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								      本申請?zhí)峁┮环N顯示面板、顯示面板的制造方法及電子設備，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置發(fā)光顏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N頭顱仿真模型、開顱手術訓練方法及系統(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種路面附著系數(shù)確定方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：獲取在預設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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及行車記錄儀系統(tǒng)的技術領域，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：透過該客戶端設備根據(jù)用戶輸入以及透過用戶網(wǎng)絡獲取以產(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了模型訓練方法、模型應用方法和相關裝置，可以在模型中設置參數(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)對應的參數(shù)值，圖像處理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種圖像信息提取方法、裝置、介質(zhì)及設備。本發(fā)明實施例可應用于云技術。通過獲取輸入圖像中每個實體對應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，得到每個實體對應的注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，公開了一種書寫內(nèi)容關系提取方法、裝置、電子設備和存儲介質(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交通信號燈識別方案，屬于智能駕駛技術領域，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種生物特征識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，屬于計算機技術領域。該方法包括：從第一圖像上確定第一識別范圍；在第一識別范圍內(nèi)圖像的亮度未落入預設亮度范圍的情況下，對第一曝光參數(shù)進行調(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)明屬于數(shù)據(jù)處理領域，公開了一種濕地分類方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。該方法包括：對濕地的高光譜圖像和激光雷達圖像進行預處理，得到高光譜特征圖和點云數(shù)據(jù)特征圖；分別對高光譜特征圖和點云數(shù)據(jù)特征圖進行特征提取，得到光譜空間特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維重建領域，公開了一種三維重建方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。該方法包括：從采集的平面圖像中選取關鍵幀；獲取IMU數(shù)據(jù)，基于所述關鍵幀對所述IMU數(shù)據(jù)進行預積分，得到預積分結果；根據(jù)所述預積分結果和所述關鍵幀進行視覺...
								
            
							
            
							
						
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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)點集和邊集組成的圖結構，其中，節(jié)點集中的節(jié)點坐標表示為二維坐標，邊集中的邊由相鄰的兩個節(jié)點組成；分別對節(jié)點集中的節(jié)點坐標和圖結構...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種虛擬資源處理方法、相關裝置和介質(zhì)。方法包括：在虛幻引擎中確定待導出的虛擬資源，虛擬資源包含多個類型的構成元素；通過前端腳本，針對每個構成元素，按照預定導出規(guī)則對虛擬資源中的構成元素進行導出，得到構成元素對應的資源導出文件；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種索引貼圖的生成方法、虛擬地形的生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，索引貼圖的生成方法包括：獲取各地表層級對應的各權重貼圖，權重貼圖包括權重為第一預設值的白色區(qū)域和權重為第二預設值的黑色區(qū)域，每兩個權重貼圖的白色區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木動畫模擬方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木動畫模擬方法包括：將二維草圖表示為由節(jié)點和邊組成的圖結構；對圖結構中的每條邊賦予物理屬性，并根據(jù)物理屬性進行物理模擬，物理屬性包括質(zhì)量、速度、角加速度等；通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡對圖結構進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車道中心線生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取車輛當前檢測到的車道線的集合；基于車輛位置、車輛朝向以及所述集合，生成包括多個引導點的參考引導線；針對每個引導點，根據(jù)所述引導點的朝向方向的垂線與所述集合中各條車道...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像生成的方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設備，其中，所述方法包括：對參考圖像集中的參考圖像進行特征提取，得到第一提取結果，其中，所述參考圖像集中包括至少一個參考圖像；對目標數(shù)據(jù)信息進行特征提取，得到第二提取結果，其中，所述目標數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，所述圖像處理方法，包括：獲取待處理的第一圖像；所述第一圖像的位寬為第一位寬；確定所述第一圖像中每一個像素點的彩斑強度值；其中，彩斑強度值用于指示所述像素點的像素值進行位寬轉(zhuǎn)換后呈現(xiàn)彩斑...
								
            
							
            
							
						
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								      為解決對象處于不同復雜姿態(tài)時其特定部位的智能定位決策問題，本發(fā)明提供了對象特定部位智能定位與決策的方法、系統(tǒng)和裝置。所述方法包括：對目標對象進行成像得到成像數(shù)據(jù)；將所述成像數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)以得到對象特定部位的點坐標和姿態(tài)可執(zhí)行度的識別定...
								
            
							
            
							
						
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