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								      本申請公開了一種車燈狀態(tài)檢測方法、裝置、電子設備及車輛，涉及車輛技術領域。方法包括：獲取采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標車輛各頂點的3D坐標，并利用3D坐標確定目標車輛的3D框；基于第一相機參數，將3D框轉化為第一2D框；在利...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車燈狀態(tài)檢測方法、裝置、電子設備及車輛，涉及車輛技術領域。方法包括：獲取自車相機對預設范圍進行拍攝得到的采集圖像；將采集圖像輸入BEV模型中，得到目標車輛各頂點的3D坐標；利用3D坐標，確定目標車輛的車頭3D框或車尾3D框，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種模型訓練方法、車輛狀態(tài)確定方法、裝置、設備及車輛，涉及自動駕駛技術領域。本申請實施例利用第一車燈狀態(tài)識別模型的特征提取模塊提取訓練圖像的車燈特征，利用第一車燈狀態(tài)識別模型的多個車燈狀態(tài)識別模塊，結合車燈特征，可以得到不...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及智能駕駛技術領域，具體公開了一種三維障礙物框的降維方法、裝置、設備及介質，本方法在對三維障礙物框進行降維處理得到最小閉包框后，并非直接將最小閉包框作為二維障礙物框，而是利用三維障礙物框的位置信息確定出拍攝設備對三維障礙物框的觀察視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于計算機技術領域，具體涉及一種船只圖像數據集構建方法、裝置、設備及存儲介質。通過獲取船只的關鍵詞集合，所述關鍵詞集合包括：結構關鍵詞集合和外觀關鍵詞集合，根據所述結構關鍵詞集合、所述外觀關鍵詞集合以及文本描述模型，確定結構文本描述和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于元學習的紅外目標檢測方法和系統，屬于計算機圖像信息處理領域。方法包括：獲取包括待識別目標的紅外圖像；利用紅外目標檢測模型識別所述紅外圖像得到其中的目標信息；其中，所述紅外目標檢測模型通過下述步驟訓練得到：獲取多個不同目標的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種圖像處理方法、裝置和計算設備集群。該方法對目標圖像進行特征提取，得到多個不同尺度的第一特征圖；將多個不同尺度的第一特征圖進行尺度融合，得到多個不同尺度的第二特征圖；將第一特征圖與所述第二特征圖進行跳躍連接，得到第三特征圖。AI模型可以利...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種視頻處理方法、裝置、設備及存儲介質，方法包括：播放需進行圖文轉換的視頻，并在所述視頻的視頻播放區(qū)域上顯示畫布蒙層；根據在所述畫布蒙層上檢測到的第一筆記記錄操作，在所述畫布蒙層中繪制顯示當前視頻幀的電子筆記；響應于針對所述視頻的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種核磁共振圖像的運動偽影去除方法、裝置、設備及介質，涉及核磁共振圖像處理技術領域，包括：對目標對象進行核磁共振掃描，以采集包括攜帶真實運動偽影的核磁共振圖像、未攜帶運動偽影的核磁共振圖像的第一訓練數據集以及包括攜帶模擬運動偽影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種核磁共振圖像序列處理方法、裝置、設備及介質，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：構建初始層間分辨率重建神經網絡；利用訓練數據對所述初始層間分辨率重建神經網絡進行訓練，以得到目標層間分辨率重建神經網絡；將當前核磁共振圖像序列輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種虛擬資源的推送方法、裝置及存儲介質，涉及人工智能和電子商務領域。該方法包括：獲取用戶與虛擬資源之間的關系網絡圖，將關系網絡圖劃分為多個子圖；通過圖神經網絡對各個子圖進行嵌入處理，獲得各個行為下的用戶表征和虛擬資源表征，根據獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于區(qū)塊鏈網絡的交易處理方法、裝置、設備及存儲介質，方法包括：響應針對目標交易的預驗證請求，獲取目標交易；通過交易檢索器檢索目標交易是否在失敗交易集中，并根據檢索結果預測目標交易執(zhí)行失敗的概率，得到第一預測結果；以及，調用機器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備以及可讀存儲介質，方法包括：獲取資源置換請求；響應于資源置換請求，生成針對智能合約的合約調用信息；獲取針對合約調用信息的第一簽名信息和第二簽名信息；基于第一簽名信息和第二簽名信息生成資源置換業(yè)務；將資...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種運輸方案確定方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品，可用于計算機技術領域。該方法包括：獲取攜帶有運輸對象的第一運輸設備的設備到達預測時間；設備到達預測時間表示第一運輸設備到達運輸中轉位置的預測時間；根據設備到達預測時...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種包裹丟損預警處理方法，可以應用于智慧物流技術領域、大數據計算機技術領域，該方法包括：從規(guī)則庫中讀取針對目標場站預先構建的目標丟損判別規(guī)則，其中，目標丟損判別規(guī)則是基于N條歷史丟損判則數據構建得到的，N條歷史丟損判則數據與途經...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種車輛推薦方法，可以應用于智慧物流和大數據技術領域。該車輛推薦方法包括：響應于檢測到物品運輸信息的物品容量超出配送車輛的載貨量，根據物品運輸信息，確定M個推薦車型，其中，物品運輸信息是第一用戶提交的，第一用戶表征物品運輸信息的...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種超參數最佳化系統，以及一種超參數最佳化方法，其包含以下步驟：通過查找模型數據庫，從超參數集中選出符合硬件規(guī)格限制及效能限制的模型相關超參數組合；基于模型相關超參數組合，通過超參數調整器搜索各組模型非關超參數中的最佳超參數，以取得最佳...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種量子態(tài)制備方法及裝置，屬于量子計算領域。該方法包括：采用不同自旋態(tài)作為目標，依次對諧振子進行兩次量子態(tài)制備；對所述諧振子對應的自旋態(tài)進行自旋態(tài)檢測；在所述自旋態(tài)不滿足條件的情況下，重復所述量子態(tài)制備和所述自旋態(tài)檢測，直到所述自旋態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供機器學習模型訓練方法、計算設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序產品，其中機器學習模型訓練方法應用于訓練服務器，包括：獲取至少一個隨機種子和各隨機種子對應的梯度累加信息；將各隨機種子和各梯度累加信息發(fā)送至至少一個訓練客戶端；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對話模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質，屬于人工智能技術領域。所述方法包括：通過第一語言模型根據第一提示信息，生成關于第一虛擬角色的第一樣本問題，第一提示信息包括基于樣本劇情得到的第一虛擬角色的角色信息；通過第二語言模型根...
								
            
							
            
							
						
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