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          • 本申請?zhí)峁┮环N風險控制模型的評估方法、系統(tǒng)、計算設(shè)備以及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑娘L險控制模型的評估方法,根據(jù)風險控制模型對樣本的預測結(jié)果,將樣本分為第一樣本集和第二樣本集,根據(jù)任一樣本集中樣本比例的總體方差和該樣本集的標...
          • 本發(fā)明公開一種供水設(shè)備確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取當前用戶在目標周期內(nèi)的用水需求和全屋用水系統(tǒng)信息,其中,全屋用水系統(tǒng)信息包括至少一個候選供水設(shè)備,一個候選供水設(shè)備對應(yīng)一個流量區(qū)間;根據(jù)用水需求,確定當前用戶在目標周...
          • 本申請涉及虛擬電廠領(lǐng)域,尤其涉及虛擬電廠的調(diào)度決策方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取虛擬電廠的運營狀態(tài)數(shù)據(jù);將運營狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入預先訓練完成的長序列預測模型,得到虛擬電廠的狀態(tài)預測數(shù)據(jù);根據(jù)狀態(tài)預測數(shù)據(jù)更新用于輸出調(diào)度策略的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)...
          • 本公開是關(guān)于一種事件風險提示方法及裝置、電子設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標事件對應(yīng)的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù);獲取預先構(gòu)建的事件風險預測模型,事件風險預測模型基于具有分類標識的目標事件的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓練得到,歷史生...
          • 本申請公開了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收業(yè)務(wù)處理請求,獲取對應(yīng)的發(fā)車任務(wù)流、發(fā)車任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車輛標識和對應(yīng)的車輛軌跡;根據(jù)發(fā)車任務(wù)流和車輛軌跡,確定車輛軌跡中的每一個節(jié)點對應(yīng)的操作類型;...
          • 本公開提供了一種客戶關(guān)系管理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及數(shù)字營銷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取銷售員數(shù)據(jù)及目標任務(wù)中的客戶數(shù)據(jù),根據(jù)銷售員數(shù)據(jù)及客戶數(shù)據(jù)確定分發(fā)規(guī)劃模型的決策變量為目標任務(wù)是否分發(fā)至銷售員數(shù)據(jù),目標函數(shù)包括:相...
          • 本公開實施例提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:展示圖像編輯頁,所述圖像編輯頁包括參數(shù)設(shè)置區(qū)和結(jié)果展示區(qū),其中,所述參數(shù)設(shè)置區(qū)包括商品圖像和候選品類選項;響應(yīng)于針對所述候選品類選項的選擇事件,獲取目標品類選項對應(yīng)的...
          • 本申請公開了一種異常交易的識別方法、裝置和存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取待識別的第一賬號關(guān)聯(lián)的賬號交易數(shù)據(jù);根據(jù)主節(jié)點對應(yīng)的第一特征向量,和鄰居節(jié)點對應(yīng)的第二特征向量,獲取各個鄰居節(jié)點的注意力權(quán)重;通過各個鄰居節(jié)點的注意力權(quán)重對...
          • 本公開提供了一種區(qū)塊鏈操作的校驗方法和位圖結(jié)構(gòu)。其中,該方法包括:接收目標客戶端發(fā)送的區(qū)塊鏈操作請求;獲取區(qū)塊鏈操作請求攜帶的連接校驗信息,其中,連接校驗信息為目標客戶端根據(jù)從當前節(jié)點獲取的交易序列信息進行目標處理得到的;從目標位圖中與目標...
          • 本申請涉及一種人臉圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取參考人臉和目標人臉各自的二維圖像信息;基于各二維圖像信息,分別對參考人臉和目標人臉進行三維重建,獲得參考人臉和目標人臉各自的三維人臉模型...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N提升圖像局部區(qū)域畫質(zhì)的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,其方法包括:獲取初始監(jiān)控圖像,確定所述初始監(jiān)控圖像中包含有目標的目標區(qū)域;裁剪所述初始監(jiān)控圖像,得到包含所述目標區(qū)域的目標區(qū)域圖像;計算所述目標區(qū)域的拍攝距離;若所述目標...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于顯微鏡的數(shù)字重聚焦的方法,屬于信息領(lǐng)域中的計算機視覺技術(shù),其技術(shù)特征在于:針對于不在聚焦范圍內(nèi)的離焦圖像,可以利用對聚焦離焦圖像對的配準。進一步,然后輸入到基于深度學習的u?net網(wǎng)絡(luò)中進行虛擬重聚焦,聚焦的圖像作為標...
          • 本發(fā)明涉及一種基于擴散模型的虛擬畫作生成器,該發(fā)明利用先進的擴散模型,結(jié)合隨機詞條生成器,創(chuàng)造出獨特的虛擬畫作。本發(fā)明的核心在于擴散模型的應(yīng)用,該模型能夠從一系列隨機詞條中提取關(guān)鍵信息,并根據(jù)這些信息生成高質(zhì)量的虛擬畫作。此外,隨機詞條生成...
          • 本公開提出一種圖像處理方法、圖像處理模型的訓練方法及裝置,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取包含目標人物的第一圖像、目標人物的目標人體關(guān)鍵點、及包含目標服裝的第二圖像;對第一圖像中目標人物的待換裝部位進行遮蓋,以獲取包含目標遮罩的第三圖像;將...
          • 本說明書實施例提供數(shù)據(jù)處理模型訓練方法、基于文本的圖像搜索方法、圖像分析方法、計算設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,其中所述數(shù)據(jù)處理模型訓練方法包括:基于樣本圖像和樣本圖像對應(yīng)的樣本文本訓練包含有編碼層和預測層的初始數(shù)據(jù)處理模型,再...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域,涉及一種基于深度學習的小目標檢測與識別定位方法。通過深度學習實現(xiàn)對小目標的特征提取和特征區(qū)域預測,通過在原始YOLOv7網(wǎng)絡(luò)中添加CNeB模塊,增強網(wǎng)絡(luò)模型對小目標的特征提取能力,在YOLOv7的頸部引入SimAM...
          • 本申請實施例公開了一種目標識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:通過圖像采集器關(guān)聯(lián)組中的主圖像采集器對運載設(shè)備內(nèi)部空間進行目標檢測,確定候選目標;其中,圖像采集器關(guān)聯(lián)組包括運載設(shè)備內(nèi)部空間中的主圖像采集器,以及與所述運載設(shè)備相連通的區(qū)...
          • 本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),基于目標場景信息和待處理圖像,確定出目標圖像。
          • 本發(fā)明公開了一種文檔頁面中的插圖區(qū)域識別方法和裝置,本發(fā)明通過對從PDF頁面等文檔頁面解析出的初始文本對象和非文本對象,進行待識別區(qū)域和檢測區(qū)域的確定以及目標文本對象的查找,再對目標文本對象進行是否存在相關(guān)關(guān)系的檢測,可以識別出文檔頁面中屬...
          • 一種影像處理系統(tǒng)以及影像處理方法。影像處理方法包含:由物件檢測模塊執(zhí)行:接收影像,并基于物件檢測演算法檢測影像;以及響應(yīng)于檢測到人臉,基于多邊形的形狀獲得每一人臉的范圍;由權(quán)重計算模塊對所有人臉的范圍所覆蓋的區(qū)域的多個像素執(zhí)行:基于所述像素...
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