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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本方案通過(guò)獲取待識(shí)別人臉圖像的第一感知特征,以及預(yù)設(shè)圖像集合中每一虛擬角色圖像的第二感知特征,然后,確定第一感知特征與各第二感知特征之間的差異信息,基于差異信息從預(yù)設(shè)圖像集合中...
          • 識(shí)別中性多分葉核粒細(xì)胞AI訓(xùn)練方法及裝置中,血液樣本經(jīng)過(guò)預(yù)處理,獲得鏡檢樣本;鏡檢樣本為懸濁液,白細(xì)胞懸浮在懸濁液中,鏡檢樣本平鋪;拍攝鏡檢血液樣本,獲得鏡檢樣本圖像;對(duì)鏡檢樣本圖像中的中性多分葉核粒細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注,獲得標(biāo)注圖片,用標(biāo)注...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車(chē)道線數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法和裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,方法包括:獲取當(dāng)前幀車(chē)道線圖像的語(yǔ)義分割結(jié)果;在通過(guò)對(duì)語(yǔ)義分割結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析,并確定語(yǔ)義分割結(jié)果指示包括兩條車(chē)道線的情況下,對(duì)語(yǔ)義分割結(jié)果進(jìn)行拆分,得到兩條當(dāng)前幀車(chē)道線...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率模型的群目標(biāo)自適應(yīng)偽裝方法,屬于偽裝隱身領(lǐng)域。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)概率經(jīng)驗(yàn)公式在計(jì)算目標(biāo)暴露概率時(shí)需要已知衛(wèi)星及目標(biāo)的各項(xiàng)參數(shù),但目前針對(duì)美國(guó)的偵察系統(tǒng),無(wú)法獲得相關(guān)光學(xué)、紅外、雷達(dá)衛(wèi)星的詳細(xì)參數(shù),不滿足實(shí)際應(yīng)用的...
          • 本公開(kāi)提供了一種評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)、評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,其中,評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)方法包括:將面部圖像樣本輸入至評(píng)價(jià)模型的兩個(gè)分支模型,以得到局部特征和全局特征;基于注意力權(quán)重對(duì)局部特征和全局特征進(jìn)行聚合,以得到聚合特征;將聚合特征輸入...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種生成語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的方法及裝置,涉及人工智能領(lǐng)域。通過(guò)預(yù)先對(duì)下采樣倍率區(qū)間、預(yù)設(shè)總層數(shù)以及層級(jí)搜索空間進(jìn)行設(shè)置,能夠最大程度地減少結(jié)構(gòu)不夠優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò),使得候選網(wǎng)絡(luò)能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的結(jié)構(gòu)需要;通過(guò)確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的下采樣概率,并基于...
          • 本發(fā)明提供一種建筑物三維模型輕量化重建方法,包括:通過(guò)運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法對(duì)建筑物圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到建筑物的稀疏點(diǎn)云;根據(jù)建筑物圖像和稀疏點(diǎn)云對(duì)建筑物的線段結(jié)構(gòu)進(jìn)行重建,得到建筑物的線云;對(duì)建筑物的線云的單位向量進(jìn)行密度聚類(lèi)處理和平面擬合處理...
