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          • 本發(fā)明公開了一種輸血醫(yī)學教學中新生兒ABO溶血病檢測模擬標本的制備方法,包括以下步驟:a、收集健康人血漿或血清,吸收IgM抗?A、抗?B和抗?AB;b、分離吸收后血漿或血清,并取上層血漿或血清備用;c、致敏對應血型紅細胞,即A型或B型紅細胞...
          • 本申請涉及智慧教室技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種智能黑板及其制備方法。所述智能黑板包括玻璃顯示面板和顯示控制組件;所述玻璃顯示面板包括書寫面以及與所述書寫面相對的背面,所述顯示控制組件位于所述背面一側(cè),用于控制所述玻璃顯示面板的顯示;所述書寫面具有...
          • 本公開涉及地面清潔設(shè)備的控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備,所述方法包括:獲取第一指令,根據(jù)所述第一指令控制移動清潔設(shè)備至少部分移出基站;獲取語音控制信息,根據(jù)所述語音控制信息控制移動清潔設(shè)備執(zhí)行對應操作。本公開通過第一指令先控制移動清潔設(shè)備至...
          • 本申請公開了一種虹膜建模方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,屬于虹膜建模領(lǐng)域。該方法包括:獲取虹膜圖像;基于虹膜圖像構(gòu)建內(nèi)外輪廓模型,內(nèi)外輪廓模型用于表征二維平面中虹膜的內(nèi)輪廓與外輪廓的曲線特征;對于虹膜上的至少一個特征點,計算至少一個特征點...
          • 本公開的實施例公開了文本檢測方法和裝置。該方法的具體實施方式包括:通過文本分割模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)從文本圖像中提取出視覺特征圖;將所述視覺特征圖輸入文本分割模型的檢測頭,輸出文本區(qū)域圖像和文本核作為初始分割結(jié)果,其中,所述文本核為所述文本區(qū)域...
          • 本公開提供了一種目標檢測方法及裝置。該方法應用于目標檢測模型,該目標檢測模型包括3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭。目標檢測模型中的3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭均是通過利用稀疏特征向量來確定所述待檢測點云數(shù)據(jù)中...
          • 一種基于三元圖生成模型的用于視頻摳圖方法,通過在離線階段構(gòu)建并訓練基于U?Net和時序融合模塊的三元圖生成網(wǎng)絡(luò),在在線階段將其分割并得到目標的二元圖后,進一步自動生成該目標對應的三元圖。本發(fā)明根據(jù)原視頻序列和分割網(wǎng)絡(luò)得到的二元圖序列自動預測...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像超分辨率技術(shù)的跨空間分辨率遙感圖像變化檢測方法,內(nèi)容包括超分辨率圖像重建單元、特征提取器單元、差異分析單元、變化檢測單元,步驟如下:將雙時相遙感圖像中的低空間分辨率圖像輸入所述超分辨率圖像重建單元,獲得超分辨...
          • 本公開涉及一種圖像分類方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該圖像分類方法,包括:將多個提示模板輸入文本編碼器,以獲取多個提示模板中的每一個提示模板對應的第一文本特征向量,每一個提示模板包括一個圖像類別的文本提示信息;將待分...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺、圖像分類和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小樣本圖像分類方法。該方法針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用于小樣本圖像分類時存在的過平滑問題,提出采用基于高斯的注意力加權(quán)方案和節(jié)點/邊隨機丟棄方案實現(xiàn)對圖上信息傳播的糾正,增強圖...
          • 本公開公開了一種模型的生成方法、點云分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述生成方法包括獲取原始點云;提取所述原始點云的特征;將所述特征輸入至聚類網(wǎng)絡(luò)中進行訓練,以生成關(guān)聯(lián)圖模型;所述關(guān)聯(lián)圖模型用于原始點云中點和超點關(guān)聯(lián)圖的生成。本公開采用了端到端...
          • 本申請實施例公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對目標物體對應的第n級空間網(wǎng)格進行自適應體素更新,得到第n+1級空間網(wǎng)格,第n+1級空間網(wǎng)格中三維表面的體素分布密集程度高于第n級空間網(wǎng)格中三維表面...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像渲染方法及裝置、終端設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。該圖像渲染方法包括:響應于針對待渲染圖像幀的圖像渲染指令,生成查詢請求;查詢請求攜帶有與待渲染圖像幀關(guān)聯(lián)的標識信息;基于標識信息,確定針對待渲染圖像幀的目標渲染管線;基...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N圖文生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),其中,該方法包括:獲取故事數(shù)據(jù)集,對故事數(shù)據(jù)集中各源圖片進行圖意內(nèi)容情節(jié)分析和細粒度語義提取處理,得到基礎(chǔ)情節(jié)文本和各源圖片的故事細節(jié)特征;根據(jù)各源圖片的故事細節(jié)特征和基礎(chǔ)情節(jié)文本,生...
          • 本公開提供一種圖像處理方法,包括:初始化開放圖形庫(OpenGL)環(huán)境以及開放計算語言(OpenCL)環(huán)境,創(chuàng)建OpenGL輸入紋理對象和OpenGL輸出紋理對象,并得到OpenCL指令隊列;將待處理圖像存入OpenGL輸入紋理;創(chuàng)建與Op...
          • 本申請涉及一種圖像配準方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取待配準圖像和相對應的基準圖像;基準圖像中包括多個基準區(qū)域;對于不同的基準區(qū)域,使用不同的配準策略將待配準圖像和基準圖像進行配準。使用本申請?zhí)峁┑膱D像配準方法能...
          • 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),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取指定時間段內(nèi)對目標眼部采集的至少兩張眼部圖像;提取至少兩張眼部圖像中的第一類型特征的特征值;按照至少兩張眼部圖像的采集順序,獲取第一特征值變化信息,第...
          • 本發(fā)明涉及機器視覺檢測領(lǐng)域,涉及一種使用CAD模型對目標工件進行位姿估計的方法。該方法包括:使用工件的CAD模型渲染生成位姿標注數(shù)據(jù)集和位姿模板圖像;通過已訓練的基于對比學習的模板匹配網(wǎng)絡(luò)對模板圖像與目標圖像進行特征提取和相似度計算得到目標...
          • 本申請?zhí)峁┝硕稚唐返膬r格調(diào)整方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,具體實現(xiàn)方案為:獲取二手商品的當前定價,以及,二手商品的參考價;根據(jù)當前定價與參考價確定二手商品的第一預期增長值;在第一預期增長值大于等于第一預設(shè)值的情況下,則根據(jù)二手商品的當...
          • 本發(fā)明公開了一種業(yè)務(wù)流程的監(jiān)控方法和裝置,涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括:響應于接收到業(yè)務(wù)流程監(jiān)控請求,獲取所述業(yè)務(wù)流程中各個節(jié)點的埋點數(shù)據(jù);根據(jù)所述各個節(jié)點的埋點數(shù)據(jù),生成所述業(yè)務(wù)流程的操作時間序列;根據(jù)預設(shè)的業(yè)務(wù)節(jié)點時...
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