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          • 本申請實施例公開了一種模型訓練方法、車輛狀態(tài)確定方法、裝置、設(shè)備及車輛,涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。本申請實施例利用第一車燈狀態(tài)識別模型的特征提取模塊提取訓練圖像的車燈特征,利用第一車燈狀態(tài)識別模型的多個車燈狀態(tài)識別模塊,結(jié)合車燈特征,可以得到不...
          • 本公開涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種三維障礙物框的降維方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),本方法在對三維障礙物框進行降維處理得到最小閉包框后,并非直接將最小閉包框作為二維障礙物框,而是利用三維障礙物框的位置信息確定出拍攝設(shè)備對三維障礙物框的觀察視...
          • 本申請屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種船只圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。通過獲取船只的關(guān)鍵詞集合,所述關(guān)鍵詞集合包括:結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞集合和外觀關(guān)鍵詞集合,根據(jù)所述結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞集合、所述外觀關(guān)鍵詞集合以及文本描述模型,確定結(jié)構(gòu)文本描述和...
          • 本發(fā)明涉及一種基于元學習的紅外目標檢測方法和系統(tǒng),屬于計算機圖像信息處理領(lǐng)域。方法包括:獲取包括待識別目標的紅外圖像;利用紅外目標檢測模型識別所述紅外圖像得到其中的目標信息;其中,所述紅外目標檢測模型通過下述步驟訓練得到:獲取多個不同目標的...
          • 一種圖像處理方法、裝置和計算設(shè)備集群。該方法對目標圖像進行特征提取,得到多個不同尺度的第一特征圖;將多個不同尺度的第一特征圖進行尺度融合,得到多個不同尺度的第二特征圖;將第一特征圖與所述第二特征圖進行跳躍連接,得到第三特征圖。AI模型可以利...
          • 本申請公開一種視頻處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:播放需進行圖文轉(zhuǎn)換的視頻,并在所述視頻的視頻播放區(qū)域上顯示畫布蒙層;根據(jù)在所述畫布蒙層上檢測到的第一筆記記錄操作,在所述畫布蒙層中繪制顯示當前視頻幀的電子筆記;響應于針對所述視頻的...
          • 本申請公開了一種核磁共振圖像的運動偽影去除方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及核磁共振圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:對目標對象進行核磁共振掃描,以采集包括攜帶真實運動偽影的核磁共振圖像、未攜帶運動偽影的核磁共振圖像的第一訓練數(shù)據(jù)集以及包括攜帶模擬運動偽影...
          • 本申請公開了一種核磁共振圖像序列處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:構(gòu)建初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡;利用訓練數(shù)據(jù)對所述初始層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,以得到目標層間分辨率重建神經(jīng)網(wǎng)絡;將當前核磁共振圖像序列輸出...
          • 本公開提供了一種虛擬資源的推送方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及人工智能和電子商務領(lǐng)域。該方法包括:獲取用戶與虛擬資源之間的關(guān)系網(wǎng)絡圖,將關(guān)系網(wǎng)絡圖劃分為多個子圖;通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡對各個子圖進行嵌入處理,獲得各個行為下的用戶表征和虛擬資源表征,根據(jù)獲...
          • 本申請公開一種基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的交易處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:響應針對目標交易的預驗證請求,獲取目標交易;通過交易檢索器檢索目標交易是否在失敗交易集中,并根據(jù)檢索結(jié)果預測目標交易執(zhí)行失敗的概率,得到第一預測結(jié)果;以及,調(diào)用機器...
          • 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:獲取資源置換請求;響應于資源置換請求,生成針對智能合約的合約調(diào)用信息;獲取針對合約調(diào)用信息的第一簽名信息和第二簽名信息;基于第一簽名信息和第二簽名信息生成資源置換業(yè)務;將資...
          • 本申請涉及一種運輸方案確定方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品,可用于計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取攜帶有運輸對象的第一運輸設(shè)備的設(shè)備到達預測時間;設(shè)備到達預測時間表示第一運輸設(shè)備到達運輸中轉(zhuǎn)位置的預測時間;根據(jù)設(shè)備到達預測時...
          • 本公開提供了一種包裹丟損預警處理方法,可以應用于智慧物流技術(shù)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:從規(guī)則庫中讀取針對目標場站預先構(gòu)建的目標丟損判別規(guī)則,其中,目標丟損判別規(guī)則是基于N條歷史丟損判則數(shù)據(jù)構(gòu)建得到的,N條歷史丟損判則數(shù)據(jù)與途經(jīng)...
          • 本公開提供了一種車輛推薦方法,可以應用于智慧物流和大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。該車輛推薦方法包括:響應于檢測到物品運輸信息的物品容量超出配送車輛的載貨量,根據(jù)物品運輸信息,確定M個推薦車型,其中,物品運輸信息是第一用戶提交的,第一用戶表征物品運輸信息的...
          • 提供一種超參數(shù)最佳化系統(tǒng),以及一種超參數(shù)最佳化方法,其包含以下步驟:通過查找模型數(shù)據(jù)庫,從超參數(shù)集中選出符合硬件規(guī)格限制及效能限制的模型相關(guān)超參數(shù)組合;基于模型相關(guān)超參數(shù)組合,通過超參數(shù)調(diào)整器搜索各組模型非關(guān)超參數(shù)中的最佳超參數(shù),以取得最佳...
          • 公開了一種量子態(tài)制備方法及裝置,屬于量子計算領(lǐng)域。該方法包括:采用不同自旋態(tài)作為目標,依次對諧振子進行兩次量子態(tài)制備;對所述諧振子對應的自旋態(tài)進行自旋態(tài)檢測;在所述自旋態(tài)不滿足條件的情況下,重復所述量子態(tài)制備和所述自旋態(tài)檢測,直到所述自旋態(tài)...
          • 本說明書實施例提供機器學習模型訓練方法、計算設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品,其中機器學習模型訓練方法應用于訓練服務器,包括:獲取至少一個隨機種子和各隨機種子對應的梯度累加信息;將各隨機種子和各梯度累加信息發(fā)送至至少一個訓練客戶端;...
          • 本申請公開了一種對話模型的訓練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過第一語言模型根據(jù)第一提示信息,生成關(guān)于第一虛擬角色的第一樣本問題,第一提示信息包括基于樣本劇情得到的第一虛擬角色的角色信息;通過第二語言模型根...
          • 本公開提供了一種生活必需品編碼方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。應用于生活必需品保供編碼技術(shù)領(lǐng)域。所述方法應用于電子設(shè)備中,包括:獲取生活必需品的有關(guān)信息;根據(jù)所述產(chǎn)品信息生成商品類別碼和商品規(guī)格碼;根據(jù)所述生產(chǎn)或流通過程中的單位注冊信息或者...
          • 公開了一種條碼打印方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備。通過獲取物品標識,并向服務器發(fā)送帶有物品標識的信息獲取請求,接收服務器發(fā)送的與物品標識相關(guān)的至少一個條碼信息,展示第一顯示界面,所述第一顯示界面包括所述條碼列表和對應的選擇控件,接收用戶輸入...
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