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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種智能門鎖控制方法及設備，涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：智能門鎖根據(jù)獲取到的第一信息進行解鎖；在確定有人進門后，確定所述第一信息對應的用戶身份信息或確定進門的人的用戶身份信息；若所述用戶身份信息對應的用戶屬于用戶信息中的用戶，則獲取所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種可行駛區(qū)域檢測系統(tǒng)、可行駛區(qū)域檢測方法、車輛、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)。所述可行駛區(qū)域檢測系統(tǒng)包括：第一獲取模塊，配置成獲取道路樣本數(shù)據(jù)集，道路樣本數(shù)據(jù)集包括可行駛區(qū)域樣本圖像；訓練模塊，配置成基于道路樣本數(shù)據(jù)集對神經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種路徑損耗的確定方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，上述方法包括：根據(jù)第一圖像、第二圖像和目標網(wǎng)格場景的入射場圖像確定目標網(wǎng)格場景的疊加場圖像，其中，第一圖像用于指示第一對象在目標網(wǎng)格場景中的位置，第二圖像用于指示第二對象在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多傳感器融合感知系統(tǒng)、多傳感器融合感知方法、車輛、計算機設備和計算機可讀存儲介質(zhì)。多傳感器融合感知系統(tǒng)包括：多傳感器感知模塊，配置成獲取多個傳感器的感知信息；場景預測模塊，配置成基于感知信息生成場景預測信息和感知信息權(quán)重因子...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像處理方法、裝置、電子設備、芯片及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取數(shù)據(jù)集中的一階退化圖像；通過第一數(shù)量的第一濾波核對一階退化圖像分別進行濾波，得到第一數(shù)量的第一圖像，第一濾波核為服從高斯分布的隨機濾波核；將第一圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。上述方法包括提取待處理圖像的圖像隱層特征；基于加噪結(jié)果確定對應的預測噪聲，以及基于預測噪聲對加噪結(jié)果去噪，以得到重建特征；根據(jù)圖像隱層特征和重建特征，確定待處理圖像的重建誤差；將重建誤差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質(zhì)，方法包括：從第一動畫文件中獲取第一動畫序列幀，從第一動畫序列幀中提取第一空間位置變換信息，基于第一空間位置變換信息構(gòu)建得到第一特征向量矩陣；從第二動畫文件中獲取第二動畫序列幀，從第二動畫序列幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種虛擬形象動作生成方法、電子設備及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取語言提示，其中，語言提示為用于生成虛擬形象動作的原始音頻；采用目標虛擬形象動作生成模型對語言提示進行虛擬形象動作預測，得到目標虛擬形象動作預測結(jié)果；其中，目標虛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種圖像生成方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。本方案通過獲取到目標對象的初始視角圖像，以及目標視角對應的描述文本，可以提取初始視角圖像的圖像特征，以及描述文本的文本特征，然后對圖像特征與文本特征進行注意力計算，得到加權(quán)后特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種曲線繪制方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，其中，所述曲線繪制方法包括：獲取目標電池的放電數(shù)據(jù)，所述放電數(shù)據(jù)中包括至少一組電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對，所述電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對是在確定所述目標電池的循環(huán)圈數(shù)屬于第一循環(huán)圈數(shù)組，且所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取文本提示特征和掩碼圖像特征，文本提示特征包括文本提示中各提示對象的文本編碼；掩碼圖像特征基于掩碼圖像進行特征提取得到，掩碼圖像包括各提示對象對應的掩碼區(qū)域；基于文本提示...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例提供了一種運動捕捉方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質(zhì)。本公開的實施例所提供的方法通過使用具有表示移動對象同時消除背景運動的阿爾法圖的光流(即阿爾法光流)作為運動的中間表示，對于視頻片段中的任何兩個連續(xù)視頻幀，利用針對三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：接收來自于嵌入式程序的圖像處理指令和RGBA數(shù)據(jù)流，所述RGBA數(shù)據(jù)流為所述嵌入式程序所在設備針對任一對象拍攝得到的數(shù)據(jù)流，所述RGBA數(shù)據(jù)流包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種基于擴散模型的圖像復原方法、裝置、設備及介質(zhì)。獲取待復原圖像，并對待復原圖像進行語義分割，得到分別對應不同的語義類別的至少一個圖像區(qū)域。然后，基于與至少一個圖像區(qū)域?qū)恼Z義類別，分別為至少一個圖像區(qū)域中包含的像素確定保真性權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種圖像的生成方法、裝置、設備以及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對初始圖像進行畫質(zhì)增強處理，以得到第一圖像；對所述第一圖像進行圖像信號處理器處理，以生成JPEG格式的第二圖像；獲取所述第二圖像生成過程中的元數(shù)據(jù)；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種圖像的超分辨率處理方法及裝置、電子設備、存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取待處理圖像包含的文本對象，并對所述文本對象執(zhí)行第一超分辨率處理操作，得到與所述文本對象對應的文本超分辨率圖像；對背景圖像執(zhí)行第二超分辨率處理操作，得到背...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設備、存儲介質(zhì)。該方法可以包括：獲取原始圖像，并對所述原始圖像中包含的原始文字進行特征提取，得到所述原始文字的位置特征向量和語義特征向量；在字典庫所含的候選文字中檢索與所述語義特征向量相匹配的目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品；方法包括：獲取對象網(wǎng)格模型、對應對象網(wǎng)格模型的第一紋理參數(shù)，基于第一權(quán)重參數(shù)對對象網(wǎng)格模型進行形變處理，得到第一形變對象網(wǎng)格模型；基于第一形變對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹與環(huán)比分析的建筑能耗預測方法、裝置、設備及介質(zhì)，適用于建筑能耗預測領(lǐng)域，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)；基于樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始GBDT模型；對初始GBDT模型進行迭代訓練，得到目標GBDT模型；根據(jù)環(huán)比時間周期，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種影響因素確定方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)第一數(shù)目個初始影響因素中各個初始影響因素的相關(guān)性，得到第二數(shù)目個候選影響因素；基于命中次數(shù)和消費數(shù)據(jù)計算第二數(shù)目個候選影響因素各自的權(quán)重和矯正系數(shù)；針對所述目標用戶群中...
								
            
							
            
							
						
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