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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于確定油頁(yè)巖原位極限開(kāi)采深度的方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)待評(píng)價(jià)油頁(yè)巖原位區(qū)域的油頁(yè)巖樣品,測(cè)定不同深度下的滲透率;對(duì)油頁(yè)巖樣品進(jìn)行熱解實(shí)驗(yàn),獲得各擬產(chǎn)物的組成以及各擬產(chǎn)物隨溫度變化的組分,基于此,擬合預(yù)先構(gòu)建的基于干酪根熱解的...
          • 一種分子表征信息生成模型的訓(xùn)練方法,包括:獲取目標(biāo)分子的第一分子信息;擴(kuò)散處理得到第二分子信息;確定目標(biāo)分子的真實(shí)軌跡信息;將第二分子信息作為目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,輸出分子表征信息;根據(jù)分子表征信息,確實(shí)模擬軌跡信息;根據(jù)真實(shí)軌跡信息和模...
          • 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)懖僮鳌5谝浑娐钒逦挥谌菁{腔...
          • 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)...
          • 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(hù)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(hù)語(yǔ)音質(zhì)量。最后,當(dāng)AI模...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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。
          • 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)...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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)...
          • 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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