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								      本申請實施例公開了一種人工智能領域的樣本生成方法及相關裝置，其中該方法包括：通過游戲引擎構(gòu)建目標虛擬場景，目標虛擬場景中包括表面顯示有文本的模型元素；通過游戲引擎對目標虛擬場景進行渲染，得到目標場景圖像；在對目標虛擬場景進行渲染的過程中，運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種水表讀數(shù)檢測識別方法，包括：S1：基于水表圖像和輕量化目標檢測算法模型，得到水表讀數(shù)框的坐標；所述輕量化目標檢測算法模型的骨架網(wǎng)絡為輕量化模型；S2：根據(jù)所述坐標對所述水表讀數(shù)框進行預處理，得到水表讀數(shù)區(qū)域圖像；S3：基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了一種水體變化檢測方法、設備、存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品及裝置，該方法包括：對待檢測水體的雙時相光譜圖像分別進行特征提取，獲得各雙時相光譜圖像對應的點像素特征和塊像素特征；分別將點像素特征和對應的塊像素特征進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種利用數(shù)據(jù)本質(zhì)訓練模型的方法，該方法以一運算裝置執(zhí)行并包括：依據(jù)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行本質(zhì)生成程序以生成數(shù)據(jù)本質(zhì)，將數(shù)據(jù)本質(zhì)加入本質(zhì)記憶區(qū)，以及在模型收斂之前重復地執(zhí)行訓練程序。訓練程序包括：取得訓練批次，依據(jù)訓練批次更新回放記憶區(qū)，其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種預訓練模型微調(diào)方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，可應用于多媒體資源的任務理解場景、任務分類場景、目標識別場景等各種場景，方法包括：獲取初始預訓練模型；在初始預訓練模型的輸入層輸入局部提示詞和目標文字說明；將局部提示詞與輸入輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種圖像分類模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，可應用于人工智能、云技術、智慧交通、地圖、車載、輔助駕駛等各種場景，該方法包括：在每一輪訓練過程中，從訓練樣本集中選取訓練圖像進行特征提取，通過訓練圖像特征和對應的類型標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種晶圓缺陷分類方法、模型訓練方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)。其中，本申請?zhí)峁┑木A缺陷分類方案，會獲取晶圓的多模態(tài)測試信息，從而將基于晶圓的多模態(tài)測試信息所生成的多個測試圖譜作為晶圓缺陷分類的依據(jù)，以此實現(xiàn)了晶圓缺陷分類時考慮了不...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了圖像識別方法、訓練方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì)，涉及人工智能、地圖等領域，應用場景包括但不限于圖像識別場景。該方法包括：基于獲取到的目標圖像和預設的域共享提示，確定目標圖像的圖像特征向量，預設的域共享提示用于表征跨域不變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種圖像處理方法、裝置、電子設備和計算機存儲介質(zhì)，所述方法包括獲取目標圖像，基于特征提取網(wǎng)絡對所述目標圖像進行特征提取，確定圖像特征圖，基于解碼器對所述圖像特征圖進行特征解碼，生成特征分割圖，對所述特征分割圖進行坐標轉(zhuǎn)換，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種地圖文字標注方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及地圖、智慧交通、云技術等領域。該方法包括：確定目標地圖中的待標注文本；確定待標注文本對應的文字定位點在相機空間中的三維位置信息；確定顯示目標地圖的顯示設備的中心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)字服裝建模方法、裝置及存儲介質(zhì)，方法響應于響應于區(qū)域劃分指令，將數(shù)字服裝模型劃分為第一區(qū)域和第二區(qū)域后，對第一區(qū)域的厚度進行變更。本發(fā)明提出的方案能夠通過修改特定區(qū)域的網(wǎng)格厚度來實現(xiàn)對數(shù)字服裝模型的調(diào)整，大幅提高了設計的靈...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：將M個屏幕探針在虛擬場景空間內(nèi)所命中的面元，確定為待傳播面元，獲取待傳播面元在虛擬場景空間中沿P個光線方向所發(fā)射的采樣光線；將P個光線方向的采樣光線在虛擬場景空間中所命中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N定位方法和設備。該技術方案中，第一設備可以根據(jù)城市三維模型和在初始位姿下的視角內(nèi)的圖片確定第一設備的目標位姿，并可以對視角內(nèi)的目標物體進行追蹤。該技術方案可以準確的對監(jiān)控攝像頭進行定位，并在使用該監(jiān)控攝像頭進行目標物體追蹤時...
								
            
							
            
							
						
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								      提供了圖像處理方法、裝置和系統(tǒng)，其中方法采用了將圖像劃分時相鄰圖像塊間具有重疊區(qū)域的特定劃分方式，基于該種方式，對圖像塊進行圖像處理時采用了減小計算規(guī)模的圖像處理方式，處理得到的處理后圖像塊為原未處理的圖像塊的部分區(qū)域，最后得到的多個圖像塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及物流技術領域，具體涉及一種物流線路生成方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：基于預設地理區(qū)域內(nèi)至少一個地點分別對應的地理位置和物流貨量，確定至少一個潛在地點；基于各個潛在地點分別對應的第一地理位置、第一發(fā)貨時刻和第一物流貨量，構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種確定裂縫?孔隙型氣藏低效氣井關停的判別方法，屬于油氣藏開發(fā)技術領域，其特征在于，包括以下步驟：a、對低效氣井進行盈虧平衡分析；b、對低效氣井進行投入產(chǎn)出線性盈虧平衡分析，判斷銷售收入；c、計算低效氣井采出作業(yè)、油氣處理作業(yè)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法，該方法中，可以利用決策業(yè)務中干預變量的第一干預數(shù)據(jù)，基于反事實的思路，對決策業(yè)務進行因果效應估計，其中，基于反事實的思路獲得的反事實干預數(shù)據(jù)可以是連續(xù)型的變量，也可以是離散型的變量，因此，可以在各種決策業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多級次巖相古地理的勘探區(qū)域預測方法及裝置，對應的方法包括：在空間上，根據(jù)同沉積期區(qū)域構(gòu)造活動性質(zhì)構(gòu)建巖相古地理演化過程；其中，空間級次包括：區(qū)域多板塊、板內(nèi)盆地以及盆內(nèi)構(gòu)造—巖相區(qū)帶；在時間上，根據(jù)全球海平面變化、構(gòu)造沉...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種模型訓練方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。其中方法包括：獲取第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù)，第一掩碼數(shù)據(jù)和第二掩碼數(shù)據(jù)是采用不同掩碼策略對第一對象中的元素進行掩碼處理得到的，采用編碼器對第一掩碼數(shù)據(jù)進行第一元素預測，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種評估對第一大型語言模型(LLM)的攻擊的計算機實現(xiàn)的方法。所述方法包括：將攻擊數(shù)據(jù)輸入到所述第一LLM；從所述第一LLM接收響應于所述輸入的攻擊數(shù)據(jù)的攻擊響應數(shù)據(jù)；將所述攻擊響應數(shù)據(jù)輸入到被配置為評估LLM攻擊響應數(shù)據(jù)的第二L...
								
            
							
            
							
						
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