型訓(xùn)練方法，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，S2、模型構(gòu)建，S3、模型訓(xùn)練，S4、模型評(píng)估與調(diào)整。其中一種人工智能模型訓(xùn)練系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、模型構(gòu)建模塊、訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能裝備相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種基于卷積嵌入和多軸自注意力的故障診斷模型及診斷方法。該模型包括預(yù)處理模塊、特征提取模塊和分類模塊，預(yù)處理模塊設(shè)置在特征提取模塊的輸入端，用于將輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理轉(zhuǎn)化為二維特征圖；特征提取模塊用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于特征聚合和選擇的預(yù)訓(xùn)練模型的視覺位置識(shí)別方法，屬于視覺位置識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)對(duì)全局特征描述符和局部特征描述符的提取，采用自適應(yīng)的特征聚合技術(shù)，注重提取具有區(qū)分性的地標(biāo)信息，從而有效彌補(bǔ)了預(yù)訓(xùn)練模型與實(shí)際視覺位置識(shí)別應(yīng)用之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感技術(shù)的公路工程路面質(zhì)量測(cè)算方法，具體涉及遙感測(cè)算技術(shù)領(lǐng)域，包括融合多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)并通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入動(dòng)態(tài)特征增強(qiáng)機(jī)制，生成初始特征增強(qiáng)圖；通過(guò)自適應(yīng)對(duì)齊機(jī)制校正初始特征增強(qiáng)圖中的分辨率和角度失真，輸出自適應(yīng)對(duì)齊特征圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于計(jì)算機(jī)視覺的智慧農(nóng)業(yè)植物全貌測(cè)量標(biāo)定方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)對(duì)種植區(qū)域的搭建區(qū)域仿真模型，根據(jù)目標(biāo)植株的開始發(fā)育時(shí)間，測(cè)量區(qū)域仿真模型中任意相鄰的目標(biāo)植株的縱向距離，基于縱向距離生成正常生長(zhǎng)信號(hào)，區(qū)域劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像辨別技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步地，涉及基于礦山生態(tài)圖像辨別的修復(fù)監(jiān)理評(píng)價(jià)方法，所述方法包括：步驟1：對(duì)獲取的目標(biāo)礦山區(qū)域的遙感多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；融合標(biāo)準(zhǔn)植被指數(shù)、裸露土壤面積和反射率比值，得到植被恢復(fù)指數(shù)；步驟2：...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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