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								      本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了作業(yè)時(shí)間信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：接收目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的客戶端發(fā)送的訂單信息；根據(jù)訂單信息，確定訂單信息對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)類型信息和目標(biāo)用戶輸入的提貨時(shí)間信息；根據(jù)業(yè)務(wù)類型信息和提貨時(shí)間信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了物品數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，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：響應(yīng)于物品處理指令，獲取對(duì)應(yīng)的物品集合和目標(biāo)用戶群，以確定物品集合中各物品的屬性參數(shù)，查詢目標(biāo)用戶群中各用戶的屬性參數(shù)；基于各物品的屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種推薦模型的訓(xùn)練方法、信息推薦方法、裝置及電子設(shè)備，所述訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)推薦場(chǎng)景的樣本數(shù)據(jù)和各樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的推薦結(jié)果標(biāo)簽，所述樣本數(shù)據(jù)包括場(chǎng)景特征數(shù)據(jù)；基于所述樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練推薦模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的壓裂參數(shù)設(shè)計(jì)方法、裝置和設(shè)備，該方法包括：基于目標(biāo)井所在區(qū)塊的油氣藏類型，構(gòu)建相同油藏類型的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)；采用數(shù)據(jù)分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)分析篩選出各個(gè)壓裂段的產(chǎn)量影響因素；繪制樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)壓裂段中產(chǎn)量影響因素的盒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種裂縫性有水砂巖氣藏開(kāi)發(fā)配產(chǎn)方法及系統(tǒng)，屬于油氣田動(dòng)態(tài)分析研究領(lǐng)域。所述方法包括基于生產(chǎn)井試井綜合滲透率、儲(chǔ)容比及斷縫指向強(qiáng)度系數(shù)，確定優(yōu)化配產(chǎn)井；對(duì)確定的優(yōu)化配產(chǎn)井，建立基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版；基于基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版，以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種儲(chǔ)氣庫(kù)臨界出砂壓差的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取目標(biāo)儲(chǔ)氣庫(kù)關(guān)聯(lián)的各油氣井的注采類型；其中，所述注采類型包括再利用注采井、新鉆井以及單采井；根據(jù)各油氣井的注采類型，確定各油氣井匹配的儲(chǔ)層參數(shù)；根據(jù)各油氣井匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種對(duì)產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。對(duì)產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法包括：獲取產(chǎn)線中產(chǎn)品的實(shí)時(shí)二維圖像信息，并確定映射關(guān)系，所述映射關(guān)系用于將所述產(chǎn)品的參考二維圖像信息映射為所述實(shí)時(shí)二維圖像信息，所述參考二維圖像信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖心CT圖像三維超分重構(gòu)方法及裝置。該方法包括將預(yù)先獲得的預(yù)處理后的巖心CT序列切片輸入訓(xùn)練好的顆粒分割重構(gòu)模型，得到基于多切片的顆粒分割縱向超分圖像；顆粒分割三維重構(gòu)模型包括Transformer和3D?...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像采樣處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域，該方法包括：獲取初始圖像的引導(dǎo)特征以及待采樣特征；對(duì)引導(dǎo)特征與待采樣特征進(jìn)行引導(dǎo)濾波處理，得到引導(dǎo)濾波特征；對(duì)引導(dǎo)濾波特征與待采樣特征進(jìn)行互相似檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，獲取待檢測(cè)對(duì)象的目標(biāo)對(duì)象圖像；確定待檢測(cè)對(duì)象的目標(biāo)缺陷檢測(cè)類型，并獲取對(duì)應(yīng)目標(biāo)缺陷檢測(cè)類型的參考對(duì)象圖像及其參考檢測(cè)結(jié)果圖像；通過(guò)通用缺陷檢測(cè)模型，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視頻跟蹤的巖石薄片正交偏光視頻轉(zhuǎn)圖片方法及系統(tǒng)，涉及涉及薄片鑒定和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集巖石薄片樣本旋轉(zhuǎn)偏光視頻數(shù)據(jù)；采用CoTracker網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述視頻數(shù)據(jù)的多個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行跟蹤；對(duì)所述樣本點(diǎn)的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗阱^框特征的物體位姿估計(jì)方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過(guò)采集RGB圖像和深度圖，并對(duì)RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和錨框定位。接著利用錨框和對(duì)應(yīng)的深度圖進(jìn)行三維點(diǎn)云重建，以生成目標(biāo)物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。最后基于三維點(diǎn)云，計(jì)算目標(biāo)物體的物體間偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌S特征的物體位姿估計(jì)方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過(guò)將RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并利用目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果和深度圖像進(jìn)行三維點(diǎn)云重建。利用三維數(shù)字模型進(jìn)行位姿粗估計(jì)，并通過(guò)匹配算法將三維數(shù)字模型與點(diǎn)云數(shù)據(jù)相匹配的方式對(duì)位姿進(jìn)行優(yōu)化。本申請(qǐng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種信息處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，涉及信息分析處理技術(shù)領(lǐng)域，在本公開(kāi)中，在確定目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)位置信息時(shí)，僅需要獲取圖像采集設(shè)備采集的至少兩張候選場(chǎng)景圖像，并利用至少兩張候選場(chǎng)景圖像的相關(guān)信息，即可計(jì)算獲得目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了信息處理方法和裝置，涉及媒體技術(shù)領(lǐng)域，用于提高圖像特征點(diǎn)的質(zhì)量。該方法包括：獲取傳感器信息，上述傳感器信息包括目標(biāo)加速度和目標(biāo)角速度，上述目標(biāo)加速度為慣性測(cè)量單元測(cè)量的加速度，上述目標(biāo)角速度為IMU測(cè)量的角速度；根據(jù)上述傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種標(biāo)定特征的排序方法及裝置、圖像攝取裝置的標(biāo)定方法及裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。標(biāo)定特征的排序方法包括以下步驟：獲取一標(biāo)定件圖像，所述標(biāo)定件圖像配置為對(duì)一配置有多個(gè)標(biāo)志物的標(biāo)定件進(jìn)行拍攝得到的圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像采集設(shè)備的標(biāo)定方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。其中，該方法涉及大模型數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)標(biāo)定領(lǐng)域，包括：獲取真實(shí)世界中的第一圖像采集設(shè)備采集到的真實(shí)圖像；基于第一圖像采集設(shè)備的初始位置和初始姿態(tài)，控制虛擬世界中的第二圖像采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種消化道建模方法、系統(tǒng)、裝置和建模設(shè)備。該方法包括：在利用內(nèi)窺鏡對(duì)待測(cè)對(duì)象的消化道進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中，獲取通過(guò)第一外部攝像頭拍攝的內(nèi)窺鏡的插入部插入消化道的深度數(shù)據(jù)、基于第二外部攝像頭所拍攝圖像識(shí)別出的病灶事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種辮狀河三角洲訓(xùn)練圖像生成方法及裝置，該方法，包括：步驟S1:構(gòu)建辮狀河三角洲水下分流河道的河道中線；步驟S2:基于所述河道中線構(gòu)建河道分叉；步驟S3:基于所述河道分叉刻畫(huà)出主河道和次河道；步驟S4:將所述主河道和次河道寫(xiě)入三...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種光線反射效果的渲染方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。包括：獲取場(chǎng)景深度圖，場(chǎng)景深度圖包含屏幕空間中各個(gè)像素的深度值；基于場(chǎng)景深度圖，對(duì)屏幕空間進(jìn)行三角面劃分，得到空間三角面，空間三角面的頂點(diǎn)為屏幕空...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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