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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請?zhí)峁┗阱^框特征的物體位姿估計(jì)方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過采集RGB圖像和深度圖，并對RGB圖像進(jìn)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(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(jì)算機(jī)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(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行跟蹤；對所述樣本點(diǎn)的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)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(shí)施例公開了一種圖像采樣處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)、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(jìn)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(jìn)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(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(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、儲容比及斷縫指向強(qiáng)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(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；采用數(shù)據(jù)分析法對樣本數(shù)據(jù)庫分析篩選出各個(gè)壓裂段的產(chǎn)量影響因素；繪制樣本數(shù)據(jù)庫中各個(gè)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(gè)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(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(shí)施例公開了作業(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(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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								      本公開的實(shí)施例公開了模型訓(xùn)練方法、路線貨運(yùn)總體積生成方法、裝置和設(shè)備。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取離線路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和實(shí)時(shí)路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集；對該離線路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和該實(shí)時(shí)路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)修正，以生成修正后離線路線貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和修正后實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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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(yàn)證業(yè)務(wù)請求的驗(yàn)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(yàn)證掌紋特征與掌紋特征庫進(jìn)行匹配處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N換電電動(dòng)車隊(duì)的電池管理方法及系統(tǒng)，本申請實(shí)施例在為車輛確定電池分配方案時(shí)，考慮了車輛載重?cái)?shù)據(jù)、電池的實(shí)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(dòng)車隊(duì)設(shè)計(jì)電池調(diào)度方案，并兼顧配送成本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的車輛管理方法及系統(tǒng)。車輛管理方法包括：采集區(qū)域內(nèi)車輛的各停車站點(diǎn)在各時(shí)段對應(yīng)的歷史動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和車輛實(shí)際需求數(shù)據(jù)，生成訓(xùn)練樣本集和預(yù)測樣本集；對基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種油氣產(chǎn)品及其副產(chǎn)品儲量評估方法及相關(guān)裝置，方法包括確定副產(chǎn)品來源并對所述副產(chǎn)品進(jìn)行提取；從提取的所述副產(chǎn)品中劈分副產(chǎn)品產(chǎn)量；利用劈分的所述副產(chǎn)品產(chǎn)量建立歸屬模型；根據(jù)建立的所述歸屬模型建立評估方法。根據(jù)油氣生產(chǎn)變化，對噸油耗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種致密氣藏產(chǎn)能預(yù)測方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：獲取電成像測井?dāng)?shù)據(jù)和若干裂縫條數(shù)，通過所述電成像測井?dāng)?shù)據(jù)根據(jù)若干裂縫條數(shù)計(jì)算得到裂縫密度；獲取陣列聲波數(shù)據(jù)，根據(jù)所述陣列聲波數(shù)據(jù)計(jì)算得到地應(yīng)力參數(shù)；通過所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種倉庫布局優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)，其中，倉庫布局優(yōu)化方法包括：將存揀比信息和貨架配置信息作為初始化種群代入倉庫布局優(yōu)化模型，存揀比信息是根據(jù)倉庫的存儲區(qū)與揀貨區(qū)之間的比值確定的；基于差分進(jìn)化算法求解倉庫布局優(yōu)化模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，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：根據(jù)趨勢預(yù)測模型確定當(dāng)前時(shí)間窗口的異常預(yù)測結(jié)果，其中，所述趨勢預(yù)測模型是根據(jù)多個(gè)時(shí)間窗口中每個(gè)時(shí)間窗口的業(yè)務(wù)異常數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的；確定當(dāng)前時(shí)間窗口的異常實(shí)際...
								
            
							
            
							
						
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