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								      本發(fā)明公開了一種基于智能設(shè)備結(jié)合多種消費(fèi)模式的食堂管理方法，涉及數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)管理智能分析技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)分層級(jí)錄入的食堂管理辦法和食堂性質(zhì)，統(tǒng)一管理就餐和補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，完成各級(jí)別食堂管理數(shù)據(jù)的智能核算；根據(jù)各食堂設(shè)備信息的錄入和日常信息變更維護(hù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開一種模型參數(shù)更新方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：對(duì)于N個(gè)執(zhí)行進(jìn)程中的目標(biāo)執(zhí)行進(jìn)程，輸入對(duì)應(yīng)的目標(biāo)輸入量數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)執(zhí)行進(jìn)程執(zhí)行基于目標(biāo)輸入量數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練過程，得到全部模型參數(shù)中每個(gè)模型參數(shù)的梯度值；基于模型參數(shù)集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紅外及可見光圖像轉(zhuǎn)換生成方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端，其中方法包括獲取待轉(zhuǎn)換圖像，將待轉(zhuǎn)換圖像輸入至紅外光及可見光圖像轉(zhuǎn)換模型，以獲取轉(zhuǎn)換完成圖像；紅外光及可見光圖像轉(zhuǎn)換模型生成過程包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多對(duì)訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理，提供一種圖像處理方法，該方法包括：獲取待顯示的原始圖像；將原始圖像進(jìn)行網(wǎng)格劃分，以生成目標(biāo)網(wǎng)格；將目標(biāo)網(wǎng)格的邊緣點(diǎn)作為控制點(diǎn)進(jìn)行拉伸，以形成目標(biāo)圖像的外輪廓，并獲取拉伸后邊緣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)；遍歷目標(biāo)網(wǎng)格的內(nèi)部填充點(diǎn)，根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理，提供一種圖像處理方法，該方法包括：獲取待顯示的原始圖像；將所述原始圖像進(jìn)行網(wǎng)格劃分，以生成目標(biāo)網(wǎng)格；將所述目標(biāo)網(wǎng)格的邊緣點(diǎn)作為控制點(diǎn)進(jìn)行拉伸，以形成目標(biāo)圖像的外輪廓，并獲取拉伸后所述邊緣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)；生成與所述目標(biāo)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的實(shí)施例公開了一種圖像生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(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(chǎng)景，該方法包括：獲取目標(biāo)身份對(duì)應(yīng)的目標(biāo)身份特征向量，并初始化隨機(jī)噪聲圖像；根據(jù)目標(biāo)身份特征向量對(duì)隨機(jī)噪聲圖像進(jìn)行擴(kuò)散去噪處理得...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種訓(xùn)練用于圖像上色的模型的方法和設(shè)備、圖像上色方法和設(shè)備以及介質(zhì)。訓(xùn)練方法包括：獲得彩色視頻流中的當(dāng)前幀線稿的像素點(diǎn)與參考幀線稿的像素點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系和指示當(dāng)前幀與參考幀的畫面之間存在差異的區(qū)域的遮擋掩膜；基于對(duì)應(yīng)關(guān)系扭轉(zhuǎn)參考幀，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N芯片異常的檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待檢測(cè)芯片的原始設(shè)計(jì)版圖中版圖基本結(jié)構(gòu)與分層信息；根據(jù)基本結(jié)構(gòu)的連接特征與預(yù)配置的觀測(cè)模式，對(duì)接觸孔進(jìn)行第一計(jì)算邏輯設(shè)置和顏色表征以獲取接觸孔層圖像；基于接觸孔層、金屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于光學(xué)檢測(cè)設(shè)備的目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，基于待檢測(cè)圖像中待檢測(cè)目標(biāo)的類型信息和輪廓信息進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，以得到待檢測(cè)目標(biāo)的檢測(cè)信息。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于改進(jìn)非極大抑制的激光中心線提取方法，該方法步驟為：(1)預(yù)處理激光圖像，將圖像灰度化；(2)使用Gamma算法對(duì)圖像進(jìn)行噪音過濾，將圖像中過暗或過量的噪音進(jìn)行刪除，保留合適的像素點(diǎn)集合；(3)Sobel算子獲取梯度：Sobel...
								
