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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括:接收創(chuàng)建初始畫(huà)布請(qǐng)求,請(qǐng)求中攜帶用戶信息;在初始畫(huà)布中生成用戶選定的判斷組件;根據(jù)判斷組件對(duì)用戶信息進(jìn)行篩選,得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息;在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于AIGC技術(shù)的房產(chǎn)訊息大數(shù)據(jù)分析方法,包括以下步驟:收集房產(chǎn)數(shù)據(jù),利用AIGC技術(shù)分析多維度數(shù)據(jù),提取有價(jià)值的特征,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型,利用AIGC技術(shù)進(jìn)行圖計(jì)算,揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)和影響,通過(guò)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種關(guān)于房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)重建方法包括以下步驟:獲取房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值,提取有價(jià)值的特征;對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣;使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練;采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中模型部署策略確定方法包括:確定任務(wù)處理模型的模型屬性信息、以及任務(wù)處理模型關(guān)聯(lián)的第二處理器的設(shè)備屬性信息,其中,任務(wù)處理模型部署于任務(wù)處理設(shè)備,任...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取拍攝設(shè)備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設(shè)備在拍攝所述待處理圖像時(shí)的運(yùn)動(dòng)路徑;基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑;基于融合比例對(duì)所述運(yùn)動(dòng)路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進(jìn)行融...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供電池表面的缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中所述電池表面的缺陷檢測(cè)方法包括:獲取深度傳感器采集的待測(cè)電池表面的深度圖;根據(jù)所述深度圖中各像素點(diǎn)的深度值,確定參考深度值;基于所述各像素點(diǎn)的深度值與所述參考深度值之間...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像檢測(cè)方法及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該方法包括:獲取查詢圖像以及一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì),每個(gè)提示信息對(duì)包括一個(gè)提示圖像、以及該提示圖像對(duì)應(yīng)的提示真值;一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì)用于提示執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)的種類為第一檢測(cè)任務(wù);提示真值用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于超聲的實(shí)時(shí)腹直肌分割和3D重建方法,屬于醫(yī)療成像技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的方案,在正式掃描前,通過(guò)超聲探頭設(shè)置三維重建的邊界,提前建立空的三維矩陣;通過(guò)超聲探頭對(duì)患者的左右腹直肌區(qū)域分別進(jìn)行掃描,通過(guò)空間位置傳感器記錄每一張二維...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種虛實(shí)結(jié)合標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案通過(guò)根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標(biāo)、多個(gè)特征點(diǎn)的特征點(diǎn)世界坐標(biāo)、靶心在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備的透視視野的不同位置下的多個(gè)觀察圖像和定位標(biāo)識(shí)與靶心對(duì)應(yīng)時(shí)的多...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N游戲的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)終端設(shè)備提供圖形用戶界面,圖形用戶界面中顯示有虛擬場(chǎng)景,該渲染方法包括:獲取在基于物理的渲染流程中待優(yōu)化的目標(biāo)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的原始色彩變換函數(shù);對(duì)原始色彩變換函數(shù)在設(shè)...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供圖像生成方法,其中圖像生成方法包括:獲取目標(biāo)音頻和所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的初始圖像,以及與所述目標(biāo)音頻關(guān)聯(lián)的參考視頻;將所述目標(biāo)音頻和所述參考視頻輸入至圖像生成模型,獲得所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)圖像,其中,至少一個(gè)目標(biāo)圖像...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種納米孔過(guò)孔事件的檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,所述方法包括:獲取納米孔的待檢測(cè)數(shù)據(jù);對(duì)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)圖像;將所述待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的過(guò)孔預(yù)測(cè)模型進(jìn)行過(guò)孔分類識(shí)別,...
          • 本發(fā)明提出了一種芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法和系統(tǒng),芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法,包括以下步驟:步驟1、在芯片封裝測(cè)試過(guò)程中,收集測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的功能測(cè)試數(shù)據(jù)和封裝焊球質(zhì)量數(shù)據(jù);步驟2、對(duì)測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的文生圖模型訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景;方法包括:獲取第一樣本圖像;對(duì)第一樣本圖像進(jìn)行圖像特征提取處理,得到...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法、表情系數(shù)提取方法,該方法包括:先獲取表情系數(shù)采集序列和至少兩個(gè)圖像采集序列;再依據(jù)該表情系數(shù)采集序列和該至少兩個(gè)圖像采集序列,構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù),以便后續(xù)能夠基于該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型更新處理,并利用更新后的模型進(jìn)行...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種視頻處理方法、模型訓(xùn)練方法、相應(yīng)的裝置和電子設(shè)備,涉及人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、交通等領(lǐng)域。該方法通過(guò)訓(xùn)練好的視頻特征編碼器,提取待處理視頻的目標(biāo)視頻特征,并通過(guò)訓(xùn)練好的視頻特征維度...
          • 本發(fā)明提供一種文字角度矯正的方法,包括:S1,攝像頭獲取輸入圖像;S2,將采集的圖像送入文字偵測(cè)模型,進(jìn)行文字偵測(cè),通過(guò)模型得到圖像中文本分布的熱圖;S3,分別得到熱圖的各個(gè)連通域,并且通過(guò)分段方式獲取連通域的每個(gè)段分段外廓;以此獲取整個(gè)連...
          • 本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別的防撞臉的方法,包括:S1,通過(guò)圖像捕獲,進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人臉特征提取,獲取人臉的五個(gè)角度:正臉、左側(cè)臉、右側(cè)臉、抬頭和低頭的特征向量;S2,特征歸一化:特征歸一化針對(duì)的是5個(gè)人臉特征向量;存儲(chǔ)歸一化...
          • 本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別提高手勢(shì)跟蹤準(zhǔn)確度的方法,所述方法包括以下步驟:S0、開(kāi)始;S1、獲取圖像;S2、人臉識(shí)別;S3、手勢(shì)跟蹤;S4、手勢(shì)識(shí)別;S5、判斷是否結(jié)束:如果是,則結(jié)束整個(gè)流程;如果否,則返回步驟S1。提出使用人臉識(shí)別的結(jié)果...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛預(yù)警方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括:在檢測(cè)到存在當(dāng)前時(shí)刻之后的第一時(shí)長(zhǎng)內(nèi)將會(huì)駛?cè)氲谝宦房诘牡谝卉囕v的情況下,獲取所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,以及所述總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);在所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分大于預(yù)設(shè)...
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