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          • 本申請實施例公開一種存儲器裝置、操作方法及存儲器系統(tǒng)。該存儲器裝置包括:存儲單元陣列;存儲單元陣列包括多個存儲串;每一個存儲串包括多個存儲單元;每一個存儲單元被配置為多個數(shù)據(jù)態(tài)中的一個;多條字線,每一條字線與每一個存儲串中對應(yīng)的存儲單元耦接...
          • 一種摘要生成裝置及摘要生成方法被揭示。所述摘要生成裝置包含輸入輸出電路以及處理器。輸入輸出電路用以接收語音數(shù)據(jù)。處理器用以執(zhí)行以下步驟。步驟1:依據(jù)語音數(shù)據(jù)產(chǎn)生原稿文字?jǐn)?shù)據(jù)和語音文字對應(yīng)表。原稿文字?jǐn)?shù)據(jù)包含多個原稿句子。步驟2:依據(jù)原稿文字...
          • 本發(fā)明公開了一種面向復(fù)雜噪聲環(huán)境的快響應(yīng)語音增強方法,適用于信號處理領(lǐng)域,目的是為了增強在各種復(fù)雜噪聲環(huán)境下對實時性要求較高通信、擴音、助聽類設(shè)備中語音信號的可懂度,保障信息傳輸質(zhì)量以及更好還原數(shù)據(jù);通過兩個傳感器分別采集帶噪語音信號和參考...
          • 本申請實施例提供一種電子設(shè)備、竹書結(jié)構(gòu)、制備方法、顯示模組、電路板,涉及電子技術(shù)領(lǐng)域,用于在不犧牲電子設(shè)備性能的情況下,保障電子設(shè)備的散熱效果。電子設(shè)備包括顯示屏、竹書結(jié)構(gòu)以及中框,竹書結(jié)構(gòu)的材料為高模量、高導(dǎo)熱率的材料,例如竹書結(jié)構(gòu)的材料...
          • 本公開提供了一種食材特征識別模型的構(gòu)建及分類方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),食材特征識別模型的構(gòu)建方法包括:獲取若干樣本食材的目標(biāo)樣本圖像數(shù)據(jù);其中,所述目標(biāo)樣本圖像數(shù)據(jù)包括可見光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù);基于所述目標(biāo)樣本圖像數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)樣本圖像數(shù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N車道線拓?fù)潢P(guān)系識別方法、裝置、控制器、移動設(shè)備和計算機存儲介質(zhì),該方法包括:獲取包括多條車道線的圖像的道路圖像,對道路圖像中車道線的位置關(guān)系進行識別,確定至少一組相鄰車道線,將道路圖像中的車道線投影至參考平面,并確定所獲得投...
          • 本申請實施例提供了一種目標(biāo)檢測方法、裝置、控制器及自動駕駛設(shè)備,其中,目標(biāo)檢測方法包括:獲取自動駕駛設(shè)備所在目標(biāo)區(qū)域的多視角圖像以及對應(yīng)地相機參數(shù),目標(biāo)區(qū)域中包括待檢測的目標(biāo)對象;對多視角圖像進行特征提取,并融合相機參數(shù),得到目標(biāo)區(qū)域的三維...
          • 本發(fā)明公開了一種用于分布外樣本檢測的方法,所述方法包括:獲得數(shù)據(jù)集合,其中,所述數(shù)據(jù)集合中包括多個分布內(nèi)道路圖像樣本和至少一個待檢測道路圖像樣本;對所述數(shù)據(jù)集合中的每個道路圖像樣本進行與車道線相關(guān)聯(lián)的特征向量提取;針對所述至少一個待檢測道路...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:獲取視頻的特征,所述特征包括在時間維度上分布的多個特征圖,所述特征圖的維度包括通道維度和空間維度,將所述多個特征圖由在所述時間維度上的分布變?yōu)樵谒鐾ǖ谰S度或所述空間維度上的分布,得到所述一個或多...
