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          • 本發(fā)明提供一種基于油價(jià)調(diào)整的加油站銷(xiāo)量預(yù)測(cè)方法及裝置,所述方法包括:基于加油站的油價(jià)調(diào)整信息,確定油價(jià)特征;油價(jià)特征用于表征油價(jià)調(diào)整對(duì)加油站銷(xiāo)量的影響程度;基于油價(jià)特征,以及加油站的歷史銷(xiāo)量,預(yù)測(cè)加油站的未來(lái)銷(xiāo)量。本發(fā)明提供的基于油價(jià)調(diào)整的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種影響因素確定方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)第一數(shù)目個(gè)初始影響因素中各個(gè)初始影響因素的相關(guān)性,得到第二數(shù)目個(gè)候選影響因素;基于命中次數(shù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)計(jì)算第二數(shù)目個(gè)候選影響因素各自的權(quán)重和矯正系數(shù);針對(duì)所述目標(biāo)用戶(hù)群中...
          • 本發(fā)明提供一種基于梯度提升決策樹(shù)與環(huán)比分析的建筑能耗預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),適用于建筑能耗預(yù)測(cè)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(duì)初始GBDT模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練,得到目標(biāo)GBDT模型;根據(jù)環(huán)比時(shí)間周期,確...
          • 本申請(qǐng)?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(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:獲取對(duì)象網(wǎng)格模型、對(duì)應(yīng)對(duì)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(duì)對(duì)象網(wǎng)格模型進(jìn)行形變處理,得到第一形變對(duì)象網(wǎng)格模型;基于第一形變對(duì)...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種超分辨率重建方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法可以包括:獲取原始圖像,并對(duì)所述原始圖像中包含的原始文字進(jìn)行特征提取,得到所述原始文字的位置特征向量和語(yǔ)義特征向量;在字典庫(kù)所含的候選文字中檢索與所述語(yǔ)義特征向量相匹配的目標(biāo)...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像的超分辨率處理方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取待處理圖像包含的文本對(duì)象,并對(duì)所述文本對(duì)象執(zhí)行第一超分辨率處理操作,得到與所述文本對(duì)象對(duì)應(yīng)的文本超分辨率圖像;對(duì)背景圖像執(zhí)行第二超分辨率處理操作,得到背...
          • 本公開(kāi)提出一種圖像的生成方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)初始圖像進(jìn)行畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)處理,以得到第一圖像;對(duì)所述第一圖像進(jìn)行圖像信號(hào)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(guò)程中的元數(shù)據(jù);基于...
          • 本公開(kāi)涉及一種基于擴(kuò)散模型的圖像復(fù)原方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。獲取待復(fù)原圖像,并對(duì)待復(fù)原圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割,得到分別對(duì)應(yīng)不同的語(yǔ)義類(lèi)別的至少一個(gè)圖像區(qū)域。然后,基于與至少一個(gè)圖像區(qū)域?qū)?yīng)的語(yǔ)義類(lèi)別,分別為至少一個(gè)圖像區(qū)域中包含的像素確定保真性權(quán)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:接收來(lái)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(shè)備針對(duì)任一對(duì)象拍攝得到的數(shù)據(jù)流,所述RGBA數(shù)據(jù)流包含...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例提供了一種運(yùn)動(dòng)捕捉方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本公開(kāi)的實(shí)施例所提供的方法通過(guò)使用具有表示移動(dòng)對(duì)象同時(shí)消除背景運(yùn)動(dòng)的阿爾法圖的光流(即阿爾法光流)作為運(yùn)動(dòng)的中間表示,對(duì)于視頻片段中的任何兩個(gè)連續(xù)視頻幀,利用針對(duì)三維模型...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(duì)象的文本編碼;掩碼圖像特征基于掩碼圖像進(jìn)行特征提取得到,掩碼圖像包括各提示對(duì)象對(duì)應(yīng)的掩碼區(qū)域;基于文本提示...
          • 本公開(kāi)提供一種曲線繪制方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,其中,所述曲線繪制方法包括:獲取目標(biāo)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(duì),所述電壓?已放電容量數(shù)據(jù)對(duì)是在確定所述目標(biāo)電池的循環(huán)圈數(shù)屬于第一循環(huán)圈數(shù)組,且所述目...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本方案通過(guò)獲取到目標(biāo)對(duì)象的初始視角圖像,以及目標(biāo)視角對(duì)應(yīng)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(duì)圖像特征與文本特征進(jìn)行注意力計(jì)算,得到加權(quán)后特...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種虛擬形象動(dòng)作生成方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取語(yǔ)言提示,其中,語(yǔ)言提示為用于生成虛擬形象動(dòng)作的原始音頻;采用目標(biāo)虛擬形象動(dòng)作生成模型對(duì)語(yǔ)言提示進(jìn)行虛擬形象動(dòng)作預(yù)測(cè),得到目標(biāo)虛擬形象動(dòng)作預(yù)測(cè)結(jié)果;其中,目標(biāo)虛...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:從第一動(dòng)畫(huà)文件中獲取第一動(dòng)畫(huà)序列幀,從第一動(dòng)畫(huà)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(dòng)畫(huà)文件中獲取第二動(dòng)畫(huà)序列幀,從第二動(dòng)畫(huà)序列幀...
          • 本申請(qǐng)涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)噪聲,以及基于預(yù)測(cè)噪聲對(duì)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...
          • 本公開(kāi)提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)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(guò)第一數(shù)量的第一濾波核對(duì)一階退化圖像分別進(jìn)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(jī)濾波核;將第一圖...
          • 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(chē)輛、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(gè)傳感器的感知信息;場(chǎng)景預(yù)測(cè)模塊,配置成基于感知信息生成場(chǎng)景預(yù)測(cè)信息和感知信息權(quán)重因子...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種路徑損耗的確定方法和裝置、存儲(chǔ)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(biāo)網(wǎng)格場(chǎng)景的入射場(chǎng)圖像確定目標(biāo)網(wǎng)格場(chǎng)景的疊加場(chǎng)圖像,其中,第一圖像用于指示第一對(duì)象在目標(biāo)網(wǎng)格場(chǎng)景中的位置,第二圖像用于指示第二對(duì)象在...
          • 本發(fā)明提供了一種可行駛區(qū)域檢測(cè)系統(tǒng)、可行駛區(qū)域檢測(cè)方法、車(chē)輛、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述可行駛區(qū)域檢測(cè)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(xùn)練模塊,配置成基于道路樣本數(shù)據(jù)集對(duì)神經(jīng)...
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