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          • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法與裝置,在該方法中,電子設(shè)備可以確定第一信息,第一信息包括第一用戶信息與第一用戶行為特征和第二用戶行為特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,第一用戶行為特征對(duì)應(yīng)的參數(shù)與第二用戶行為特征對(duì)應(yīng)的參數(shù)不同;根據(jù)第一信息得到第二信息,第二...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N門店選品方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),包括:根據(jù)獲取的第一門店在至少一個(gè)商品類目的銷售數(shù)據(jù)和參照門店在各個(gè)商品類目的銷售數(shù)據(jù),確定第一門店的目標(biāo)商品類目,根據(jù)對(duì)目標(biāo)商品類目進(jìn)行聚合的結(jié)果,確定第一門店的第一類目標(biāo)簽,根據(jù)第一...
          • 本發(fā)明公開了一種訂單詳情的查詢方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:根據(jù)監(jiān)聽統(tǒng)一訂單隊(duì)列獲取到的訂單概要消息,得到訂單查詢參數(shù),統(tǒng)一訂單隊(duì)列集成了各種業(yè)務(wù)訂單隊(duì)列;根據(jù)訂單詳情查詢統(tǒng)一接口和訂單查詢參數(shù),查詢訂單基礎(chǔ)屬...
          • 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(shí)施方式包括:響應(yīng)于接收到業(yè)務(wù)流程監(jiān)控請(qǐng)求,獲取所述業(yè)務(wù)流程中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的埋點(diǎn)數(shù)據(jù);根據(jù)所述各個(gè)節(jié)點(diǎn)的埋點(diǎn)數(shù)據(jù),生成所述業(yè)務(wù)流程的操作時(shí)間序列;根據(jù)預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)時(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝硕稚唐返膬r(jià)格調(diào)整方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,具體實(shí)現(xiàn)方案為:獲取二手商品的當(dāng)前定價(jià),以及,二手商品的參考價(jià);根據(jù)當(dāng)前定價(jià)與參考價(jià)確定二手商品的第一預(yù)期增長(zhǎng)值;在第一預(yù)期增長(zhǎng)值大于等于第一預(yù)設(shè)值的情況下,則根據(jù)二手商品的當(dāng)...
          • 本發(fā)明涉及機(jī)器視覺檢測(cè)領(lǐng)域,涉及一種使用CAD模型對(duì)目標(biāo)工件進(jìn)行位姿估計(jì)的方法。該方法包括:使用工件的CAD模型渲染生成位姿標(biāo)注數(shù)據(jù)集和位姿模板圖像;通過(guò)已訓(xùn)練的基于對(duì)比學(xué)習(xí)的模板匹配網(wǎng)絡(luò)對(duì)模板圖像與目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取和相似度計(jì)算得到目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)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(shí)間段內(nèi)對(duì)目標(biāo)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...
          • 本申請(qǐng)涉及一種圖像配準(zhǔn)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取待配準(zhǔn)圖像和相對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)圖像;基準(zhǔn)圖像中包括多個(gè)基準(zhǔn)區(qū)域;對(duì)于不同的基準(zhǔn)區(qū)域,使用不同的配準(zhǔn)策略將待配準(zhǔn)圖像和基準(zhǔn)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。使用本申請(qǐng)?zhí)峁┑膱D像配準(zhǔn)方法能...
          • 本公開提供一種圖像處理方法,包括:初始化開放圖形庫(kù)(OpenGL)環(huán)境以及開放計(jì)算語(yǔ)言(OpenCL)環(huán)境,創(chuàng)建OpenGL輸入紋理對(duì)象和OpenGL輸出紋理對(duì)象,并得到OpenCL指令隊(duì)列;將待處理圖像存入OpenGL輸入紋理;創(chuàng)建與Op...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖文生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:獲取故事數(shù)據(jù)集,對(duì)故事數(shù)據(jù)集中各源圖片進(jìn)行圖意內(nèi)容情節(jié)分析和細(xì)粒度語(yǔ)義提取處理,得到基礎(chǔ)情節(jié)文本和各源圖片的故事細(xì)節(jié)特征;根據(jù)各源圖片的故事細(xì)節(jié)特征和基礎(chǔ)情節(jié)文本,生...
          • 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(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該圖像渲染方法包括:響應(yīng)于針對(duì)待渲染圖像幀的圖像渲染指令,生成查詢請(qǐng)求;查詢請(qǐng)求攜帶有與待渲染圖像幀關(guān)聯(lián)的標(biāo)識(shí)信息;基于標(biāo)識(shí)信息,確定針對(duì)待渲染圖像幀的目標(biāo)渲染管線;基...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的第n級(jí)空間網(wǎng)格進(jìn)行自適應(yīng)體素更新,得到第n+1級(jí)空間網(wǎng)格,第n+1級(jí)空間網(wǎng)格中三維表面的體素分布密集程度高于第n級(jí)空間網(wǎng)格中三維表面...
          • 本公開公開了一種模型的生成方法、點(diǎn)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(diǎn)云;提取所述原始點(diǎn)云的特征;將所述特征輸入至聚類網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)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(diǎn)云中點(diǎn)和超點(diǎn)關(guān)聯(lián)圖的生成。本公開采用了端到端...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)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(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于小樣本圖像分類時(shí)存在的過(guò)平滑問(wèn)題,提出采用基于高斯的注意力加權(quán)方案和節(jié)點(diǎn)/邊隨機(jī)丟棄方案實(shí)現(xiàn)對(duì)圖上信息傳播的糾正,增強(qiáng)圖...
          • 本公開涉及一種圖像分類方法、裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(gè)提示模板輸入文本編碼器,以獲取多個(gè)提示模板中的每一個(gè)提示模板對(duì)應(yīng)的第一文本特征向量,每一個(gè)提示模板包括一個(gè)圖像類別的文本提示信息;將待分...
          • 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(cè)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(cè)單元,步驟如下:將雙時(shí)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...
          • 一種基于三元圖生成模型的用于視頻摳圖方法,通過(guò)在離線階段構(gòu)建并訓(xùn)練基于U?Net和時(shí)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(biāo)的二元圖后,進(jìn)一步自動(dòng)生成該目標(biāo)對(duì)應(yīng)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(dòng)預(yù)測(cè)...
          • 本公開提供了一種目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。該方法應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)模型,該目標(biāo)檢測(cè)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(cè)頭。目標(biāo)檢測(cè)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(cè)頭均是通過(guò)利用稀疏特征向量來(lái)確定所述待檢測(cè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中...
          • 本公開的實(shí)施例公開了文本檢測(cè)方法和裝置。該方法的具體實(shí)施方式包括:通過(guò)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(cè)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...
          • 本申請(qǐng)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(duì)于虹膜上的至少一個(gè)特征點(diǎn),計(jì)算至少一個(gè)特征點(diǎn)...
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