            
							
            
							
						
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								      為解決對(duì)象處于不同復(fù)雜姿態(tài)時(shí)其特定部位的智能定位決策問題，本發(fā)明提供了對(duì)象特定部位智能定位與決策的方法、系統(tǒng)和裝置。所述方法包括：對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行成像得到成像數(shù)據(jù)；將所述成像數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)以得到對(duì)象特定部位的點(diǎn)坐標(biāo)和姿態(tài)可執(zhí)行度的識(shí)別定...
								
            
							
            
							
						
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								      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)，所述圖像處理方法，包括：獲取待處理的第一圖像；所述第一圖像的位寬為第一位寬；確定所述第一圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的彩斑強(qiáng)度值；其中，彩斑強(qiáng)度值用于指示所述像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行位寬轉(zhuǎn)換后呈現(xiàn)彩斑...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像生成的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，其中，所述方法包括：對(duì)參考圖像集中的參考圖像進(jìn)行特征提取，得到第一提取結(jié)果，其中，所述參考圖像集中包括至少一個(gè)參考圖像；對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征提取，得到第二提取結(jié)果，其中，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車道中心線生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取車輛當(dāng)前檢測(cè)到的車道線的集合；基于車輛位置、車輛朝向以及所述集合，生成包括多個(gè)引導(dǎo)點(diǎn)的參考引導(dǎo)線；針對(duì)每個(gè)引導(dǎo)點(diǎn)，根據(jù)所述引導(dǎo)點(diǎn)的朝向方向的垂線與所述集合中各條車道...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木動(dòng)畫模擬方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木動(dòng)畫模擬方法包括：將二維草圖表示為由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖結(jié)構(gòu)；對(duì)圖結(jié)構(gòu)中的每條邊賦予物理屬性，并根據(jù)物理屬性進(jìn)行物理模擬，物理屬性包括質(zhì)量、速度、角加速度等；通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種索引貼圖的生成方法、虛擬地形的生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，索引貼圖的生成方法包括：獲取各地表層級(jí)對(duì)應(yīng)的各權(quán)重貼圖，權(quán)重貼圖包括權(quán)重為第一預(yù)設(shè)值的白色區(qū)域和權(quán)重為第二預(yù)設(shè)值的黑色區(qū)域，每?jī)蓚€(gè)權(quán)重貼圖的白色區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種虛擬資源處理方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。方法包括：在虛幻引擎中確定待導(dǎo)出的虛擬資源，虛擬資源包含多個(gè)類型的構(gòu)成元素；通過前端腳本，針對(duì)每個(gè)構(gòu)成元素，按照預(yù)定導(dǎo)出規(guī)則對(duì)虛擬資源中的構(gòu)成元素進(jìn)行導(dǎo)出，得到構(gòu)成元素對(duì)應(yīng)的資源導(dǎo)出文件；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木建模方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木建模方法包括：獲取樹木的二維草圖；將二維草圖表示為由節(jié)點(diǎn)集和邊集組成的圖結(jié)構(gòu)，其中，節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)表示為二維坐標(biāo)，邊集中的邊由相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)組成；分別對(duì)節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)和圖結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維重建領(lǐng)域，公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：從采集的平面圖像中選取關(guān)鍵幀；獲取IMU數(shù)據(jù)，基于所述關(guān)鍵幀對(duì)所述IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)積分，得到預(yù)積分結(jié)果；根據(jù)所述預(yù)積分結(jié)果和所述關(guān)鍵幀進(jìn)行視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開了一種濕地分類方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：對(duì)濕地的高光譜圖像和激光雷達(dá)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到高光譜特征圖和點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征圖；分別對(duì)高光譜特征圖和點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征圖進(jìn)行特征提取，得到光譜空間特征...
								
            
							
            
							
						
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