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          • 本發(fā)明公開了一種物品屬性對齊的方法和裝置,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括:將物品屬性進(jìn)行分類,確定分類后的所述物品屬性類型;若所述物品屬性類型為非數(shù)值型,則將所述物品屬性通過自然語言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語義信息補(bǔ)全,得到具有語義...
          • 本發(fā)明實施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重;將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重,第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長度;對第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供一種對話文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:獲取對話過程中的輸入文本;將輸入文本輸入至文本生成模型,獲得文本生成模型輸出的對話文本;文本生成模型基于對樣本輸入文本對應(yīng)的情感類型標(biāo)簽和情感強(qiáng)度...
          • 本申請涉及一種排班交互方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:顯示第一排班頁面,第一排班頁面包含至少一個成員標(biāo)識各自對應(yīng)的排班時間單元,以及第一選擇控制控件;當(dāng)?shù)谝贿x擇控制控件處于開啟狀態(tài),響應(yīng)于至少一次的時間單元選擇操作...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品,至少應(yīng)用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域,其中,方法包括:獲取推薦內(nèi)容序列對應(yīng)的多個廣告槽位的增量屬性特征,以及每一候選廣告信息的第一預(yù)估交互概率;對廣告槽位的增量屬...
          • 本申請?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)建初始畫布請求,請求中攜帶用戶信息;在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件;根據(jù)判斷組件對用戶信息進(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),提取有價值的特征,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立房價預(yù)測模型,利用AIGC技術(shù)進(jìn)行圖計算,揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場之間的關(guān)聯(lián)和影響,通過...
          • 本發(fā)明公開了一種關(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,提取有價值的特征;對大規(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)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確...
          • 本說明書實施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機(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的運(yùn)動路徑;基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑;基于融合比例對所述運(yùn)動路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進(jìn)行融...
          • 本發(fā)明實施例提供電池表面的缺陷檢測方法、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方法包括:獲取深度傳感器采集的待測電池表面的深度圖;根據(jù)所述深度圖中各像素點的深度值,確定參考深度值;基于所述各像素點的深度值與所述參考深度值之間...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像檢測方法及存儲介質(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或多個提示信息對,每個提示信息對包括一個提示圖像、以及該提示圖像對應(yīng)的提示真值;一個或多個提示信息對用于提示執(zhí)行檢測任務(wù)的種類為第一檢測任務(wù);提示真值用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于超聲的實時腹直肌分割和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;通過超聲探頭對患者的左右腹直肌區(qū)域分別進(jìn)行掃描,通過空間位置傳感器記錄每一張二維...
          • 本申請實施例公開了一種虛實結(jié)合標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請實施例提供的技術(shù)方案通過根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標(biāo)、多個特征點的特征點世界坐標(biāo)、靶心在增強(qiáng)現(xiàn)實設(shè)備的透視視野的不同位置下的多個觀察圖像和定位標(biāo)識與靶心對應(yīng)時的多...
          • 本申請?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)對應(yīng)的原始色彩變換函數(shù);對原始色彩變換函數(shù)在設(shè)...
          • 本說明書實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)音頻對應(yīng)的至少一個目標(biāo)圖像,其中,至少一個目標(biāo)圖像...
          • 本申請公開了一種納米孔過孔事件的檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,所述方法包括:獲取納米孔的待檢測數(shù)據(jù);對所述待檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到所述待檢測數(shù)據(jù)對應(yīng)的待檢測圖像;將所述待檢測圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的過孔預(yù)測模型進(jìn)行過孔分類識別,...
          • 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、在芯片封裝測試過程中,收集測試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的功能測試數(shù)據(jù)和封裝焊球質(zhì)量數(shù)據(jù);步驟2、對測試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的...
          • 本申請?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、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品,可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景;方法包括:獲取第一樣本圖像;對第一樣本圖像進(jìn)行圖像特征提取處理,得到...
          • 本申請公開了一種訓(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...
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