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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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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種生物特征識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：從第一圖像上確定第一識(shí)別范圍；在第一識(shí)別范圍內(nèi)圖像的亮度未落入預(yù)設(shè)亮度范圍的情況下，對(duì)第一曝光參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到第二曝光參數(shù)；基于第二曝光參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交通信號(hào)燈識(shí)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(jī)傳感器采集的多張第一圖像；依據(jù)車輛定位信息和預(yù)設(shè)交通信號(hào)燈分組距離閾值，對(duì)高清地圖中的交通信號(hào)燈進(jìn)行分組；將高清地圖中的交通信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)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(biāo)檢測模型中，得到目標(biāo)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(gè)類別的書寫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)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(shí)施例可應(yīng)用于云技術(shù)。通過獲取輸入圖像中每個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)的實(shí)體特征以及每個(gè)實(shí)體在輸入圖像中的空間特征；將每個(gè)實(shí)體特征和相應(yīng)的空間特征輸入到訓(xùn)練后的編碼模型中，得到每個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)的注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了模型訓(xùn)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(duì)目標(biāo)樣本部位圖像進(jìn)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(biāo)部位的目標(biāo)部位圖像確定第一圖像處理參數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)值，圖像處理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RT?DETR改進(jìn)的輕量化糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標(biāo)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(biāo)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(jìn)行預(yù)處理；步驟三、使用預(yù)訓(xùn)練集訓(xùn)練優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取在預(yù)設(shè)時(shí)長在同一道路上行駛的各目標(biāo)車輛上傳的第一路面附著系數(shù)；根據(jù)各目標(biāo)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N頭顱仿真模型、開顱手術(shù)訓(xùn)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(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(dòng)背板；位于驅(qū)動(dòng)背板一側(cè)且相鄰設(shè)置的第一無機(jī)發(fā)光單元及輔助發(fā)光單元，所述第一無機(jī)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(jī)發(fā)光單元相鄰的位置設(shè)置發(fā)光顏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)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(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及語音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)增廣方法及語音識(shí)別方法，獲取多個(gè)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(biāo)注有文本標(biāo)簽。采用多個(gè)第一語音對(duì)預(yù)設(shè)的語音轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法包括：將上位機(jī)的目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)向目標(biāo)從設(shè)備發(fā)送，以使各從設(shè)備接收到目標(biāo)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(biāo)音頻數(shù)據(jù)，獲得同步播放信息，采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)語音情感識(shí)別方法和裝置，其中方法包括：采集真實(shí)溝通環(huán)境中對(duì)話錄音音頻數(shù)據(jù)，并對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的CNN?GRU輕量級(jí)在線語音情感識(shí)別模型；將預(yù)處理數(shù)據(jù)輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種存儲(chǔ)器、存儲(chǔ)系統(tǒng)及電子設(shè)備，涉及半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域，用于縮小存儲(chǔ)器的尺寸。存儲(chǔ)器包括：多個(gè)存儲(chǔ)塊和外圍電路器件。多個(gè)存儲(chǔ)塊沿第一方向布置；所述存儲(chǔ)塊包括沿第二方向排列的存儲(chǔ)部和連接部；所述第一方向和所述第二方向?yàn)橄嘟徊娴姆较?；?..
								
            
							
            
							
						
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								      一種存儲(chǔ)器電路的操作方法包含：通過存儲(chǔ)器單元存儲(chǔ)第一數(shù)據(jù)位元及第二數(shù)據(jù)位元，對(duì)存儲(chǔ)器單元執(zhí)行模擬操作以產(chǎn)生對(duì)應(yīng)第一數(shù)據(jù)位元的第一節(jié)點(diǎn)信號(hào)及對(duì)應(yīng)第二數(shù)據(jù)位元的第二節(jié)點(diǎn)信號(hào)，依據(jù)第一節(jié)點(diǎn)信號(hào)及第二節(jié)點(diǎn)信號(hào)決定第一節(jié)點(diǎn)信號(hào)的電壓準(zhǔn)位及第二節(jié)點(diǎn)信號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于分子生物學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于單細(xì)胞測序的檢測稀有細(xì)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(xì)胞測序數(shù)據(jù)以及待測樣本中靶區(qū)域的第二單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)；根據(jù)第一單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)獲取待測樣本中稀有細(xì)胞的圖譜；...
								
            
							
            
							
						
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