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          • 本申請實(shí)施例提供了一種模型訓(xùn)練方法、深度估計(jì)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及深度估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于第一樣本圖像訓(xùn)練第一深度估計(jì)模型,得到第二深度估計(jì)模型;將第一樣本圖像和第二樣本圖像分別輸入第二深度估計(jì)模型,得到第一樣本圖像對應(yīng)的第一...
          • 本發(fā)明提供了一種基于全光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新冠病毒感染檢測系統(tǒng),具有這樣的特征,包括數(shù)據(jù)輸入模塊,用于用戶輸入胸透影像;識別模塊,包括全光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于根據(jù)胸透影像得到新冠病毒感染檢測結(jié)果;顯示模塊,用于向用戶顯示新冠病毒感染檢測結(jié)果,其中...
          • 識別尿液脂滴AI訓(xùn)練及尿液脂滴參數(shù)檢測方法與裝置中,尿液樣本經(jīng)過預(yù)處理,獲得鏡檢樣本平鋪;讓脂滴懸浮在尿液中;拍攝平鋪的鏡檢樣本,獲得鏡檢樣本圖像;對鏡檢樣本圖像中的脂滴進(jìn)行識別與標(biāo)注,用標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練,獲得尿液脂滴AI特征數(shù)據(jù)集A。...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法包括:響應(yīng)于接收到獲取第一數(shù)據(jù)值的指令,獲取第二數(shù)據(jù)值,所述第一數(shù)據(jù)值包括目標(biāo)圖像中每個(gè)像素的數(shù)據(jù)值,所述第二數(shù)據(jù)值包括成像照片中每個(gè)像素的三原色數(shù)據(jù)值。根據(jù)所述第...
          • 一種水印處理方法,應(yīng)用于水印處理系統(tǒng),包括:獲取載體圖像,以及獲取針對載體圖像的水印信息,從載體圖像提取載體圖像特征,以及從水印信息提取水印特征,針對第t個(gè)時(shí)間步,根據(jù)第t個(gè)時(shí)間步的輸入特征、第t個(gè)時(shí)間步以及載體圖像特征、水印特征,通過擴(kuò)散...
          • 本發(fā)明公開一種基于不同比例尺的地理信息數(shù)據(jù)數(shù)字水印嵌入方法和系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域;包括如下步驟:S1:數(shù)據(jù)獲取與分析;獲取地理信息數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)的比例尺將其分為高分辨率的詳細(xì)數(shù)據(jù)和低分辨率的概要數(shù)據(jù);對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析確定適合嵌入...
          • 本發(fā)明提供一種利用消費(fèi)還債貸系統(tǒng)解決社會(huì)惡行連環(huán)債的方法。該系統(tǒng)包括消費(fèi)及金融等兩大板塊。用戶在消費(fèi)板塊里消費(fèi)時(shí),花多少錢就能獲得1~10倍積分。用戶在平臺(tái)里有多少積分,就可以在平臺(tái)申請多少免息還債款,不需要征信報(bào)告或抵押品。用戶將該貸款可...
          • 本公開的實(shí)施例涉及用于驗(yàn)證車輛服務(wù)的訂單的方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括:獲取與第一類型的車輛服務(wù)相關(guān)聯(lián)的第一模型,第一模型描述第一類型的車輛服務(wù)的第一訂單的第一特征表示中的至少一部分和第一訂單的第一驗(yàn)證目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,第一特征...
          • 本申請公開了一種虛擬現(xiàn)實(shí)展示方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及元宇宙應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)用戶的當(dāng)前視角采集點(diǎn)坐標(biāo)和多個(gè)待展示物品的物品信息,其中,物品信息包括待展示物品對應(yīng)的展位標(biāo)識;針對每個(gè)待展示物品,根據(jù)展位標(biāo)識,將對應(yīng)的物...
          • 本申請屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種交易風(fēng)險(xiǎn)識別方法、交易風(fēng)險(xiǎn)識別裝置、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括:對交易數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到所述交易數(shù)據(jù)中攜帶的多個(gè)原始特征;對一個(gè)或多個(gè)所述原始特征進(jìn)行映射變換,得到由一...
