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          • 本發(fā)明公開了一種基于交易的數(shù)據(jù)要素定價方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)要素定價技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)通過多種技術(shù)手段采集數(shù)據(jù)字段、標簽、體量、行為、市場等信息;通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、供需狀態(tài)和鏈上反饋,輸出交易價值指數(shù);實時監(jiān)測數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與質(zhì)量,結(jié)合...
          • 本說明書實施例提供了一種基于大模型的服務(wù)推廣方法及裝置,在該方法中,目標終端基于目標商戶觸發(fā)目標服務(wù)的咨詢組件向第三方支付平臺發(fā)送咨詢請求,第三方支付平臺根據(jù)咨詢請求以及其中的商戶信息,確定目標商戶對目標服務(wù)的實際參與狀態(tài);進而,根據(jù)實際參...
          • 本發(fā)明涉及電子招投標系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于XML結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的電子招標系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:結(jié)構(gòu)化內(nèi)容劃分單元將招標內(nèi)容信息劃分為多個片段,并轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的XML片段;數(shù)據(jù)綁定單元建立結(jié)構(gòu)化標簽變量與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)或用戶輸入項目信...
          • 本發(fā)明屬于模擬異常圖像技術(shù)領(lǐng)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(gòu)建若干掩膜圖像,構(gòu)建掩膜庫;S2、選取若干紋理圖像,構(gòu)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...
          • 本申請公開了一種脊柱內(nèi)鏡圖像增強方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于光照衰減模型對目標脊柱內(nèi)鏡圖像進行顏色恢復(fù),得到顏色恢復(fù)圖像;采用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對所述目標脊柱內(nèi)鏡圖像的灰度圖進行處理,得...
          • 本申請涉及圖像細節(jié)增強技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種開普勒定律啟發(fā)的礦井下圖像細節(jié)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(jù)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...
          • 本申請屬于材料技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種融合可見光與紅外的SLM缺陷監(jiān)測模型構(gòu)建方法,包括以下步驟:S1. 獲取SLM零件在打印時每一層對應(yīng)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...
          • 本申請涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,公開一種用于醫(yī)療設(shè)備的影像處理方法及裝置、醫(yī)療設(shè)備,方法包括:根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集;其中,數(shù)據(jù)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...
          • 本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取待處理圖像中人臉區(qū)域?qū)?yīng)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...
          • 本發(fā)明公開了融合頻域感知與狀態(tài)空間建模的大幅面影像分割方法和系統(tǒng)。所述方法包括編碼器、狀態(tài)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(jié)構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)對輸入圖像的多尺度特征提取,確保深層語義信息的有...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于跨模態(tài)特征聚合的跨域點云表示學習方法及系統(tǒng),其中,方法包括:采用預(yù)設(shè)的雙流多模態(tài)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(yù)設(shè)的語義燃料提示器對幾何特征和語義提示進行跨模態(tài)特征聚合,生成3D特征;采用預(yù)...
          • 本公開涉及一種醫(yī)學影像分割模型的訓練方法、裝置及電子設(shè)備,其中,該方法包括:利用第一數(shù)據(jù)集對第一影像分割模型進行預(yù)訓練,得到預(yù)訓練后的第一影像分割模型,第一數(shù)據(jù)集中各訓練樣本為標注有目標區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學影像;將由未經(jīng)標注的...
          • 本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學習中的無監(jiān)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(yù)測任務(wù)的模型的多輪迭代訓練過程中,設(shè)置多個檢查點,并保存各個檢查點下的模型參數(shù),得到多個模型;利用預(yù)設(shè)的密集性能評估方式,在未利用圖像的標注標簽的情況...
          • 本發(fā)明實施例涉及一種特征融合空間遙感數(shù)據(jù)目標智能檢測方法、裝置及設(shè)備。該方法包括:基于預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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...
          • 本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識別方法及系統(tǒng),該方法包括:當?shù)竭_預(yù)設(shè)時間時,實時接收用戶輸入的目標輸電線路,并基于預(yù)設(shè)規(guī)則通過預(yù)設(shè)無人機實時采集與目標輸電線路對應(yīng)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(yīng)的特征區(qū)域...
          • 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(qū)域的圖像;采用部署在無人機內(nèi)的目標檢測模型對目標區(qū)域的圖像進行識別,其中,目標檢測模型的骨干網(wǎng)絡(luò)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...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像識別的工地管理方法及系統(tǒng),涉及工地管理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括根據(jù)人群圖像獲取人員密度,根據(jù)人員密度的圖像密度大小進行區(qū)域劃分以獲得一級區(qū)域、二級區(qū)域及三級區(qū)域并篩選識別結(jié)果以得到不可全域識別標識特征的人群圖像,并獲取不可全...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓練檢測方法及系統(tǒng),通過從目標運動員的扣球動作視頻中提取動作圖像幀序列;基于目標運動員進行排球訓練的靜態(tài)背景邊緣和動作圖像幀序列中各個動作圖像幀內(nèi)的可視邊緣構(gòu)建目標運動員進行排球扣球訓練時動作輪廓的識別約束;依據(jù)識別...
          • 一種無卡手掌銀行取款機,涉及銀行取款設(shè)備領(lǐng)域,包括:取款裝置和驗證裝置,所述取款裝置包括機箱,機箱呈長方體,長方體機箱一面設(shè)有顯示屏,顯示屏內(nèi)嵌于機箱內(nèi),顯示屏底部設(shè)有取鈔口,機箱底部設(shè)有操作臺,操作臺頂面為斜面,操作臺頂面設(shè)有按鈕,按鈕包...
          • 本發(fā)明提供了一種燃氣泄漏預(yù)警方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì),該方法包括:環(huán)境數(shù)據(jù)采集設(shè)備實時采集環(huán)境數(shù)據(jù),并將環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端設(shè)備;智能終端設(shè)備基于AI模型,根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和獲取的現(xiàn)場數(shù)據(jù)生成燃氣濃度分布圖,并將燃氣濃度分布圖發(fā)送至可視化預(yù)警設(shè)備...
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