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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)一種存儲(chǔ)設(shè)備、存儲(chǔ)系統(tǒng)及電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該存儲(chǔ)設(shè)備包括：殼體、帶體、磁頭、第一電路板、第二電路板和第一密封件。殼體具有容納腔，帶體和磁頭均位于該容納腔內(nèi)，且磁頭用于對(duì)帶體執(zhí)行讀操作或?qū)懖僮?。第一電路板位于容納腔...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種時(shí)鐘偏差測(cè)量方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取第一設(shè)備按照第一采樣頻率錄制的錄音信號(hào)，第一設(shè)備錄制第二設(shè)備以第二采樣頻率播放的周期性音頻信號(hào)，得到錄音信號(hào)，第一設(shè)備與第二設(shè)備不同，第一設(shè)備或第二設(shè)備為待測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種音頻處理方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域。音頻處理裝置獲取音頻，該音頻包括用戶的語(yǔ)音。然后，音頻處理裝置利用AI模型，從至少一種語(yǔ)音干擾維度對(duì)該音頻進(jìn)行推理，得到推理結(jié)果，該推理結(jié)果用于指示音頻中的用戶語(yǔ)音質(zhì)量。最后，當(dāng)AI模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提高音頻數(shù)據(jù)的優(yōu)化效果。本申請(qǐng)?zhí)峁┑募夹g(shù)方案可應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能、云技術(shù)以及車(chē)聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。包括：獲取待處理音頻數(shù)據(jù)；對(duì)待處理音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到第一頻域特征；調(diào)用第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于凝視點(diǎn)的背光顯示方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：遍歷待解壓縮的壓縮圖像中的各像素點(diǎn)，根據(jù)各像素點(diǎn)的坐標(biāo)和壓縮圖像對(duì)應(yīng)的圖像壓縮規(guī)則，確定壓縮圖像對(duì)應(yīng)的液晶圖像中各液晶分區(qū)的統(tǒng)計(jì)信息；根據(jù)各液晶分區(qū)的統(tǒng)計(jì)信息，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種像素電路，包括發(fā)光元件；PWM模塊，配置為產(chǎn)生PWM信號(hào)；開(kāi)關(guān)模塊，配置為在PWM信號(hào)控制下導(dǎo)通或關(guān)斷從而控制發(fā)光元件的發(fā)光情況；恒流模塊，耦合到開(kāi)關(guān)模塊，配置為接收恒流信號(hào)并在使能信號(hào)的控制下通過(guò)開(kāi)關(guān)模塊向發(fā)光元件提供發(fā)光電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種顯示裝置，其能以多個(gè)使用情境作動(dòng)。顯示裝置包括顯示面板以及處理器。顯示面板具有第一區(qū)域以及第二區(qū)域，第二區(qū)域圍繞第一區(qū)域，其中第二區(qū)域具有多個(gè)彎曲區(qū)域以及角落區(qū)域，角落區(qū)域連接多個(gè)彎曲區(qū)域的其中兩個(gè)。處理器電性連接顯示面板，且...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種車(chē)輛控制方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中，所述車(chē)輛控制方法，包括：在移動(dòng)終端的目標(biāo)卡片處于去激活狀態(tài)的情況下，確認(rèn)在預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)是否接收到車(chē)鑰匙指令；其中，所述目標(biāo)卡片為車(chē)鑰匙卡片之外的卡片；若在所述預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)接...
								
            
							
            
							
						
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								      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(cè)模塊執(zhí)行：接收影像，并基于物件檢測(cè)演算法檢測(cè)影像；以及響應(yīng)于檢測(cè)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(jì)算模塊對(duì)所有人臉的范圍所覆蓋的區(qū)域的多個(gè)像素執(zhí)行：基于所述像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴(kuò)散模型的虛擬畫(huà)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(huà)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(huà)作。此外，隨機(jī)詞條生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(jué)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N提升圖像局部區(qū)域畫(huà)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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