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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時空信息動態(tài)融合的壓縮視頻質(zhì)量增強方法，主要包括以下步驟：構(gòu)建時間特征提取器和空間特征提取器分別提取時間信息和目標幀的空間信息；構(gòu)建時空信息動態(tài)加權(quán)融合模塊，自適應地聚合時間信息和空間信息；構(gòu)建多通道增強殘差塊作為質(zhì)量增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種人臉驅(qū)動模型訓練、人臉圖像合成方法，通過將第一身份人臉圖像作為驅(qū)動人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動模型，得到第一合成人臉圖像；將第二身份人臉圖像作為驅(qū)動人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動模型，得到第二合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人物圖像風格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識別待處理圖像中人物的檢測框參數(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；根據(jù)檢測框參數(shù)對待處理圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像風格化處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。包括：獲取待處理圖像，并識別待處理圖像中人物的檢測框參數(shù)；待處理圖像中包括多個人物，檢測框參數(shù)為待處理圖像中人物對應的檢測框的參數(shù)，且檢測框與多個人物一一對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛。其中，該方法包括：獲取具有非目標圖像風格的第一圖像，第一圖像中包括人物，非目標圖像風格為除目標圖像風格之外的任意一種圖像風格；對第一圖像進行描述，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)指標值，構(gòu)建無量綱修正矩陣；基于所述無量綱修正矩陣，利用改進的蟻群算法對預先構(gòu)建的虛擬電廠多級選擇模型進行求解，得到所述各虛擬電廠的集群劃分結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于生成個性化內(nèi)容的方法、設(shè)備和介質(zhì)。一種用于生成個性化內(nèi)容的方法包括：獲取基于相同的基礎(chǔ)模型生成的多個個性化模型的多組微調(diào)參數(shù)，所述多個個性化模型中的每個個性化模型用于生成滿足多個條件中的至少一個條件的個性化內(nèi)容；基于所述多組微...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供一種價格信息的預測方法、價格預測模型的訓練方法、裝置，所述方法包括：獲取影響目標價格的目標特征的歷史數(shù)據(jù)；將所述目標特征的歷史數(shù)據(jù)輸入價格預測模型，獲得目標時段內(nèi)的目標價格信息；其中，所述價格預測模型基于目標特征的數(shù)據(jù)訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及云計算、大數(shù)據(jù)、智慧交通等技術(shù)領(lǐng)域。通過基于第一對象關(guān)聯(lián)的第一交互數(shù)據(jù)、以及由該任一交互對象觸發(fā)的第二交互數(shù)據(jù)進行行為識別，在該行為異常時對該交互行為及時攔截處理，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)塊鏈錢包裝置、多方安全區(qū)塊鏈錢包私鑰保護方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，包括：私鑰初始化模塊，用于在私鑰初始化階段，隨機生成私鑰；基于私鑰和預先獲取的多組GIS信息，生成目標多項式，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種資源轉(zhuǎn)移方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：當以組織中成員的身份登錄第一母應用，響應于待收資源項目的創(chuàng)建操作，在第一母應用中顯示所創(chuàng)建的待收資源項目；響應于針對待收資源項目的發(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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								      本申請公開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簽，包括招聘崗位對應的初始崗位標簽和候選人對應的初始人才標簽；將初始人崗標簽與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種太陽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營期間的能源消耗數(shù)據(jù)與藥劑使用數(shù)據(jù)，并計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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣田開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種油水井深度調(diào)驅(qū)潛力評價方法及裝置。該方法包括：獲取目標井對應的儲層物性、非均質(zhì)性和產(chǎn)出特性或可注入性幾類參數(shù)及其對應的權(quán)重和每一類中每種參數(shù)對應的優(yōu)劣狀態(tài)和權(quán)重；根據(jù)每種參數(shù)對應的優(yōu)劣狀態(tài)確定對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于GAT?MULCYCLE的融合空間與多時間周期特征的多源PM2.5預測方法。該方法首先從監(jiān)測站點獲取的污染物(PM2.5，二氧化硫等)與氣象(風速，氣壓等)時序數(shù)據(jù)以及經(jīng)緯度等空間數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進行預處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集，接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(yè)務數(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)務對象在目標業(yè)務下的數(shù)據(jù)種群；數(shù)據(jù)種群中任一個體變量是對業(yè)務對象在目標業(yè)務下的業(yè)務數(shù)據(jù)進行隨機運算得到；獲取數(shù)據(jù)種群中的每個個體變量的風控適應度；基于每個個體變量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種碳排量的預測方法、裝置和存儲介質(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)輸入碳排量預測模型，其中，碳排量預測模型為利用多個數(shù)據(jù)樣本訓練得到的、用于預測未來碳排量的、由多個神經(jīng)元組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N對話模型的訓練方法、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)裝置，對話模型的訓練方法包括：獲取目標業(yè)務場景下的對話數(shù)據(jù)，目標業(yè)務場景的出現(xiàn)頻次小于閾值，對話數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)以及針對第一數(shù)據(jù)進行回復的第一回復數(shù)據(jù)，待訓練的目標對話模型對第一數(shù)據(jù)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N知識蒸餾方法及相關(guān)裝置，該方法應用于圖像處理領(lǐng)域，知識蒸餾方法包括：獲取訓練圖像，將訓練圖像輸入訓練好的教師網(wǎng)絡中，提取教師網(wǎng)絡中的第k個中間層輸出的特征；將訓練圖像輸入學生網(wǎng)絡中，提取學生網(wǎng)絡中的第s個中間層輸出的特征，其...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種擴散模型的訓練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：基于訓練圖像集對教師擴散模型進行訓練，得到訓練完成的教師擴散模型；將所述教師擴散模型對應的時間步長區(qū)間劃分為N個時間步長子區(qū)間，其中，N＞1，...
								
            
							
            
							
						
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