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          • 本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種電子病歷生成方法、任務(wù)執(zhí)行方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。電子病歷生成方法包括:獲取病歷內(nèi)容描述文本;利用已訓(xùn)練完成的任務(wù)評(píng)估模型,評(píng)估基于所述病歷內(nèi)容描述文本能否完成待執(zhí)行的電子病歷生成任務(wù),并在得到否定結(jié)論的情況...
          • 本發(fā)明涉及高爐冶煉技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種鐵水包廢鋼最大加入量的計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括如下步驟:(1)獲取煉鋼冶煉品種鋼要求的鐵水到預(yù)處理站溫度T1、鐵水包接完鐵到預(yù)處理站的時(shí)間段內(nèi)的平均運(yùn)輸溫降;(2)計(jì)算包...
          • 本申請(qǐng)公開一種存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)器的操作方法,存儲(chǔ)器包括存儲(chǔ)陣列和外圍電路,外圍電路包括多個(gè)選通開關(guān)單元、多個(gè)均衡開關(guān)以及多個(gè)放電開關(guān)單元;每個(gè)選通開關(guān)單元的一端與存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)的位線端連接,選通開關(guān)單元被配置為控制存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)的操作狀態(tài);每個(gè)均...
          • 本申請(qǐng)公開一種存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)器的操作方法,存儲(chǔ)器包括存儲(chǔ)陣列和外圍電路,外圍電路包括多個(gè)選通開關(guān)單元以及多個(gè)放電開關(guān)單元;每個(gè)選通開關(guān)單元的一端與存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)的位線端連接,選通開關(guān)單元被配置為:控制存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)的操作狀態(tài),并在對(duì)選中的存儲(chǔ)單...
          • 本申請(qǐng)公開一種存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)器的操作方法,存儲(chǔ)器包括存儲(chǔ)陣列和外圍電路,外圍電路包括多個(gè)選通開關(guān)單元以及多個(gè)放電開關(guān)單元;每個(gè)選通開關(guān)單元包括第一端和第二端,第一端與任一存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)的位線端連接,選通開關(guān)單元被配置為控制存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)的操作狀...
          • 本發(fā)明提供了一種基于文本驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)時(shí)間純音樂生成方法,包括:運(yùn)用LP?MusicCaps模型,篩選并制作帶文本標(biāo)注的純音樂數(shù)據(jù)集;設(shè)計(jì)參考網(wǎng)絡(luò)Reference Net,生成與給定前序音樂條件連貫的梅爾頻譜圖;設(shè)計(jì)去噪網(wǎng)絡(luò)Denoise Ne...
          • 本發(fā)明公開一種基于姿態(tài)估計(jì)和時(shí)空建模的群體行為識(shí)別方法及系統(tǒng),屬于行為識(shí)別領(lǐng)域,包括:S1、對(duì)輸入視頻幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),得到單人圖像檢測(cè)框和異常物體位置信息;S2、基于單人圖像檢測(cè)框,通過姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)生成高精度關(guān)鍵點(diǎn)熱圖;S3、將高精度關(guān)鍵點(diǎn)...
          • 本發(fā)明提供了一種面向風(fēng)格化輸入的通用草圖三維人體姿態(tài)預(yù)測(cè)方法,包括:步驟1,通過變分姿態(tài)編碼器采樣出蒙皮多人物線性模型SMPL姿態(tài)參數(shù),將文本描述與姿態(tài)參數(shù)作為條件注入訓(xùn)練可控生成網(wǎng)絡(luò);步驟2,訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)和視覺轉(zhuǎn)換器姿態(tài)估計(jì)模型網(wǎng)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)路口融合方法、裝置及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:響應(yīng)于感知設(shè)備的感知結(jié)果,生成BEV多模態(tài)數(shù)據(jù),所述感知結(jié)果包括路段和路口,所述感知設(shè)備包括激光雷達(dá)和相機(jī);根據(jù)所述BEV多模態(tài)數(shù)據(jù)中的路段結(jié)果和所述BEV多模態(tài)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明屬于圖書館監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于視頻分析的圖書館智能監(jiān)控系統(tǒng),包括出入驗(yàn)證模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊、視頻分析模塊、管理分級(jí)模塊和圖書館管理終端;本發(fā)明通過實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊對(duì)圖書館內(nèi)部進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控以反饋圖書館內(nèi)各個(gè)區(qū)域的動(dòng)態(tài),視頻分析模塊基...
