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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N游戲的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,通過終端設(shè)備提供圖形用戶界面,圖形用戶界面中顯示有虛擬場(chǎng)景,該渲染方法包括:獲取在基于物理的渲染流程中待優(yōu)化的目標(biāo)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的原始色彩變換函數(shù);對(duì)原始色彩變換函數(shù)在設(shè)...
          • 本說明書實(shí)施例提供圖像生成方法,其中圖像生成方法包括:獲取目標(biāo)音頻和所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的初始圖像,以及與所述目標(biāo)音頻關(guān)聯(lián)的參考視頻;將所述目標(biāo)音頻和所述參考視頻輸入至圖像生成模型,獲得所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)圖像,其中,至少一個(gè)目標(biāo)圖像...
          • 本申請(qǐng)公開了一種納米孔過孔事件的檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,所述方法包括:獲取納米孔的待檢測(cè)數(shù)據(jù);對(duì)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)圖像;將所述待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的過孔預(yù)測(cè)模型進(jìn)行過孔分類識(shí)別,...
          • 本發(fā)明提出了一種芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法和系統(tǒng),芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法,包括以下步驟:步驟1、在芯片封裝測(cè)試過程中,收集測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的功能測(cè)試數(shù)據(jù)和封裝焊球質(zhì)量數(shù)據(jù);步驟2、對(duì)測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的文生圖模型訓(xùn)練方法、圖像生成方法、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)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景;方法包括:獲取第一樣本圖像;對(duì)第一樣本圖像進(jìn)行圖像特征提取處理,得到...
          • 本申請(qǐng)公開了一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法、表情系數(shù)提取方法,該方法包括:先獲取表情系數(shù)采集序列和至少兩個(gè)圖像采集序列;再依據(jù)該表情系數(shù)采集序列和該至少兩個(gè)圖像采集序列,構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù),以便后續(xù)能夠基于該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型更新處理,并利用更新后的模型進(jìn)行...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種視頻處理方法、模型訓(xùn)練方法、相應(yīng)的裝置和電子設(shè)備,涉及人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、交通等領(lǐng)域。該方法通過訓(xùn)練好的視頻特征編碼器,提取待處理視頻的目標(biāo)視頻特征,并通過訓(xùn)練好的視頻特征維度...
          • 本發(fā)明提供一種文字角度矯正的方法,包括:S1,攝像頭獲取輸入圖像;S2,將采集的圖像送入文字偵測(cè)模型,進(jìn)行文字偵測(cè),通過模型得到圖像中文本分布的熱圖;S3,分別得到熱圖的各個(gè)連通域,并且通過分段方式獲取連通域的每個(gè)段分段外廓;以此獲取整個(gè)連...
          • 本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別的防撞臉的方法,包括:S1,通過圖像捕獲,進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、人臉特征提取,獲取人臉的五個(gè)角度:正臉、左側(cè)臉、右側(cè)臉、抬頭和低頭的特征向量;S2,特征歸一化:特征歸一化針對(duì)的是5個(gè)人臉特征向量;存儲(chǔ)歸一化...
          • 本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別提高手勢(shì)跟蹤準(zhǔn)確度的方法,所述方法包括以下步驟:S0、開始;S1、獲取圖像;S2、人臉識(shí)別;S3、手勢(shì)跟蹤;S4、手勢(shì)識(shí)別;S5、判斷是否結(jié)束:如果是,則結(jié)束整個(gè)流程;如果否,則返回步驟S1。提出使用人臉識(shí)別的結(jié)果...
          • 本申請(qǐng)公開了一種車輛預(yù)警方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括:在檢測(cè)到存在當(dāng)前時(shí)刻之后的第一時(shí)長(zhǎng)內(nèi)將會(huì)駛?cè)氲谝宦房诘牡谝卉囕v的情況下,獲取所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,以及所述總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);在所述第一車輛的總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分大于預(yù)設(shè)...
          • 本申請(qǐng)涉及圖片生成設(shè)備及其控制方法以及平視顯示器。本公開的實(shí)施方式提供了一種圖片生成設(shè)備,該圖片生成設(shè)備包括:光源;空間光調(diào)制器(SLM),其被配置成使用從光源傳輸?shù)墓鈦磔敵鰣D像;以及控制單元,其被配置成基于周圍環(huán)境的照度或圖像的內(nèi)容中的至...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種語音處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:確定第一語音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一語音特征信息,第一語音特征信息為在采用流式語音識(shí)別模型對(duì)第一語音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別時(shí)流式語音識(shí)別模型中編碼器的中間層輸出特征進(jìn)行確定;采用預(yù)訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明提供一種基于輕量級(jí)語音增強(qiáng)模型的語音增強(qiáng)方法,該方法包括:步驟S1,獲取待增強(qiáng)的語音信號(hào);步驟S2,將語音信號(hào)輸入預(yù)先訓(xùn)練的輕量級(jí)語音增強(qiáng)模型,得到語音信號(hào)的增強(qiáng)信號(hào),其中,輕量級(jí)語音增強(qiáng)模型以門控循環(huán)單元與混合專家模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為骨...
          • 本公開涉及一種打擊音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。該方法包括:接收預(yù)設(shè)終端依次發(fā)送的多個(gè)速度信號(hào);其中,多個(gè)速度信號(hào)用于記錄預(yù)設(shè)終端隨用戶手部移動(dòng)的速度,速度信號(hào)包括時(shí)序相鄰的第一速度信號(hào)和第二速度信號(hào),第一速度信號(hào)的時(shí)序先于第二...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種相變存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)訪問方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在本申請(qǐng)實(shí)施例中,在PCM的控制器中增加少量的SRAM資源,在寫階段,利用SRAM提供的位圖可以對(duì)各個(gè)粗粒度單位時(shí)間是否發(fā)生寫操作進(jìn)行記錄;利用SRAM提供的布隆過濾器可以對(duì)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種存儲(chǔ)器裝置、存儲(chǔ)器系統(tǒng)、存儲(chǔ)器控制器及操作方法。其中,存儲(chǔ)器裝置包括:存儲(chǔ)單元陣列,包括多個(gè)存儲(chǔ)單元,預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的存儲(chǔ)單元形成一個(gè)碼字;外圍電路,與存儲(chǔ)單元陣列耦接且被配置為:獲取至少一個(gè)碼字在目標(biāo)讀取電壓下對(duì)應(yīng)的第一結(jié)果...
          • 本申請(qǐng)公開了一種內(nèi)存的編解碼方法方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),編碼方法包括:獲取待寫入的數(shù)據(jù)塊和與數(shù)據(jù)塊對(duì)應(yīng)的已知字串;對(duì)數(shù)據(jù)塊和已知字串進(jìn)行糾錯(cuò)編碼得到糾錯(cuò)信息;將數(shù)據(jù)塊和糾錯(cuò)信息進(jìn)行拼接得到糾錯(cuò)碼碼字并存入內(nèi)存。通過引入已知字串與數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型對(duì)第一生物分子樣本的序列進(jìn)行特征提取,得到第一特征;通過分子結(jié)合預(yù)測(cè)模型對(duì)第二生物分子樣本的序列進(jìn)行特征提取,得到第二特...
          • 本申請(qǐng)公開了一種配體信息生成模型的訓(xùn)練、配體信息的生成方法及裝置,屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取樣本受體信息和樣本配體信息,樣本配體信息描述的配體與樣本受體信息描述的受體之間的結(jié)合親和力不小于設(shè)定親和力;通過待訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于樣...
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