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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N生成圖像的方法、系統(tǒng)以及電子設(shè)備，方法應(yīng)用于電子設(shè)備，方法包括：響應(yīng)于用戶的操作，獲取第一圖像數(shù)據(jù)；將第一圖像數(shù)據(jù)壓縮為第一特征向量；向服務(wù)器發(fā)送第一特征向量；接收服務(wù)器發(fā)送的第一差值特征；根據(jù)第一圖像數(shù)據(jù)和第一差值特征生成...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語(yǔ)言圖像自然模型架構(gòu)和設(shè)備裝置，是在語(yǔ)言文本與可視的圖形圖像視頻影像之間構(gòu)建自然的對(duì)應(yīng)映射轉(zhuǎn)換系統(tǒng)機(jī)制架構(gòu)，對(duì)于主干大肢體造型、末端小肢體造型、造型變換涉及的運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)行分析歸納歸類，使用或者根據(jù)造型以及運(yùn)動(dòng)軌跡序列，表達(dá)或者理解特定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N圖像優(yōu)化處理方法、裝置及電子設(shè)備，獲取待優(yōu)化圖像以及電子設(shè)備的資源狀態(tài)信息后，基于該資源狀態(tài)信息，確定電子設(shè)備上部署的圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)運(yùn)行參數(shù)，從而基于圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)待優(yōu)化圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，輸出目標(biāo)圖像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空信息動(dòng)態(tài)融合的壓縮視頻質(zhì)量增強(qiáng)方法，主要包括以下步驟：構(gòu)建時(shí)間特征提取器和空間特征提取器分別提取時(shí)間信息和目標(biāo)幀的空間信息；構(gòu)建時(shí)空信息動(dòng)態(tài)加權(quán)融合模塊，自適應(yīng)地聚合時(shí)間信息和空間信息；構(gòu)建多通道增強(qiáng)殘差塊作為質(zhì)量增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉驅(qū)動(dòng)模型訓(xùn)練、人臉圖像合成方法，通過(guò)將第一身份人臉圖像作為驅(qū)動(dòng)人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動(dòng)模型，得到第一合成人臉圖像；將第二身份人臉圖像作為驅(qū)動(dòng)人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動(dòng)模型，得到第二合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人物圖像風(fēng)格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識(shí)別待處理圖像中人物的檢測(cè)框參數(shù)和人物信息；人物信息包括人物數(shù)量、人物性別以及人物位置中的至少一個(gè)；根據(jù)檢測(cè)框參數(shù)對(duì)待處理圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像風(fēng)格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識(shí)別待處理圖像中人物的檢測(cè)框參數(shù)；待處理圖像中包括多個(gè)人物，檢測(cè)框參數(shù)為待處理圖像中人物對(duì)應(yīng)的檢測(cè)框的參數(shù)，且檢測(cè)框與多個(gè)人物一一對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛。其中，該方法包括：獲取具有非目標(biāo)圖像風(fēng)格的第一圖像，第一圖像中包括人物，非目標(biāo)圖像風(fēng)格為除目標(biāo)圖像風(fēng)格之外的任意一種圖像風(fēng)格；對(duì)第一圖像進(jìn)行描述，得到圖像描述信息，圖像描述信息包括人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)蟻群算法的多類型虛擬電廠集群劃分方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)各虛擬電廠的參數(shù)指標(biāo)值，構(gòu)建無(wú)量綱修正矩陣；基于所述無(wú)量綱修正矩陣，利用改進(jìn)的蟻群算法對(duì)預(yù)先構(gòu)建的虛擬電廠多級(jí)選擇模型進(jìn)行求解，得到所述各虛擬電廠的集群劃分結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及用于生成個(gè)性化內(nèi)容的方法、設(shè)備和介質(zhì)。一種用于生成個(gè)性化內(nèi)容的方法包括：獲取基于相同的基礎(chǔ)模型生成的多個(gè)個(gè)性化模型的多組微調(diào)參數(shù)，所述多個(gè)個(gè)性化模型中的每個(gè)個(gè)性化模型用于生成滿足多個(gè)條件中的至少一個(gè)條件的個(gè)性化內(nèi)容；基于所述多組微...