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          • 本申請(qǐng)涉及一種影像配準(zhǔn)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和配準(zhǔn)系統(tǒng)。通過獲取包括患者的目標(biāo)部位的三維影像、從第一角度成像的第一二維影像以及從第二角度成像的第二二維影像,第一二維影像和第二二維影像均包括目標(biāo)部位;對(duì)第一二維影像和三維影像進(jìn)行配準(zhǔn),得到成像...
          • 本說明書實(shí)施例提供拍攝設(shè)備位姿確定方法、拍攝設(shè)備定位模型訓(xùn)練方法、車輛控制方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中拍攝設(shè)備位姿確定方法包括:確定目標(biāo)拍攝設(shè)備拍攝的目標(biāo)圖像;將所述目標(biāo)圖像輸入拍攝設(shè)備定位模型,獲得所述目標(biāo)拍攝設(shè)備的設(shè)備...
          • 本公開涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)與芯片,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括:根據(jù)第一圖像的第一圖像參數(shù)與兩幀第二圖像的第二圖像參數(shù),得到目標(biāo)圖像參數(shù);其中,第一圖像參數(shù)用于表征第一圖像的像素灰度值的變化程度,第二圖像參數(shù)用于表征...
          • 本公開提供圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括根據(jù)平滑序列中之前的多個(gè)姿態(tài)幀的平滑姿態(tài)參數(shù)、加速度衰減系數(shù)w的初始值和當(dāng)前姿態(tài)幀的加速度a的初始值,在包含當(dāng)前時(shí)刻的未來預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)由遠(yuǎn)及近依次確定平滑序列中多個(gè)姿態(tài)幀的平滑姿...
          • 本發(fā)明提供一種提升yolov8后處理速度的方法,所述方法在后處理過程中將concat操作去掉,直接取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)做相應(yīng)的計(jì)算,其中softmax和卷積是必須要進(jìn)行的操作,故在做softmax和卷積操作之前只保留有效數(shù)據(jù),去掉無效數(shù)據(jù)。本方法最...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:在編輯界面中顯示原始圖像的縮略圖像;響應(yīng)于檢測到編輯操作,基于所述編輯操作編輯所述縮略圖像,得到編輯后的縮略圖像,所述編輯后的縮略圖像為編輯后的原始圖像的縮略圖像,所述編輯...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種盲水印處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序,該方法包括:獲取由第一圖像中亮度分量構(gòu)成的第一亮度圖像和水印信息,第一圖像具有設(shè)定顏色格式;對(duì)第一亮度圖像進(jìn)行邊緣檢測處理,以確定第一亮度圖像中包含的目標(biāo)邊緣線;根據(jù)目標(biāo)邊緣線將水印...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)設(shè)備,區(qū)塊鏈所在的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中包括多個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)備,各節(jié)點(diǎn)設(shè)備中均維護(hù)有區(qū)塊交易緩存區(qū),區(qū)塊交易緩存區(qū)中包括待生成區(qū)塊的交易數(shù)據(jù),且所述區(qū)塊交易緩存區(qū)對(duì)應(yīng)有交易時(shí)間區(qū)間;其中方法包括:獲取當(dāng)前...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種資源事件處理方法及相關(guān)裝置,其中該方法包括:響應(yīng)所接收的資源退回事件,調(diào)用資源退回服務(wù)執(zhí)行資源退回事件對(duì)應(yīng)的退回關(guān)聯(lián)操作;退回關(guān)聯(lián)操作包括與將未接收資源退回至原賬戶相關(guān)的操作;接收退回關(guān)聯(lián)操作的第一操作結(jié)果;響應(yīng)第一操...
          • 本申請(qǐng)公開一種備件需求預(yù)測方法、裝置及相關(guān)產(chǎn)品,可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛、數(shù)據(jù)計(jì)算等各種場景。在該方法中,獲取備件樣本的歷史出庫數(shù)據(jù),并獲取備件樣本對(duì)應(yīng)的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);拼接歷史出庫數(shù)據(jù)和歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到第一訓(xùn)練樣本;利用...