          • 本發(fā)明涉及模型訓(xùn)練,具體涉及一種基于醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)的半自動(dòng)標(biāo)注訓(xùn)練方法,半自動(dòng)標(biāo)注模型訓(xùn)練平臺(tái)對(duì)脫敏后的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)標(biāo)注;標(biāo)注平臺(tái)與半自動(dòng)標(biāo)注模型訓(xùn)練平臺(tái)實(shí)時(shí)同步預(yù)標(biāo)注數(shù)據(jù)和標(biāo)注任務(wù),由標(biāo)注平臺(tái)展示預(yù)標(biāo)注數(shù)據(jù),并進(jìn)行多專家標(biāo)注;通過用...
          • 本申請(qǐng)公開了一種對(duì)象檢測(cè)模型的訓(xùn)練、圖像檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該訓(xùn)練方法包括:獲取樣本圖像、樣本圖像對(duì)應(yīng)的樣本描述文本以及樣本描述文本所指示的樣本類別;通過預(yù)訓(xùn)練的參考對(duì)象檢測(cè)模型基于樣本圖像以及樣本類別進(jìn)行預(yù)測(cè)處理,得到樣本圖像對(duì)...
          • 本發(fā)明適用于3D掃描技術(shù)領(lǐng)域,提供了人物模型3D掃描與動(dòng)態(tài)姿態(tài)捕捉方法及系統(tǒng),通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度動(dòng)態(tài)觸發(fā)三維掃描,在非掃描時(shí)段利用慣性傳感器持續(xù)采集連續(xù)運(yùn)動(dòng)軌跡,并通過多光源陰影邊界演化反推遮擋部位時(shí)空參數(shù)。構(gòu)建時(shí)空聯(lián)合評(píng)估函數(shù)自適應(yīng)...
          • 本發(fā)明屬于圖像生成技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種城市尺度三維夜間人造光分布建模方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取研究區(qū)域的夜光遙感影像數(shù)據(jù)、土地利用類型矢量數(shù)據(jù)、地面高程數(shù)據(jù)以及建筑物形態(tài)矢量數(shù)據(jù);利用土地利用類型矢量數(shù)據(jù)對(duì)夜光遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行超分辨率增強(qiáng)處理;...
          • 本申請(qǐng)公開一種面向數(shù)字沙盤的最小系統(tǒng)和端到端光場(chǎng)渲染方法,相較于傳統(tǒng)光場(chǎng)渲染方法,本發(fā)明采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光線級(jí)端到端渲染方法,節(jié)約了當(dāng)前光場(chǎng)渲染流程中的視點(diǎn)合成與像素編碼步驟?;谌搜畚恢脙H對(duì)所求觀看視角下的光線進(jìn)行渲染,不但使得光場(chǎng)渲染...
          • 本申請(qǐng)公開了一種公交線網(wǎng)路徑的繪制方法和繪制裝置及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該繪制方法包括:獲取公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)和道路網(wǎng)數(shù)據(jù);對(duì)所述公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)和所述道路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,確定所述公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)中的每條公交線路途經(jīng)的公交線路路段的路段集合,以確定公交線路路...
          • 本發(fā)明提出一種復(fù)雜場(chǎng)景下通過ConvGRU迭代優(yōu)化物體6D位姿的方法。在遮擋嚴(yán)重、紋理信息不足的復(fù)雜場(chǎng)景中,通過工業(yè)相機(jī)采集物體的圖像信息,并使用PyTorch3D生成對(duì)應(yīng)的渲染圖像。以觀測(cè)圖像與多個(gè)姿態(tài)下的渲染圖像作為輸入,利用權(quán)值共享的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于TR?UNet網(wǎng)絡(luò)的低劑量CT圖像腫瘤分割方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品,首先構(gòu)建基于Transformer架構(gòu)的TR?BiNANet去噪模塊,通過BiLSTM2D模塊提取CT圖像的水平和垂直方向序列特征,結(jié)合復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化噪聲抑制...
          • 本發(fā)明涉及電網(wǎng)綜合計(jì)劃管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃專項(xiàng)項(xiàng)目全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)管控方法和系統(tǒng),該方法包括:構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃專項(xiàng)項(xiàng)目的全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)體系,并確定出全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)體系中各監(jiān)測(cè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)閾值;獲取電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃...
          • 本發(fā)明屬于截齒維修更換技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)階段截齒系統(tǒng)的備件庫存策略會(huì)導(dǎo)致備件庫存費(fèi)用高的問題。提出了一種截齒系統(tǒng)的最優(yōu)維修與備件庫存聯(lián)合決策方法,包括以下步驟:建立維修與備件庫存聯(lián)合策略下的截齒系統(tǒng)的可用度和費(fèi)用率計(jì)算模型;基于所述可用度...
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