          • 本發(fā)明涉及水聲信號與信息處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地涉及一種基于方位歷程圖的水聲目標(biāo)基底自動分類的方法及系統(tǒng)。該方法包括:提取水聲目標(biāo)方位歷程圖的峰值特征,以確定水聲目標(biāo);通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,構(gòu)建水聲目標(biāo)的主瓣基底模板Vmain
          • 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),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:提取圖像中的目標(biāo)區(qū)域,得到目標(biāo)區(qū)域圖,該目標(biāo)區(qū)域的像素分別屬于多個預(yù)設(shè)像素類別中的一個;對目標(biāo)區(qū)域圖進行特征提取,得到目標(biāo)區(qū)域圖的特征信息;基于特征信息對...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待處理的圖像和提示文本,所述圖像中包含至少一個對象,所述提示文本用于表示在所述圖像中所要尋找的目標(biāo)對象;在所述圖像中確定目標(biāo)區(qū)域,所述目標(biāo)區(qū)域用...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于期望最大化的多目標(biāo)軌跡聚類方法及系統(tǒng),該方法包括:設(shè)定多目標(biāo)的航行軌跡為直線運動,構(gòu)建各軌跡測量值的內(nèi)在統(tǒng)計分布;利用潛在變量模型引入代表多目標(biāo)類別的隱藏變量,建立各點跡與所屬目標(biāo)間的映射關(guān)系,將聚類問題轉(zhuǎn)化為樣本所屬類...
          • 一種基于光譜分組張量分解重建的高光譜圖像變化檢測方法,對于一對經(jīng)預(yù)處理的雙時高光譜圖像在空間維度上進行拼接后,在其所有光譜通道上提取得到直方圖特征,確定分組個數(shù)并依據(jù)直方圖特征對光譜通道進行分組;再對每張高光譜圖像的每一組光譜通道進行Tuc...
          • 本公開的實施例涉及圖像處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。在此提出的方法包括:獲取目標(biāo)圖像;基于圖像分割模型中與顯著性分割任務(wù)對應(yīng)的第一組查詢項,確定與第一組查詢項對應(yīng)的一組掩碼,其中掩碼用于表征目標(biāo)圖像的對應(yīng)的顯著性分割結(jié)果;以及基于一組掩...
          • 本申請公開了一種渲染方法及相關(guān)裝置。該渲染方法包括:當(dāng)?shù)谝淮翱诘闹辽俨糠謪^(qū)域被第二窗口覆蓋時,基于所述第一窗口被所述第二窗口覆蓋區(qū)域的坐標(biāo)和/或面積確認(rèn)是否調(diào)低所述第一窗口的渲染質(zhì)量;當(dāng)確認(rèn)調(diào)低所述第一窗口的渲染質(zhì)量時,以調(diào)低后的渲染質(zhì)量對...
          • 本申請實施例提供一種著色方法、電子設(shè)備以及電子芯片。所述方法包括:獲取針對第一圖像的第一著色率紋理圖,其中,所述第一圖像為根據(jù)當(dāng)前圖像幀數(shù)據(jù)進行變分辨率著色渲染所生成的圖像,所述第一圖像的分辨率低于圖像幀的渲染目標(biāo)分辨率;基于所述第一著色率...
          • 本公開涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì),方法包括:將包括形變?nèi)毕莸脑紙D像輸入圖像修復(fù)模型,得到第一像素值分布信息、第二像素值分布信息和第三像素值分布信息;圖像修復(fù)模型用于對原始圖像中的形變?nèi)毕葸M行修復(fù);第一輸出圖像包括第一...
          • 本公開提供了一種菜譜的生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,該生成方法包括:獲取用戶烹飪目標(biāo)菜肴的預(yù)設(shè)烹飪流程;從目標(biāo)菜肴對應(yīng)的初始菜譜中篩選出與預(yù)設(shè)烹飪流程不同的第一烹飪子流程;獲取每個第一烹飪子流程對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重;基于目標(biāo)權(quán)重對初始菜譜...
          • 本發(fā)明公開了一種可調(diào)式外掛懸臂支架系統(tǒng)和外掛懸臂支架的調(diào)整方法,涉及懸臂支架技術(shù)領(lǐng)域。包括模塊化設(shè)計模塊通過采用標(biāo)準(zhǔn)化的接口協(xié)議,使得各個模塊能夠無縫集成和協(xié)同工作,使得直接的調(diào)整過程更加模塊化,每個模塊都負(fù)責(zé)特定的功能,從而提高了調(diào)整的靈...
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