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          • 本發(fā)明公開了一種交通信號燈識別方案,屬于智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取高清地圖、車輛定位信息以及車輛前視相機傳感器采集的多張第一圖像;依據(jù)車輛定位信息和預設(shè)交通信號燈分組距離閾值,對高清地圖中的交通信號燈進行分組;將高清地圖中的交通信...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種書寫內(nèi)容關(guān)系提取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取顯示界面中書寫內(nèi)容的書寫軌跡數(shù)據(jù);將書寫軌跡數(shù)據(jù)輸入至目標檢測模型中,得到目標檢測模型輸出的書寫內(nèi)容塊集;基于書寫內(nèi)容塊集中每個類別的書寫...
          • 本申請實施例公開一種圖像信息提取方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明實施例可應(yīng)用于云技術(shù)。通過獲取輸入圖像中每個實體對應(yīng)的實體特征以及每個實體在輸入圖像中的空間特征;將每個實體特征和相應(yīng)的空間特征輸入到訓練后的編碼模型中,得到每個實體對應(yīng)的注意力...
          • 本申請實施例公開了模型訓練方法、模型應(yīng)用方法和相關(guān)裝置,可以在模型中設(shè)置參數(shù)確定部分和圖像處理部分,在對目標樣本部位圖像進行部位替換的過程中,參數(shù)確定部分可以根據(jù)包括替換后目標部位的目標部位圖像確定第一圖像處理參數(shù)對應(yīng)的參數(shù)值,圖像處理模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于RT?DETR改進的輕量化糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標檢測方法,所述檢測方法包括如下步驟:步驟一、構(gòu)建糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標檢測模型;步驟二、獲取待檢測的眼底圖像,并將所述眼底圖像進行預處理;步驟三、使用預訓練集訓練優(yōu)...
          • 本發(fā)明涉及行車記錄儀系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種行車記錄儀智能系統(tǒng)及其控制方法,其包括:透過該客戶端設(shè)備根據(jù)用戶輸入以及透過用戶網(wǎng)絡(luò)獲取以產(chǎn)生一車主信息。透過該車載裝置擷取該車輛的一影像信息。根據(jù)該影像信息以及該車主信息以人工智能分析產(chǎn)生一...
          • 本申請公開了一種路面附著系數(shù)確定方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),方法包括:獲取在預設(shè)時長在同一道路上行駛的各目標車輛上傳的第一路面附著系數(shù);根據(jù)各目標車輛上傳的第一路面附著系數(shù)確定道路的第二路面附著系數(shù);將第二路面附著系數(shù)發(fā)送至道路的后續(xù)車...
          • 本申請?zhí)峁┮环N頭顱仿真模型、開顱手術(shù)訓練方法及系統(tǒng),其中的頭顱仿真模型包括顱骨仿真部,根據(jù)待仿真頭顱的影像數(shù)據(jù)建立顱骨三維模型,對所述顱骨三維模型執(zhí)行3D打印后得到;硬腦膜仿真部,采用第一厚度的塑料膜覆蓋所述顱骨仿真部的內(nèi)側(cè)后得到;腦組織仿...
          • 本申請?zhí)峁┮环N顯示面板、顯示面板的制造方法及電子設(shè)備,所述顯示面板包括:驅(qū)動背板;位于驅(qū)動背板一側(cè)且相鄰設(shè)置的第一無機發(fā)光單元及輔助發(fā)光單元,所述第一無機發(fā)光單元與所述輔助發(fā)光單元的發(fā)光顏色相同。通過在與第一無機發(fā)光單元相鄰的位置設(shè)置發(fā)光顏...
          • 本申請實施例涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種屏幕亮度調(diào)節(jié)方法、顯示設(shè)備和存儲介質(zhì),所述方法包括:基于原始的顯示圖像獲得第一背光亮度參數(shù);基于屏幕圖像獲得第二背光亮度參數(shù),其中,所述屏幕圖像為所述顯示圖像顯示于所述屏幕上的圖像,通過攝像裝置拍攝...