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供一種價(jià)格信息的預(yù)測(cè)方法、價(jià)格預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置，所述方法包括：獲取影響目標(biāo)價(jià)格的目標(biāo)特征的歷史數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)特征的歷史數(shù)據(jù)輸入價(jià)格預(yù)測(cè)模型，獲得目標(biāo)時(shí)段內(nèi)的目標(biāo)價(jià)格信息；其中，所述價(jià)格預(yù)測(cè)模型基于目標(biāo)特征的數(shù)據(jù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智慧交通等技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)基于第一對(duì)象關(guān)聯(lián)的第一交互數(shù)據(jù)、以及由該任一交互對(duì)象觸發(fā)的第二交互數(shù)據(jù)進(jìn)行行為識(shí)別，在該行為異常時(shí)對(duì)該交互行為及時(shí)攔截處理，提高了行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多方安全區(qū)塊鏈錢(qián)包裝置、多方安全區(qū)塊鏈錢(qián)包私鑰保護(hù)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：私鑰初始化模塊，用于在私鑰初始化階段，隨機(jī)生成私鑰；基于私鑰和預(yù)先獲取的多組GIS信息，生成目標(biāo)多項(xiàng)式，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：當(dāng)以組織中成員的身份登錄第一母應(yīng)用，響應(yīng)于待收資源項(xiàng)目的創(chuàng)建操作，在第一母應(yīng)用中顯示所創(chuàng)建的待收資源項(xiàng)目；響應(yīng)于針對(duì)待收資源項(xiàng)目的發(fā)送操作，觸發(fā)向以發(fā)送操作所指示用戶的身份登錄的第二母...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種人崗匹配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取人崗描述信息即招聘崗位的崗位描述信息和候選人的候選人描述信息；從人崗描述信息中提取初始人崗標(biāo)簽，包括招聘崗位對(duì)應(yīng)的初始崗位標(biāo)簽和候選人對(duì)應(yīng)的初始人才標(biāo)簽；將初始人崗標(biāo)簽與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種太陽(yáng)能電池片及組件生產(chǎn)廢水處理工程碳換算方法，步驟包括：分別收集水處理工程運(yùn)營(yíng)期間的能源消耗數(shù)據(jù)與藥劑使用數(shù)據(jù)，并計(jì)算能源碳排放量與藥耗碳排放量；獲取能源消耗成本數(shù)據(jù)與藥劑使用成本數(shù)據(jù)，并分別基于能源碳排放量與藥耗碳排放量計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣田開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種油水井深度調(diào)驅(qū)潛力評(píng)價(jià)方法及裝置。該方法包括：獲取目標(biāo)井對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)層物性、非均質(zhì)性和產(chǎn)出特性或可注入性幾類參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重和每一類中每種參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)和權(quán)重；根據(jù)每種參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)劣狀態(tài)確定對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于GAT?MULCYCLE的融合空間與多時(shí)間周期特征的多源PM2.5預(yù)測(cè)方法。該方法首先從監(jiān)測(cè)站點(diǎn)獲取的污染物(PM2.5，二氧化硫等)與氣象(風(fēng)速，氣壓等)時(shí)序數(shù)據(jù)以及經(jīng)緯度等空間數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集，接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、產(chǎn)品、設(shè)備和介質(zhì)，該方法包括：獲取業(yè)務(wù)對(duì)象在目標(biāo)業(yè)務(wù)下的數(shù)據(jù)種群；數(shù)據(jù)種群中任一個(gè)體變量是對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)象在目標(biāo)業(yè)務(wù)下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)運(yùn)算得到；獲取數(shù)據(jù)種群中的每個(gè)個(gè)體變量的風(fēng)控適應(yīng)度；基于每個(gè)個(gè)體變量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種碳排量的預(yù)測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取碳排量數(shù)據(jù)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的原始碳排量數(shù)據(jù)；將原始碳排量數(shù)據(jù)輸入碳排量預(yù)測(cè)模型，其中，碳排量預(yù)測(cè)模型為利用多個(gè)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到的、用于預(yù)測(cè)未來(lái)碳排量的、由多個(gè)神經(jīng)元組成...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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