          • 本申請(qǐng)公開了一種用于農(nóng)場巡田的路徑規(guī)劃方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取農(nóng)業(yè)區(qū)域的遙感影像;根據(jù)遙感影像確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目標(biāo)時(shí)間點(diǎn)的作物長勢結(jié)果;根據(jù)作物長勢結(jié)果確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目標(biāo)時(shí)間點(diǎn)的巡田終點(diǎn);建立農(nóng)業(yè)區(qū)域的路網(wǎng)拓?fù)鋱D;確定農(nóng)業(yè)區(qū)域在目...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法以及相關(guān)設(shè)備,可用于人工智能領(lǐng)域的圖像處理領(lǐng)域中,方法包括:獲取第一信息和第一噪聲,并將第一信息和第一噪聲進(jìn)行融合得到第二噪聲,第一信息指示第一訓(xùn)練圖像中像素點(diǎn)的類別,利用第二噪聲對(duì)第二訓(xùn)練圖...
          • 本申請(qǐng)公開了一種離子控制方法及裝置,屬于量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該裝置包括:離子屏蔽模塊和離子操控模塊。離子屏蔽模塊用于對(duì)離子阱中不需要被操控的第一離子照射第一屏蔽光,使得第一離子的能級(jí)在第一屏蔽光的作用下由初始能級(jí)變化為第一能級(jí);離子操控模塊用...
          • 本發(fā)明提供一種設(shè)計(jì)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法,所述方法包括以下步驟:S1.將普通卷積改為深度卷積;S2.網(wǎng)絡(luò)剪枝,即對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通道數(shù)剪枝操作;S3.修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)塊;S4.減少網(wǎng)絡(luò)輸出個(gè)數(shù);S5.修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。提升整體的運(yùn)行速度,減小使用內(nèi)存。
          • 本申請(qǐng)公開了一種文本處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及大模型技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取原始文本,其中,原始文本中包含有變異字符,變異字符為基于用戶意圖輸入的錯(cuò)誤字符;對(duì)原始文本進(jìn)行字符重構(gòu),得到重構(gòu)文本,其中,重構(gòu)文本...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車輛駕駛的仿真方法、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)用于交通領(lǐng)域;方法包括:控制目標(biāo)仿真車輛在第一仿真車道上行駛,并控制仿真車輛編隊(duì)在與第一仿真車道相鄰的第二仿真車道上行駛;響應(yīng)于控制目標(biāo)仿真車輛換道...
          • 本申請(qǐng)涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種漏洞屏蔽方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中,漏洞屏蔽方法包括:在Go程序發(fā)布后,對(duì)于Go程序的漏洞代碼部分,開發(fā)人員可以重新編譯Go程序中的源代碼,并將目標(biāo)代碼模塊(如漏洞檢測函數(shù)、修復(fù)過漏洞的代碼等...
          • 本申請(qǐng)公開了一種軟件的安全檢測方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、云計(jì)算安全領(lǐng)域。其中,該方法包括:監(jiān)測待測軟件對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備執(zhí)行的訪問操作,獲取待測軟件執(zhí)行訪問操作過程中所產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù);將行為數(shù)據(jù)輸入至安全檢測模型中進(jìn)行檢測,得到檢測結(jié)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種行為預(yù)測模型訓(xùn)練、行為預(yù)測方法、裝置及電子設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該訓(xùn)練方法包括:獲取至少一個(gè)業(yè)務(wù)方對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括至少一個(gè)業(yè)務(wù)方對(duì)應(yīng)的多個(gè)樣本對(duì)象的樣本對(duì)象特征和每個(gè)樣本對(duì)象的預(yù)設(shè)行為標(biāo)簽,樣本對(duì)象特征...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種時(shí)間序列數(shù)據(jù)增強(qiáng)與故障預(yù)測模型訓(xùn)練方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請(qǐng)實(shí)施例中,在具有隨機(jī)波動(dòng)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中,引入基于數(shù)據(jù)滑動(dòng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式,這種增強(qiáng)方式通過改變時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的相對(duì)數(shù)據(jù)位置,而不改變時(shí)間序列數(shù)據(jù)...
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