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          • 本申請?zhí)峁┮环N動態(tài)對比度曲線變化速率調(diào)整方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該動態(tài)對比度曲線變化速率調(diào)整方法包括:獲取目標(biāo)設(shè)備展示的當(dāng)前幀圖像的第一動態(tài)對比度曲線,以及獲取目標(biāo)設(shè)備展示的前一幀圖像的第二動態(tài)對比度曲線;根據(jù)第一動態(tài)對比度曲線和第二動態(tài)...
          • 本申請涉及一種有源顯示裝置,包括:柵極驅(qū)動電路;數(shù)據(jù)驅(qū)動電路;邏輯模塊,配置為至少接收全局信號和第一逐行使能信號并進行不同邏輯變換,從而使得在每行像素寫入模擬顯示信號后執(zhí)行一次或多次發(fā)光操作;以及像素陣列,包括像素電路,至少基于所述模擬顯示...
          • 本發(fā)明提供一種顯示面板包括電路基板、多個接合圖案以及多個微型發(fā)光元件。多個接合圖案設(shè)置在電路基板的基板表面上,且各自具有第一側(cè)壁面。多個微型發(fā)光元件分別經(jīng)由這些接合圖案接合在電路基板上,且各自具有第二側(cè)壁面。第一側(cè)壁面與第二側(cè)壁面在平行于基...
          • 本申請實施例公開一種顯示模組和電子設(shè)備,涉及折疊顯示設(shè)備領(lǐng)域。旨在改善顯示模組碰撞后易損壞的問題。具體方案為:顯示模組彎折區(qū)域的非顯示區(qū)為第一子區(qū);顯示面板包括封裝像素和走線的封裝層。封裝層設(shè)有沿厚度方向貫穿封裝層的隔離槽,隔離槽至少部分位...
          • 本發(fā)明公開了一種售貨機貨道,涉及售貨機技術(shù)領(lǐng)域,用于售貨機內(nèi)貨物的存放和出貨,具體包括長條狀的貨道本體,貨物堆疊在所述貨道本體內(nèi),所述貨道本體豎向設(shè)置,所述貨道本體的上端開設(shè)有出貨口,所述貨道本體內(nèi)設(shè)有將貨物從所述貨道本體底端向上輸送到所述...
          • 本申請實施例公開了一種姿態(tài)識別方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì);通過獲取目標(biāo)對象的對象姿態(tài)圖像,在對象姿態(tài)圖像中提取姿態(tài)特征;獲取目標(biāo)對象基于對象姿態(tài)圖像產(chǎn)生的壓力分布信息,對壓力分布信息進行特征提取,得到壓力分布特征;確定姿態(tài)特征對應(yīng)的第一...
          • 本申請實施例公開了一種人工智能領(lǐng)域的樣本生成方法及相關(guān)裝置,其中該方法包括:通過游戲引擎構(gòu)建目標(biāo)虛擬場景,目標(biāo)虛擬場景中包括表面顯示有文本的模型元素;通過游戲引擎對目標(biāo)虛擬場景進行渲染,得到目標(biāo)場景圖像;在對目標(biāo)虛擬場景進行渲染的過程中,運...
          • 本發(fā)明實施例提供一種水表讀數(shù)檢測識別方法,包括:S1:基于水表圖像和輕量化目標(biāo)檢測算法模型,得到水表讀數(shù)框的坐標(biāo);所述輕量化目標(biāo)檢測算法模型的骨架網(wǎng)絡(luò)為輕量化模型;S2:根據(jù)所述坐標(biāo)對所述水表讀數(shù)框進行預(yù)處理,得到水表讀數(shù)區(qū)域圖像;S3:基...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種水體變化檢測方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品及裝置,該方法包括:對待檢測水體的雙時相光譜圖像分別進行特征提取,獲得各雙時相光譜圖像對應(yīng)的點像素特征和塊像素特征;分別將點像素特征和對應(yīng)的塊像素特征進行...
