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								      本申請公開了一種圖像采集設(shè)備的標(biāo)定方法、電子設(shè)備、存儲介質(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：獲取真實世界中的第一圖像采集設(shè)備采集到的真實圖像；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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								      本申請公開一種標(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、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)、以及計算機程序產(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)定件圖像配置為對一配置有多個標(biāo)志物的標(biāo)定件進行拍攝得到的圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開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)加速度為慣性測量單元測量的加速度，上述目標(biāo)角速度為IMU測量的角速度；根據(jù)上述傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種信息處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及車輛，涉及信息分析處理技術(shù)領(lǐng)域，在本公開中，在確定目標(biāo)對象的目標(biāo)位置信息時，僅需要獲取圖像采集設(shè)備采集的至少兩張候選場景圖像，并利用至少兩張候選場景圖像的相關(guān)信息，即可計算獲得目標(biāo)對象的目標(biāo)位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谌S特征的物體位姿估計方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過將RGB圖像進行目標(biāo)檢測，并利用目標(biāo)檢測結(jié)果和深度圖像進行三維點云重建。利用三維數(shù)字模型進行位姿粗估計，并通過匹配算法將三維數(shù)字模型與點云數(shù)據(jù)相匹配的方式對位姿進行優(yōu)化。本申請...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗阱^框特征的物體位姿估計方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過采集RGB圖像和深度圖，并對RGB圖像進行目標(biāo)檢測和錨框定位。接著利用錨框和對應(yīng)的深度圖進行三維點云重建，以生成目標(biāo)物體的三維點云數(shù)據(jù)。最后基于三維點云，計算目標(biāo)物體的物體間偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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算機視覺的交叉技術(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)對所述視頻數(shù)據(jù)的多個樣本點進行跟蹤；對所述樣本點的動態(tài)運動軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，獲取待檢測對象的目標(biāo)對象圖像；確定待檢測對象的目標(biāo)缺陷檢測類型，并獲取對應(yīng)目標(biāo)缺陷檢測類型的參考對象圖像及其參考檢測結(jié)果圖像；通過通用缺陷檢測模型，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種圖像采樣處理方法、裝置、計算機、存儲介質(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；對引導(dǎo)特征與待采樣特征進行引導(dǎo)濾波處理，得到引導(dǎo)濾波特征；對引導(dǎo)濾波特征與待采樣特征進行互相似檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開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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								      本公開是關(guān)于一種對產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法、裝置及存儲介質(zhì)。對產(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)品的實時二維圖像信息，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時二維圖像信息，所述參考二維圖像信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲氣庫臨界出砂壓差的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取目標(biāo)儲氣庫關(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層參數(shù)；根據(jù)各油氣井匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種裂縫性有水砂巖氣藏開發(fā)配產(chǎn)方法及系統(tǒng)，屬于油氣田動態(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、儲容比及斷縫指向強度系數(shù)，確定優(yōu)化配產(chǎn)井；對確定的優(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)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的壓裂參數(shù)設(shè)計方法、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；采用數(shù)據(jù)分析法對樣本數(shù)據(jù)庫分析篩選出各個壓裂段的產(chǎn)量影響因素；繪制樣本數(shù)據(jù)庫中各個壓裂段中產(chǎn)量影響因素的盒...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開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)集中包括多個推薦場景的樣本數(shù)據(jù)和各樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的推薦結(jié)果標(biāo)簽，所述樣本數(shù)據(jù)包括場景特征數(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)明公開了物品數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：響應(yīng)于物品處理指令，獲取對應(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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								      本公開的實施例公開了作業(yè)時間信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：接收目標(biāo)用戶對應(yīng)的客戶端發(fā)送的訂單信息；根據(jù)訂單信息，確定訂單信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型信息和目標(biāo)用戶輸入的提貨時間信息；根據(jù)業(yè)務(wù)類型信息和提貨時間信...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了模型訓(xùn)練方法、路線貨運總體積生成方法、裝置和設(shè)備。該方法的一具體實施方式包括：獲取離線路線貨運數(shù)據(jù)集和實時路線貨運數(shù)據(jù)集；對該離線路線貨運數(shù)據(jù)集和該實時路線貨運數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)修正，以生成修正后離線路線貨運數(shù)據(jù)集和修正后實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：響應(yīng)于業(yè)務(wù)請求，獲取用于驗證業(yè)務(wù)請求的驗證掌紋特征及業(yè)務(wù)請求所請求的目標(biāo)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)特征；獲取掌紋特征庫及目標(biāo)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫；將驗證掌紋特征與掌紋特征庫進行匹配處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N換電電動車隊的電池管理方法及系統(tǒng)，本申請實施例在為車輛確定電池分配方案時，考慮了車輛載重數(shù)據(jù)、電池的實際使用數(shù)據(jù)以及駕駛員的駕駛習(xí)慣等因素對電池續(xù)航里程的影響，能夠更為準(zhǔn)確地為可換電電動車隊設(shè)計電池調(diào)度方案，并兼顧配送成本和...
								
            
							
            
							
						
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