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								      本申請公開了一種重復(fù)申訴處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，可應(yīng)用于產(chǎn)品申訴、服務(wù)申訴等各種場景，方法包括：基于申訴次數(shù)和解脫狀態(tài)構(gòu)建GE矩陣；基于GE矩陣，確定賬戶進(jìn)行重復(fù)申訴的問題類型；基于重復(fù)申訴率和重復(fù)申訴量，確定問題解決優(yōu)先級；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電池殘值評估方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，電子設(shè)備可以響應(yīng)于殘值評估啟動信號，向電池對應(yīng)的管理系統(tǒng)發(fā)送電池健康狀態(tài)獲取指令，以接收管理系統(tǒng)發(fā)送的電池的實時健康狀態(tài)信息；基于實時健康狀態(tài)信息、電池的當(dāng)前回收單價信息、電池的初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(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應(yīng)的參數(shù)與第二用戶行為特征對應(yīng)的參數(shù)不同；根據(jù)第一信息得到第二信息，第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N門店選品方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，包括：根據(jù)獲取的第一門店在至少一個商品類目的銷售數(shù)據(jù)和參照門店在各個商品類目的銷售數(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種訂單詳情的查詢方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：根據(jù)監(jiān)聽統(tǒng)一訂單隊列獲取到的訂單概要消息，得到訂單查詢參數(shù)，統(tǒng)一訂單隊列集成了各種業(yè)務(wù)訂單隊列；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...
								
            
							
            
							
						
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								      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。該方法的一具體實施方式包括：響應(yīng)于接收到業(yè)務(wù)流程監(jiān)控請求，獲取所述業(yè)務(wù)流程中各個節(jié)點的埋點數(shù)據(jù)；根據(jù)所述各個節(jié)點的埋點數(shù)據(jù)，生成所述業(yè)務(wù)流程的操作時間序列；根據(jù)預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)節(jié)點時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝硕稚唐返膬r格調(diào)整方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，具體實現(xiàn)方案為：獲取二手商品的當(dāng)前定價，以及，二手商品的參考價；根據(jù)當(dāng)前定價與參考價確定二手商品的第一預(yù)期增長值；在第一預(yù)期增長值大于等于第一預(yù)設(shè)值的情況下，則根據(jù)二手商品的當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機器視覺檢測領(lǐng)域，涉及一種使用CAD模型對目標(biāo)工件進(jìn)行位姿估計的方法。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；通過已訓(xùn)練的基于對比學(xué)習(xí)的模板匹配網(wǎng)絡(luò)對模板圖像與目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取和相似度計算得到目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取指定時間段內(nèi)對目標(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖像配準(zhǔn)方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取待配準(zhǔn)圖像和相對應(yīng)的基準(zhǔn)圖像；基準(zhǔn)圖像中包括多個基準(zhǔn)區(qū)域；對于不同的基準(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?zhí)峁┑膱D像配準(zhǔn)方法能...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像處理方法，包括：初始化開放圖形庫(OpenGL)環(huán)境以及開放計算語言(OpenCL)環(huán)境，創(chuàng)建OpenGL輸入紋理對象和OpenGL輸出紋理對象，并得到OpenCL指令隊列；將待處理圖像存入OpenGL輸入紋理；創(chuàng)建與Op...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖文生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取故事數(shù)據(jù)集，對故事數(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種圖像渲染方法及裝置、終端設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。該圖像渲染方法包括：響應(yīng)于針對待渲染圖像幀的圖像渲染指令，生成查詢請求；查詢請求攜帶有與待渲染圖像幀關(guān)聯(lián)的標(biāo)識信息；基于標(biāo)識信息，確定針對待渲染圖像幀的目標(biāo)渲染管線；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對目標(biāo)物體對應(yīng)的第n級空間網(wǎng)格進(jìn)行自適應(yīng)體素更新，得到第n+1級空間網(wǎng)格，第n+1級空間網(wǎng)格中三維表面的體素分布密集程度高于第n級空間網(wǎng)格中三維表面...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開公開了一種模型的生成方法、點云分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述生成方法包括獲取原始點云；提取所述原始點云的特征；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)圖模型用于原始點云中點和超點關(guān)聯(lián)圖的生成。本公開采用了端到端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺、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。該方法針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于小樣本圖像分類時存在的過平滑問題，提出采用基于高斯的注意力加權(quán)方案和節(jié)點/邊隨機丟棄方案實現(xiàn)對圖上信息傳播的糾正，增強圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像分類方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該圖像分類方法，包括：將多個提示模板輸入文本編碼器，以獲取多個提示模板中的每一個提示模板對應(yīng)的第一文本特征向量，每一個提示模板包括一個圖像類別的文本提示信息；將待分...
								
            
							
            
							
						
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								      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、變化檢測單元，步驟如下：將雙時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...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于三元圖生成模型的用于視頻摳圖方法，通過在離線階段構(gòu)建并訓(xùn)練基于U?Net和時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)一步自動生成該目標(biāo)對應(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預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種目標(biāo)檢測方法及裝置。該方法應(yīng)用于目標(biāo)檢測模型，該目標(biāo)檢測模型包括3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭。目標(biāo)檢測模型中的3D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)、2D稀疏骨干網(wǎng)絡(luò)和稀疏檢測頭均是通過利用稀疏特征向量來確定所述待檢測點云數(shù)據(jù)中...
								
            
							
            
							
						
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