          • 本申請實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可以涉及人工智能技術(shù)、移動(dòng)支付等技術(shù),該方法包括:獲取N個(gè)商戶各自的畫像特征;其中,N為大于1的整數(shù);基于N個(gè)商戶各自的畫像特征,確定N個(gè)商戶各自的可信程度;基于N個(gè)商戶各自的畫像特征...
          • 本申請公開了一種基于元宇宙的交易方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,所述基于元宇宙的交易方法包括:獲取用戶登錄請求;生成用戶登錄請求對應(yīng)的第一隨機(jī)數(shù),并基于預(yù)設(shè)的哈希函數(shù)、用戶身份標(biāo)識信息、第一隨機(jī)數(shù)以及密鑰對,計(jì)算臨時(shí)令牌信息和簽名信息;對...
          • 本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種出貨設(shè)備管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:接收出貨系統(tǒng)發(fā)送的出貨設(shè)備信息;基于出貨設(shè)備信息,創(chuàng)建多個(gè)出貨設(shè)備的升級任務(wù);當(dāng)出貨設(shè)備上線后,向出貨設(shè)備發(fā)送升級任務(wù)的升級包。本申請的設(shè)備出貨時(shí),用...
          • 本公開的實(shí)施例公開了物品運(yùn)輸進(jìn)度信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括:獲取目標(biāo)訂單對應(yīng)的運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)信息;根據(jù)上述運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)信息,確定對應(yīng)上述運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)信息的預(yù)設(shè)模板加工條件集合,其中,上述預(yù)設(shè)模板加工條件集合中的每個(gè)預(yù)...
          • 本發(fā)明涉及一種產(chǎn)線良率統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。利用所述產(chǎn)線良率統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),識別基片數(shù)據(jù)而獲取多個(gè)基片的產(chǎn)品信息、工藝信息以及檢測信息,根據(jù)所述產(chǎn)品信息和/或所述工藝信息將各所述基片歸類至相應(yīng)的類別,根據(jù)所述檢測信息統(tǒng)計(jì)至少一個(gè)類別下的產(chǎn)出片數(shù)量與報(bào)廢片數(shù)量...
          • 本發(fā)明提供了一種新能源礦卡的充電調(diào)度方法及裝置,屬于礦車作業(yè)充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。當(dāng)某輛車完成某趟次的作業(yè)任務(wù),計(jì)算該當(dāng)前車輛在完成當(dāng)前趟次作業(yè)任務(wù)時(shí)進(jìn)行充電需要在充電樁前等待的當(dāng)前車輛等待時(shí)間t11,在該當(dāng)前車輛在當(dāng)前趟次作業(yè)任務(wù)完成時(shí)進(jìn)行充...
          • 本發(fā)明提供了一種基于干涉子結(jié)構(gòu)的光衍射網(wǎng)絡(luò),具有這樣的特征,包括相干光源激發(fā)預(yù)調(diào)節(jié)模塊,包括激光器,用于對激光器激發(fā)的光束進(jìn)行準(zhǔn)直,得到平行光;輸入調(diào)制模塊,包括輸入面調(diào)制器,用于根據(jù)平行光和輸入圖像生成對應(yīng)的編碼光波;干涉模塊,包括干涉結(jié)...
          • 本發(fā)明提供了一種同時(shí)復(fù)用波長與偏振的光學(xué)衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具有這樣的特征,包括光源模塊,用于生成N個(gè)不同波長的平行光;偏振平行光生成模塊,用于將各個(gè)平行光分別轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的偏振光;編碼模塊,用于分別根據(jù)各個(gè)輸入圖像和對應(yīng)的偏振光進(jìn)行偏振編碼,...
          • 本公開提出一種模型的量化方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及模型量化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:確定待量化模型中待優(yōu)化的各個(gè)權(quán)重矩陣;基于與所述權(quán)重矩陣關(guān)聯(lián)的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),獲取每個(gè)所述權(quán)重矩陣對應(yīng)的權(quán)重轉(zhuǎn)移參數(shù);基于每個(gè)所述權(quán)重矩陣對應(yīng)的權(quán)重轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)梯度和類激活映射的可解釋性方法,用于對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行事后可視化解釋,提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可信度和適用性。該方法的主要技術(shù)方案包括以下步驟:首先選擇合適基線,然后從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定卷積層提取基線和輸入的激活圖,其次通...
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