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          • 本發(fā)明公開了一種文檔頁(yè)面中的插圖區(qū)域識(shí)別方法和裝置,本發(fā)明通過(guò)對(duì)從PDF頁(yè)面等文檔頁(yè)面解析出的初始文本對(duì)象和非文本對(duì)象,進(jìn)行待識(shí)別區(qū)域和檢測(cè)區(qū)域的確定以及目標(biāo)文本對(duì)象的查找,再對(duì)目標(biāo)文本對(duì)象進(jìn)行是否存在相關(guān)關(guān)系的檢測(cè),可以識(shí)別出文檔頁(yè)面中屬...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),基于目標(biāo)場(chǎng)景信息和待處理圖像,確定出目標(biāo)圖像。
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種目標(biāo)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:通過(guò)圖像采集器關(guān)聯(lián)組中的主圖像采集器對(duì)運(yùn)載設(shè)備內(nèi)部空間進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),確定候選目標(biāo);其中,圖像采集器關(guān)聯(lián)組包括運(yùn)載設(shè)備內(nèi)部空間中的主圖像采集器,以及與所述運(yùn)載設(shè)備相連通的區(qū)...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別定位方法。通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)小目標(biāo)的特征提取和特征區(qū)域預(yù)測(cè),通過(guò)在原始YOLOv7網(wǎng)絡(luò)中添加CNeB模塊,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)小目標(biāo)的特征提取能力,在YOLOv7的頸部引入SimAM...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理模型訓(xùn)練方法、基于文本的圖像搜索方法、圖像分析方法、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中所述數(shù)據(jù)處理模型訓(xùn)練方法包括:基于樣本圖像和樣本圖像對(duì)應(yīng)的樣本文本訓(xùn)練包含有編碼層和預(yù)測(cè)層的初始數(shù)據(jù)處理模型,再...
          • 本公開提出一種圖像處理方法、圖像處理模型的訓(xùn)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(biāo)人物的第一圖像、目標(biāo)人物的目標(biāo)人體關(guān)鍵點(diǎn)、及包含目標(biāo)服裝的第二圖像;對(duì)第一圖像中目標(biāo)人物的待換裝部位進(jìn)行遮蓋,以獲取包含目標(biāo)遮罩的第三圖像;將...
          • 本發(fā)明涉及一種基于擴(kuò)散模型的虛擬畫作生成器,該發(fā)明利用先進(jìn)的擴(kuò)散模型,結(jié)合隨機(jī)詞條生成器,創(chuàng)造出獨(dú)特的虛擬畫作。本發(fā)明的核心在于擴(kuò)散模型的應(yīng)用,該模型能夠從一系列隨機(jī)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(jī)詞條生成...
          • 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(jì)算機(jī)視覺技術(shù),其技術(shù)特征在于:針對(duì)于不在聚焦范圍內(nèi)的離焦圖像,可以利用對(duì)聚焦離焦圖像對(duì)的配準(zhǔn)。進(jìn)一步,然后輸入到基于深度學(xué)習(xí)的u?net網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行虛擬重聚焦,聚焦的圖像作為標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N提升圖像局部區(qū)域畫質(zhì)的方法、裝置、存儲(chǔ)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(biāo)的目標(biāo)區(qū)域;裁剪所述初始監(jiān)控圖像,得到包含所述目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)區(qū)域圖像;計(jì)算所述目標(biāo)區(qū)域的拍攝距離;若所述目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種人臉圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取參考人臉和目標(biāo)人臉各自的二維圖像信息;基于各二維圖像信息,分別對(duì)參考人臉和目標(biāo)人臉進(jìn)行三維重建,獲得參考人臉和目標(biāo)人臉各自的三維人臉模型...
          • 本公開提供了一種區(qū)塊鏈操作的校驗(yàn)方法和位圖結(jié)構(gòu)。其中,該方法包括:接收目標(biāo)客戶端發(fā)送的區(qū)塊鏈操作請(qǐng)求;獲取區(qū)塊鏈操作請(qǐng)求攜帶的連接校驗(yàn)信息,其中,連接校驗(yàn)信息為目標(biāo)客戶端根據(jù)從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)獲取的交易序列信息進(jìn)行目標(biāo)處理得到的;從目標(biāo)位圖中與目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種異常交易的識(shí)別方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取待識(shí)別的第一賬號(hào)關(guān)聯(lián)的賬號(hào)交易數(shù)據(jù);根據(jù)主節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一特征向量,和鄰居節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二特征向量,獲取各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的注意力權(quán)重;通過(guò)各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的注意力權(quán)重對(duì)...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:展示圖像編輯頁(yè),所述圖像編輯頁(yè)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(xiàng);響應(yīng)于針對(duì)所述候選品類選項(xiàng)的選擇事件,獲取目標(biāo)品類選項(xiàng)對(duì)應(yīng)的...
          • 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(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取銷售員數(shù)據(jù)及目標(biāo)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(biāo)任務(wù)是否分發(fā)至銷售員數(shù)據(jù),目標(biāo)函數(shù)包括:相...
          • 本申請(qǐng)公開了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收業(yè)務(wù)處理請(qǐng)求,獲取對(duì)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(biāo)識(shí)和對(duì)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(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的操作類型;...
          • 本公開是關(guān)于一種事件風(fēng)險(xiǎn)提示方法及裝置、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)事件對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù);獲取預(yù)先構(gòu)建的事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型基于具有分類標(biāo)識(shí)的目標(biāo)事件的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到,歷史生...
          • 本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取虛擬電廠的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)數(shù)據(jù);將運(yùn)營(yíng)狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的長(zhǎng)序列預(yù)測(cè)模型,得到虛擬電廠的狀態(tài)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);根據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)更新用于輸出調(diào)度策略的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)...
          • 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(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取當(dāng)前用戶在目標(biāo)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(gè)候選供水設(shè)備,一個(gè)候選供水設(shè)備對(duì)應(yīng)一個(gè)流量區(qū)間;根據(jù)用水需求,確定當(dāng)前用戶在目標(biāo)周...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N風(fēng)險(xiǎn)控制模型的評(píng)估方法、系統(tǒng)、計(jì)算設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑娘L(fēng)險(xiǎn)控制模型的評(píng)估方法,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型對(duì)樣本的預(yù)測(cè)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(biāo)...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種模型的推理計(jì)算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中該方法包括:接收輸入數(shù)據(jù);按照推理計(jì)算順序,基于所述輸入數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行推理計(jì)算,輸出計(jì)算結(jié)果;其中,所述推理計(jì)算順序基于目標(biāo)有向圖的邊權(quán)重確定;其中,所述目標(biāo)有向圖...
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