          • 本發(fā)明提供一種利用數(shù)據(jù)本質(zhì)訓(xùn)練模型的方法,該方法以一運算裝置執(zhí)行并包括:依據(jù)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行本質(zhì)生成程序以生成數(shù)據(jù)本質(zhì),將數(shù)據(jù)本質(zhì)加入本質(zhì)記憶區(qū),以及在模型收斂之前重復(fù)地執(zhí)行訓(xùn)練程序。訓(xùn)練程序包括:取得訓(xùn)練批次,依據(jù)訓(xùn)練批次更新回放記憶區(qū),其中...
          • 本申請公開了一種預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),可應(yīng)用于多媒體資源的任務(wù)理解場景、任務(wù)分類場景、目標(biāo)識別場景等各種場景,方法包括:獲取初始預(yù)訓(xùn)練模型;在初始預(yù)訓(xùn)練模型的輸入層輸入局部提示詞和目標(biāo)文字說明;將局部提示詞與輸入輸...
          • 本申請實施例提供了一種圖像分類模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、智慧交通、地圖、車載、輔助駕駛等各種場景,該方法包括:在每一輪訓(xùn)練過程中,從訓(xùn)練樣本集中選取訓(xùn)練圖像進行特征提取,通過訓(xùn)練圖像特征和對應(yīng)的類型標(biāo)簽...
          • 本申請實施例提供一種晶圓缺陷分類方法、模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。其中,本申請?zhí)峁┑木A缺陷分類方案,會獲取晶圓的多模態(tài)測試信息,從而將基于晶圓的多模態(tài)測試信息所生成的多個測試圖譜作為晶圓缺陷分類的依據(jù),以此實現(xiàn)了晶圓缺陷分類時考慮了不...
          • 本公開實施例提供了圖像識別方法、訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),涉及人工智能、地圖等領(lǐng)域,應(yīng)用場景包括但不限于圖像識別場景。該方法包括:基于獲取到的目標(biāo)圖像和預(yù)設(shè)的域共享提示,確定目標(biāo)圖像的圖像特征向量,預(yù)設(shè)的域共享提示用于表征跨域不變...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和計算機存儲介質(zhì),所述方法包括獲取目標(biāo)圖像,基于特征提取網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)圖像進行特征提取,確定圖像特征圖,基于解碼器對所述圖像特征圖進行特征解碼,生成特征分割圖,對所述特征分割圖進行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,...
          • 本公開實施例提供了一種地圖文字標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及地圖、智慧交通、云技術(shù)等領(lǐng)域。該方法包括:確定目標(biāo)地圖中的待標(biāo)注文本;確定待標(biāo)注文本對應(yīng)的文字定位點在相機空間中的三維位置信息;確定顯示目標(biāo)地圖的顯示設(shè)備的中心...
          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字服裝建模方法、裝置及存儲介質(zhì),方法響應(yīng)于響應(yīng)于區(qū)域劃分指令,將數(shù)字服裝模型劃分為第一區(qū)域和第二區(qū)域后,對第一區(qū)域的厚度進行變更。本發(fā)明提出的方案能夠通過修改特定區(qū)域的網(wǎng)格厚度來實現(xiàn)對數(shù)字服裝模型的調(diào)整,大幅提高了設(shè)計的靈...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:將M個屏幕探針在虛擬場景空間內(nèi)所命中的面元,確定為待傳播面元,獲取待傳播面元在虛擬場景空間中沿P個光線方向所發(fā)射的采樣光線;將P個光線方向的采樣光線在虛擬場景空間中所命中的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N定位方法和設(shè)備。該技術(shù)方案中,第一設(shè)備可以根據(jù)城市三維模型和在初始位姿下的視角內(nèi)的圖片確定第一設(shè)備的目標(biāo)位姿,并可以對視角內(nèi)的目標(biāo)物體進行追蹤。該技術(shù)方案可以準(zhǔn)確的對監(jiān)控攝像頭進行定位,并在使用該監(jiān)控攝像頭進行目標(biāo)物體追蹤時...
          • 提供了圖像處理方法、裝置和系統(tǒng),其中方法采用了將圖像劃分時相鄰圖像塊間具有重疊區(qū)域的特定劃分方式,基于該種方式,對圖像塊進行圖像處理時采用了減小計算規(guī)模的圖像處理方式,處理得到的處理后圖像塊為原未處理的圖像塊的部分區(qū)域,最后得到的多個圖像塊...
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