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								      提供一種圖數(shù)據(jù)采樣方法及設(shè)備，該方法包括獲取圖數(shù)據(jù)中的更新邊信息，該更新邊信息指示圖數(shù)據(jù)中新增的連接邊，以及新增的連接邊所連接的第一更新節(jié)點和第二更新節(jié)點；確定更新邊信息不滿足預設(shè)條件，預設(shè)條件包括第一更新節(jié)點和第二更新節(jié)點均在采樣圖中，且...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種模型的推理計算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中該方法包括：接收輸入數(shù)據(jù)；按照推理計算順序，基于所述輸入數(shù)據(jù)對目標模型進行推理計算，輸出計算結(jié)果；其中，所述推理計算順序基于目標有向圖的邊權(quán)重確定；其中，所述目標有向圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N風險控制模型的評估方法、系統(tǒng)、計算設(shè)備以及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑娘L險控制模型的評估方法，根據(jù)風險控制模型對樣本的預測結(jié)果，將樣本分為第一樣本集和第二樣本集，根據(jù)任一樣本集中樣本比例的總體方差和該樣本集的標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種供水設(shè)備確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取當前用戶在目標周期內(nèi)的用水需求和全屋用水系統(tǒng)信息，其中，全屋用水系統(tǒng)信息包括至少一個候選供水設(shè)備，一個候選供水設(shè)備對應(yīng)一個流量區(qū)間；根據(jù)用水需求，確定當前用戶在目標周...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及虛擬電廠領(lǐng)域，尤其涉及虛擬電廠的調(diào)度決策方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取虛擬電廠的運營狀態(tài)數(shù)據(jù)；將運營狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入預先訓練完成的長序列預測模型，得到虛擬電廠的狀態(tài)預測數(shù)據(jù)；根據(jù)狀態(tài)預測數(shù)據(jù)更新用于輸出調(diào)度策略的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種事件風險提示方法及裝置、電子設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標事件對應(yīng)的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)；獲取預先構(gòu)建的事件風險預測模型，事件風險預測模型基于具有分類標識的目標事件的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓練得到，歷史生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收業(yè)務(wù)處理請求，獲取對應(yīng)的發(fā)車任務(wù)流、發(fā)車任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車輛標識和對應(yīng)的車輛軌跡；根據(jù)發(fā)車任務(wù)流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個節(jié)點對應(yīng)的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種客戶關(guān)系管理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及數(shù)字營銷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取銷售員數(shù)據(jù)及目標任務(wù)中的客戶數(shù)據(jù)，根據(jù)銷售員數(shù)據(jù)及客戶數(shù)據(jù)確定分發(fā)規(guī)劃模型的決策變量為目標任務(wù)是否分發(fā)至銷售員數(shù)據(jù)，目標函數(shù)包括：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：展示圖像編輯頁，所述圖像編輯頁包括參數(shù)設(shè)置區(qū)和結(jié)果展示區(qū)，其中，所述參數(shù)設(shè)置區(qū)包括商品圖像和候選品類選項；響應(yīng)于針對所述候選品類選項的選擇事件，獲取目標品類選項對應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種異常交易的識別方法、裝置和存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取待識別的第一賬號關(guān)聯(lián)的賬號交易數(shù)據(jù)；根據(jù)主節(jié)點對應(yīng)的第一特征向量，和鄰居節(jié)點對應(yīng)的第二特征向量，獲取各個鄰居節(jié)點的注意力權(quán)重；通過各個鄰居節(jié)點的注意力權(quán)重對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種區(qū)塊鏈操作的校驗方法和位圖結(jié)構(gòu)。其中，該方法包括：接收目標客戶端發(fā)送的區(qū)塊鏈操作請求；獲取區(qū)塊鏈操作請求攜帶的連接校驗信息，其中，連接校驗信息為目標客戶端根據(jù)從當前節(jié)點獲取的交易序列信息進行目標處理得到的；從目標位圖中與目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種人臉圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取參考人臉和目標人臉各自的二維圖像信息；基于各二維圖像信息，分別對參考人臉和目標人臉進行三維重建，獲得參考人臉和目標人臉各自的三維人臉模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N提升圖像局部區(qū)域畫質(zhì)的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，其方法包括：獲取初始監(jiān)控圖像，確定所述初始監(jiān)控圖像中包含有目標的目標區(qū)域；裁剪所述初始監(jiān)控圖像，得到包含所述目標區(qū)域的目標區(qū)域圖像；計算所述目標區(qū)域的拍攝距離；若所述目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于顯微鏡的數(shù)字重聚焦的方法，屬于信息領(lǐng)域中的計算機視覺技術(shù)，其技術(shù)特征在于：針對于不在聚焦范圍內(nèi)的離焦圖像，可以利用對聚焦離焦圖像對的配準。進一步，然后輸入到基于深度學習的u?net網(wǎng)絡(luò)中進行虛擬重聚焦，聚焦的圖像作為標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴散模型的虛擬畫作生成器，該發(fā)明利用先進的擴散模型，結(jié)合隨機詞條生成器，創(chuàng)造出獨特的虛擬畫作。本發(fā)明的核心在于擴散模型的應(yīng)用，該模型能夠從一系列隨機詞條中提取關(guān)鍵信息，并根據(jù)這些信息生成高質(zhì)量的虛擬畫作。此外，隨機詞條生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種圖像處理方法、圖像處理模型的訓練方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取包含目標人物的第一圖像、目標人物的目標人體關(guān)鍵點、及包含目標服裝的第二圖像；對第一圖像中目標人物的待換裝部位進行遮蓋，以獲取包含目標遮罩的第三圖像；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供數(shù)據(jù)處理模型訓練方法、基于文本的圖像搜索方法、圖像分析方法、計算設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中所述數(shù)據(jù)處理模型訓練方法包括：基于樣本圖像和樣本圖像對應(yīng)的樣本文本訓練包含有編碼層和預測層的初始數(shù)據(jù)處理模型，再...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域，涉及一種基于深度學習的小目標檢測與識別定位方法。通過深度學習實現(xiàn)對小目標的特征提取和特征區(qū)域預測，通過在原始YOLOv7網(wǎng)絡(luò)中添加CNeB模塊，增強網(wǎng)絡(luò)模型對小目標的特征提取能力，在YOLOv7的頸部引入SimAM...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種目標識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：通過圖像采集器關(guān)聯(lián)組中的主圖像采集器對運載設(shè)備內(nèi)部空間進行目標檢測，確定候選目標；其中，圖像采集器關(guān)聯(lián)組包括運載設(shè)備內(nèi)部空間中的主圖像采集器，以及與所述運載設(shè)備相連通的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，基于目標場景信息和待處理圖像，確定出目標圖像。
								
            
							
            
							
						
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