          • 一種圖像生成方法和相關(guān)的圖像生成裝置。該方法包括:從第一圖像中提取出第一目標(biāo)對(duì)象的圖像;基于人工智能模型根據(jù)用戶(hù)輸入的描述環(huán)境場(chǎng)景的信息,生成體現(xiàn)描述環(huán)境場(chǎng)景的信息的第二圖像,其中描述環(huán)境場(chǎng)景的信息至少包括與目標(biāo)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的信息,并且其中第...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI優(yōu)化的數(shù)碼印花圖案生成方法,屬于數(shù)碼印花技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)收集模塊和數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和模型訓(xùn)練模塊和圖案生成模塊和圖案優(yōu)化模塊和圖案輸出模塊,所述數(shù)據(jù)收集模塊通過(guò)采集大量的數(shù)碼印花圖案樣本來(lái)獲取不同顏色、紋理和設(shè)計(jì)風(fēng)格...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了基于寵物位置信息的運(yùn)動(dòng)控制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。在本發(fā)明實(shí)施例中,自動(dòng)清潔設(shè)備在每次工作過(guò)程中,均通過(guò)圖像采集模組采集環(huán)境圖像,并識(shí)別環(huán)境圖像中是否存在寵物,如果存在寵物,則更新寵物位置信息,在每次工作前,均根據(jù)寵物位置...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,用于提升推薦模型的推薦準(zhǔn)確度。本申請(qǐng)可應(yīng)用于人工智能、云技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。包括:獲取N個(gè)輸入特征向量,N個(gè)輸入特征向量包括第一輸入特征向量以及第二輸入特征,第一輸入特征...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:基于推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和數(shù)據(jù)投放載體的載體標(biāo)識(shí)確定第一特征向量,基于推薦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)信息確定第二特征向量,對(duì)第一特征向量和第二特征向量進(jìn)行向量拼接得到特征拼接向...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N交易處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域或區(qū)塊鏈領(lǐng)域等,用于解決基于區(qū)塊鏈的交易處理過(guò)程的數(shù)據(jù)安全性較低的問(wèn)題。該方法至少包括:接收歷史發(fā)布節(jié)點(diǎn)廣播的歷史區(qū)塊;歷史區(qū)塊包含:分配給歷史發(fā)布節(jié)點(diǎn)的歷史區(qū)塊標(biāo)識(shí)、...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種頂驅(qū)旋轉(zhuǎn)部件智能維護(hù)方法及系統(tǒng),屬于石油鉆井裝備技術(shù)領(lǐng)域,其中維護(hù)系統(tǒng)包括采集模塊、獲取模塊、第一更新模塊、第二更新模塊和生成模塊。通過(guò)采集頂驅(qū)旋轉(zhuǎn)部件運(yùn)行參數(shù)集中的多個(gè)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行采集,并基于運(yùn)行參數(shù)的的采集值對(duì)運(yùn)行參數(shù)所...
          • 本發(fā)明提供一種個(gè)體防護(hù)用品的識(shí)別管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于安全防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:基于讀寫(xiě)器獲取個(gè)體防護(hù)用品上NFC芯片的識(shí)別信息;所述識(shí)別信息包括所述個(gè)體防護(hù)用品對(duì)應(yīng)的第一人員標(biāo)識(shí)信息、第一物品標(biāo)識(shí)信息、說(shuō)明書(shū)信息和使用時(shí)長(zhǎng)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種區(qū)域綜合能源系統(tǒng),其包括多能聯(lián)供系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。多能聯(lián)供系統(tǒng)包括區(qū)域電網(wǎng)、可再生能源發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能電池、氫儲(chǔ)能系統(tǒng)和電鍋爐;氫儲(chǔ)能系統(tǒng)包括通過(guò)氫氣管道依次連接堿性電解槽、緩沖罐、氫氣壓縮機(jī)、儲(chǔ)氫罐和質(zhì)子交換膜燃料電池,以及與...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法,其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于片上系統(tǒng)的處理單元,處理單元中包括至少一個(gè)矩陣運(yùn)算單元,包括:接收業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求攜帶有業(yè)務(wù)矩陣參數(shù);獲取待處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)矩陣參數(shù)在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)處理規(guī)則庫(kù)中確定目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種交互信息確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等各種場(chǎng)景,所述方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象在預(yù)設(shè)應(yīng)用中的目標(biāo)初始信息;將目標(biāo)初始信息輸入對(duì)話信息預(yù)測(cè)模型進(jìn)行應(yīng)用標(biāo)識(shí)預(yù)測(cè)處理以及對(duì)話信息預(yù)測(cè)...
          • 數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:獲取第一數(shù)據(jù),第一數(shù)據(jù)為根據(jù)第一輸入數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到;對(duì)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,得到第一壓縮數(shù)據(jù),將第一壓縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至存儲(chǔ)器;從存儲(chǔ)器讀取第一壓縮數(shù)據(jù)并解壓縮第一壓縮數(shù)據(jù),得到解壓縮后的第一壓...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,包括:獲取第一數(shù)據(jù),所述第一數(shù)據(jù)為根據(jù)第一輸入數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到的;對(duì)所述第一數(shù)據(jù)進(jìn)行非均勻量化處理,得到第一壓縮數(shù)據(jù),并將所述第一壓縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至存儲(chǔ)器;從所述存儲(chǔ)器中讀取所述第一壓縮數(shù)據(jù),并對(duì)...
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