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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N門(mén)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(mén)店在至少一個(gè)商品類目的銷售數(shù)據(jù)和參照門(mén)店在各個(gè)商品類目的銷售數(shù)據(jù)，確定第一門(mén)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(mén)店的第一類目標(biāo)簽，根據(jù)第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(tīng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器視覺(jué)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種圖像處理方法，包括：初始化開(kāi)放圖形庫(kù)(OpenGL)環(huán)境以及開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)公開(kāi)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(kāi)采用了端到端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像分類和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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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(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)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(jué)特征圖；將所述視覺(jué)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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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								      本公開(kāi)涉及地面清潔設(shè)備的控制方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，所述方法包括：獲取第一指令，根據(jù)所述第一指令控制移動(dòng)清潔設(shè)備至少部分移出基站；獲取語(yǔ)音控制信息，根據(jù)所述語(yǔ)音控制信息控制移動(dòng)清潔設(shè)備執(zhí)行對(duì)應(yīng)操作。本公開(kāi)通過(guò)第一指令先控制移動(dòng)清潔設(shè)備至...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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