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  • 本發(fā)明提供了一種酸棗仁原產(chǎn)地識(shí)別模型的構(gòu)建方法。該方法包括如下步驟：獲取至少三個(gè)以上產(chǎn)地的酸棗仁樣品，獲取所有酸棗仁樣品的高光譜圖像，對(duì)高光譜圖像進(jìn)行處理，并計(jì)算酸棗仁的平均光譜，基于平均光譜計(jì)算馬氏距離，基于馬氏距離排除異常數(shù)據(jù)，將排除異...
  • 本申請(qǐng)涉及一種用于AOI的方法，包括：獲得第一域的被檢測(cè)部件的圖像，該第一域?qū)?yīng)于第一工業(yè)部件生產(chǎn)線；由檢測(cè)模型的通用特征提取子模型基于該被檢測(cè)部件的圖像生成該圖像的第一特征表示，其中，該檢測(cè)模型包括該通用特征提取子模型和與該第一域的特定A...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像生成方法、裝置和設(shè)備。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膱D像生成方法，包括：接收?qǐng)D像生成請(qǐng)求；其中，所述圖像生成請(qǐng)求攜帶提示信息；所述提示信息包括預(yù)先搭建的3D場(chǎng)景，所述3D場(chǎng)景包括多個(gè)對(duì)象和所述多個(gè)對(duì)象中的每個(gè)對(duì)象的預(yù)設(shè)屬性信息；獲取所述3D...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種虛擬角色的顯示方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序，通過獲取人體的肢體圖像，根據(jù)該肢體圖像確定對(duì)應(yīng)的人體肢體的骨骼長(zhǎng)度，顯示虛擬角色，該虛擬角色的肢體骨骼長(zhǎng)度是根據(jù)人體肢體的骨骼長(zhǎng)度確定的。該方法能夠自動(dòng)檢測(cè)人體肢體的骨骼長(zhǎng)度，...
  • 本公開提供了一種目標(biāo)確定方法，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的第一預(yù)測(cè)位置信息和至少一個(gè)檢測(cè)位置信息；根據(jù)第一預(yù)測(cè)位置信息，得到目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的第一特征信息，以及，根據(jù)至少一個(gè)第一檢測(cè)位置信息，得到目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)第二特征信息；其中，第一特征...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電池隔膜的檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于電池技術(shù)領(lǐng)域。電池隔膜的檢測(cè)方法包括：從第一檢測(cè)圖像中提取第一短路痕跡區(qū)域，其中，第一檢測(cè)圖像是通過顯微成像裝置對(duì)電池隔膜進(jìn)行成像得到的，第一短路痕跡區(qū)域指示電池隔膜上由電...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；調(diào)整所述待處理圖像的尺寸，得到N個(gè)第一圖像；不同所述第一圖像的尺寸不同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；分別利用與各所述第一圖像尺寸對(duì)應(yīng)的自編碼器模型，獲取各所述第一圖...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像變換，得到N個(gè)第一圖像；所述第一圖像的尺寸與所述待處理圖像相同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；利用自編碼器模型對(duì)N個(gè)所述第一圖像進(jìn)行處理，獲取...
  • 本公開提供一種圖像的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述方法包括：基于原始圖像所含各個(gè)像素點(diǎn)在預(yù)設(shè)維度上的差異，確定所述原始圖像在所述預(yù)設(shè)維度上劃分出的顯著性像素區(qū)域和非顯著性像素區(qū)域；通過不同的圖像增強(qiáng)處理策略，分別對(duì)所述顯著性...
  • 本公開提供了合成圖像的方法和裝置，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)合成、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，可用于工業(yè)、制造業(yè)等場(chǎng)景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取原始圖像和目標(biāo)圖像；從所述原始圖像中摳圖，得到目標(biāo)對(duì)象；將所述目標(biāo)對(duì)象粘貼到所述目標(biāo)圖像...
  • 本發(fā)明提供一種用于提升掃譯筆圖像拼接精度的方法，包括：S1.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S2.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即訓(xùn)練步驟S1搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S3.推理階段：處理網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果。本方法使用了結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的卷積模型，在保證速度的前提下精度有了很大的提升。...
