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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種物品屬性對(duì)齊的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：將物品屬性進(jìn)行分類，確定分類后的所述物品屬性類型；若所述物品屬性類型為非數(shù)值型，則將所述物品屬性通過(guò)自然語(yǔ)言文本構(gòu)造進(jìn)行屬性語(yǔ)義信息補(bǔ)全，得到具有語(yǔ)義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型權(quán)重壓縮方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重；將第一數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重，第二數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度小于第一數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；對(duì)第二數(shù)據(jù)格式的模型權(quán)重進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種對(duì)話文本的生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：獲取對(duì)話過(guò)程中的輸入文本；將輸入文本輸入至文本生成模型，獲得文本生成模型輸出的對(duì)話文本；文本生成模型基于對(duì)樣本輸入文本對(duì)應(yīng)的情感類型標(biāo)簽和情感強(qiáng)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種排班交互方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：顯示第一排班頁(yè)面，第一排班頁(yè)面包含至少一個(gè)成員標(biāo)識(shí)各自對(duì)應(yīng)的排班時(shí)間單元，以及第一選擇控制控件；當(dāng)?shù)谝贿x擇控制控件處于開(kāi)啟狀態(tài)，響應(yīng)于至少一次的時(shí)間單元選擇操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、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，至少應(yīng)用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取推薦內(nèi)容序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)廣告槽位的增量屬性特征，以及每一候選廣告信息的第一預(yù)估交互概率；對(duì)廣告槽位的增量屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括：接收創(chuàng)建初始畫(huà)布請(qǐng)求，請(qǐng)求中攜帶用戶信息；在初始畫(huà)布中生成用戶選定的判斷組件；根據(jù)判斷組件對(duì)用戶信息進(jìn)行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于AIGC技術(shù)的房產(chǎn)訊息大數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：收集房產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用AIGC技術(shù)分析多維度數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的特征，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型，利用AIGC技術(shù)進(jìn)行圖計(jì)算，揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)和影響，通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種關(guān)于房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)重建方法包括以下步驟：獲取房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值，提取有價(jià)值的特征；對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣；使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練；采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中模型部署策略確定方法包括：確定任務(wù)處理模型的模型屬性信息、以及任務(wù)處理模型關(guān)聯(lián)的第二處理器的設(shè)備屬性信息，其中，任務(wù)處理模型部署于任務(wù)處理設(shè)備，任...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取拍攝設(shè)備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設(shè)備在拍攝所述待處理圖像時(shí)的運(yùn)動(dòng)路徑；基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑；基于融合比例對(duì)所述運(yùn)動(dòng)路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進(jìn)行融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供電池表面的缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中所述電池表面的缺陷檢測(cè)方法包括：獲取深度傳感器采集的待測(cè)電池表面的深度圖；根據(jù)所述深度圖中各像素點(diǎn)的深度值，確定參考深度值；基于所述各像素點(diǎn)的深度值與所述參考深度值之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像檢測(cè)方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該方法包括：獲取查詢圖像以及一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì)，每個(gè)提示信息對(duì)包括一個(gè)提示圖像、以及該提示圖像對(duì)應(yīng)的提示真值；一個(gè)或多個(gè)提示信息對(duì)用于提示執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)的種類為第一檢測(cè)任務(wù)；提示真值用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于超聲的實(shí)時(shí)腹直肌分割和3D重建方法，屬于醫(yī)療成像技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的方案，在正式掃描前，通過(guò)超聲探頭設(shè)置三維重建的邊界，提前建立空的三維矩陣；通過(guò)超聲探頭對(duì)患者的左右腹直肌區(qū)域分別進(jìn)行掃描，通過(guò)空間位置傳感器記錄每一張二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種虛實(shí)結(jié)合標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案通過(guò)根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標(biāo)、多個(gè)特征點(diǎn)的特征點(diǎn)世界坐標(biāo)、靶心在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備的透視視野的不同位置下的多個(gè)觀察圖像和定位標(biāo)識(shí)與靶心對(duì)應(yīng)時(shí)的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N游戲的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)終端設(shè)備提供圖形用戶界面，圖形用戶界面中顯示有虛擬場(chǎng)景，該渲染方法包括：獲取在基于物理的渲染流程中待優(yōu)化的目標(biāo)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的原始色彩變換函數(shù)；對(duì)原始色彩變換函數(shù)在設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供圖像生成方法，其中圖像生成方法包括：獲取目標(biāo)音頻和所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的初始圖像，以及與所述目標(biāo)音頻關(guān)聯(lián)的參考視頻；將所述目標(biāo)音頻和所述參考視頻輸入至圖像生成模型，獲得所述目標(biāo)音頻對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)圖像，其中，至少一個(gè)目標(biāo)圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種納米孔過(guò)孔事件的檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，所述方法包括：獲取納米孔的待檢測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)圖像；將所述待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的過(guò)孔預(yù)測(cè)模型進(jìn)行過(guò)孔分類識(shí)別，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法和系統(tǒng)，芯片封裝焊球質(zhì)量預(yù)警方法，包括以下步驟：步驟1、在芯片封裝測(cè)試過(guò)程中，收集測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的功能測(cè)試數(shù)據(jù)和封裝焊球質(zhì)量數(shù)據(jù)；步驟2、對(duì)測(cè)試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的文生圖模型訓(xùn)練方法、圖像生成方法、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，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場(chǎng)景；方法包括：獲取第一樣本圖像；對(duì)第一樣本圖像進(jìn)行圖像特征提取處理，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法、表情系數(shù)提取方法，該方法包括：先獲取表情系數(shù)采集序列和至少兩個(gè)圖像采集序列；再依據(jù)該表情系數(shù)采集序列和該至少兩個(gè)圖像采集序列，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以便后續(xù)能夠基于該訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型更新處理，并利用更新后的模型進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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