          • 本申請實施例涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種數(shù)據(jù)增廣方法及語音識別方法,獲取多個第一語音,第一語音為第一語種帶有第一口音的語音,第一口音為第一語種的母語口音,第一語音標注有文本標簽。采用多個第一語音對預設(shè)的語音轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)進行訓練,訓練得到的語...
          • 本申請的實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備,該方法包括:將上位機的目標音頻數(shù)據(jù)向目標從設(shè)備發(fā)送,以使各從設(shè)備接收到目標音頻數(shù)據(jù),主設(shè)備和各從設(shè)備執(zhí)行回聲消除步驟,該步驟包括:播放目標音頻數(shù)據(jù),獲得同步播放信息,采集...
          • 本發(fā)明涉及基于自監(jiān)督對比學習語音情感識別方法和裝置,其中方法包括:采集真實溝通環(huán)境中對話錄音音頻數(shù)據(jù),并對所述音頻數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化處理,得到預處理數(shù)據(jù);構(gòu)建基于自監(jiān)督對比學習的CNN?GRU輕量級在線語音情感識別模型;將預處理數(shù)據(jù)輸...
          • 本公開提供了一種存儲器、存儲系統(tǒng)及電子設(shè)備,涉及半導體技術(shù)領(lǐng)域,用于縮小存儲器的尺寸。存儲器包括:多個存儲塊和外圍電路器件。多個存儲塊沿第一方向布置;所述存儲塊包括沿第二方向排列的存儲部和連接部;所述第一方向和所述第二方向為相交叉的方向;外...
          • 一種存儲器電路的操作方法包含:通過存儲器單元存儲第一數(shù)據(jù)位元及第二數(shù)據(jù)位元,對存儲器單元執(zhí)行模擬操作以產(chǎn)生對應(yīng)第一數(shù)據(jù)位元的第一節(jié)點信號及對應(yīng)第二數(shù)據(jù)位元的第二節(jié)點信號,依據(jù)第一節(jié)點信號及第二節(jié)點信號決定第一節(jié)點信號的電壓準位及第二節(jié)點信號...
          • 本發(fā)明屬于分子生物學技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于單細胞測序的檢測稀有細胞突變的方法及電子設(shè)備和系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取待測樣本的第一單細胞測序數(shù)據(jù)以及待測樣本中靶區(qū)域的第二單細胞測序數(shù)據(jù);根據(jù)第一單細胞測序數(shù)據(jù)獲取待測樣本中稀有細胞的圖譜;...
          • 本申請涉及一種基因模塊構(gòu)建方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)。所述方法包括:根據(jù)病理樣本隊列數(shù)據(jù)進行基因測序,得到轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)集,轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)集包括:單細胞數(shù)據(jù)和時空轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),對時空轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)錄組預處理,得到轉(zhuǎn)錄組基因表達矩陣,根據(jù)單細胞數(shù)據(jù)...
          • 本申請涉及生態(tài)風險評價與控制技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種微塑料介導的耐藥基因風險評估方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本方法根據(jù)預設(shè)的預測算法對宏基因組預測數(shù)據(jù)中的耐藥風險因素進行預測,來確定當前宏基因組預測數(shù)據(jù)中存在的風險因素,然后根據(jù)實際預測結(jié)果...
          • 本申請?zhí)峁┝朔肿芋w系基態(tài)能量值的輸出方法、介質(zhì)、系統(tǒng)和相關(guān)設(shè)備,所述方法包括:針對所述分子體系對應(yīng)的每個片段,根據(jù)指定的化學勢值,計算所述片段的基態(tài)能量值和電子數(shù);利用根據(jù)片段計算得到的總電子數(shù)和所述分子體系的總電子數(shù),迭代調(diào)整所述化學勢值...
          • 本發(fā)明提供了一種基于光量子計算機的從頭藥物設(shè)計方法和裝置。其中的方法包括:獲取需要優(yōu)化的配體受體復合物結(jié)構(gòu);從配體受體復合物結(jié)構(gòu)中提取配體分子以及受體結(jié)構(gòu),并標記所述配體分子中可優(yōu)化的部分,且預先設(shè)置用于進行替換的片段庫;根據(jù)所標記的可優(yōu)化...
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