  • 本公開提供了一種用于確定圖像生成模型的方法，包括：獲取目標(biāo)水印編碼，其中目標(biāo)水印編碼表征期望嵌入在由圖像生成模型所生成的圖像中的水印信息；獲取樣本圖像；基于樣本圖像，通過目標(biāo)模型，生成重建圖像，其中目標(biāo)模型被配置為根據(jù)與樣本圖像相關(guān)的含噪數(shù)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種駕駛行為的識(shí)別方法、行為識(shí)別設(shè)備及車輛，涉及駕駛行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。車輛的行為識(shí)別設(shè)備能夠在車輛的行駛場(chǎng)景為危險(xiǎn)行駛場(chǎng)景的情況下，獲取車輛的駕駛特征數(shù)據(jù)，該駕駛特征數(shù)據(jù)能夠反映駕駛員在該行駛場(chǎng)景下的駕駛行為。之后，行為識(shí)別設(shè)備...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了類別確定方法、裝置、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取待處理資源交易的交易特征數(shù)據(jù)組，交易特征數(shù)據(jù)組包括多個(gè)特征類別中各個(gè)特征類別的目標(biāo)特征值；根據(jù)交易特征數(shù)據(jù)組從多個(gè)異常離散值組合中確定匹配異常離散值組合，匹...
  • 本發(fā)明公開了一種供應(yīng)商招標(biāo)系統(tǒng)和方法，包括步驟100：將招標(biāo)信息推送至供應(yīng)商；步驟200：接收供應(yīng)商回傳的物料或設(shè)備基本參數(shù)信息，傳送至工程初審節(jié)點(diǎn)，工程初審節(jié)點(diǎn)反饋審核結(jié)果至供應(yīng)商；步驟300：接收供應(yīng)商回傳的物料或設(shè)備報(bào)價(jià)信息，傳送至采...
  • 本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)方法包括：獲取活動(dòng)場(chǎng)景的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中關(guān)鍵數(shù)據(jù)包括用戶的反饋數(shù)據(jù)和活動(dòng)場(chǎng)景的屬性數(shù)據(jù)；將關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，以獲取運(yùn)營(yíng)人員根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)確定的是否繼續(xù)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)場(chǎng)景的選擇...
  • 本申請(qǐng)的實(shí)施例公開了一種基于資源轉(zhuǎn)移的管理方法及裝置、設(shè)備、介質(zhì)，可以應(yīng)用于智慧交通、輔助駕駛、云技術(shù)、人工智能等場(chǎng)景。該方法包括：基于每個(gè)資源收取方的多維度特征數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每個(gè)資源收取方的安全等級(jí)，之后基于每個(gè)資源收取方的安全等級(jí)以及多...
  • 本申請(qǐng)涉及一種測(cè)試資源管控方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標(biāo)待測(cè)電池所屬目標(biāo)測(cè)試組的測(cè)試運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并根據(jù)目標(biāo)測(cè)試組的測(cè)試運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)待測(cè)電池的測(cè)試等待時(shí)長(zhǎng)，在測(cè)試等待時(shí)長(zhǎng)超出目標(biāo)待測(cè)電池的測(cè)試時(shí)長(zhǎng)閾值的...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N庫(kù)存處理方法、裝置、電子設(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；方法包括：確定目標(biāo)對(duì)象的庫(kù)存數(shù)量以及庫(kù)存數(shù)據(jù)庫(kù)中多個(gè)分片的分片數(shù)量；根據(jù)分片數(shù)量生成目標(biāo)對(duì)象分別對(duì)應(yīng)多個(gè)分片的分片鍵；根據(jù)庫(kù)存數(shù)量以及分片數(shù)量進(jìn)行庫(kù)存分配處理...
  • 本發(fā)明涉及一種抽油機(jī)機(jī)采系統(tǒng)的能效評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于抽油機(jī)機(jī)采系統(tǒng)的歷史抽油數(shù)據(jù)，建立效率評(píng)價(jià)圖；其中，效率評(píng)價(jià)圖包括特效區(qū)、高效區(qū)、達(dá)標(biāo)區(qū)、地面潛力區(qū)、井筒潛力區(qū)、地面低效區(qū)、井筒低效區(qū)和負(fù)值區(qū)；根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的抽油機(jī)機(jī)采系統(tǒng)...
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