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  • 本申請是關(guān)于一種模型處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及AI技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)模型的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)；目標(biāo)模型包括嵌入層，以及連接在嵌入層之后的多個特征處理塊，特征處理塊包含一個或多個注意力層，以及一個或多個前饋層；基于模型訓(xùn)...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法及裝置。該方法包括第一訓(xùn)練節(jié)點從訓(xùn)練樣本資源池中獲取第一數(shù)量的訓(xùn)練樣本，根據(jù)第一數(shù)量的訓(xùn)練樣本和第一模型進(jìn)行第j次訓(xùn)練時的第一模型參數(shù)，確定第一模型在第j次訓(xùn)練對應(yīng)的梯度參數(shù)，以及根據(jù)保存的多個訓(xùn)練節(jié)點中每個訓(xùn)練...
  • 本發(fā)明提供了一種具備自解釋性的圖學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，它旨在構(gòu)造充分且必要的解釋，以這樣的解釋作為輸入能夠顯著提升圖學(xué)習(xí)模型的預(yù)測性能與可解釋性。其主要步驟包括：步驟S1：解釋子圖生成——從原始輸入圖中提取子結(jié)構(gòu)(子圖)作為解釋；步驟S2：解釋增...
  • 本發(fā)明提供的本發(fā)明提供的一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的致密油藏裂縫性儲層預(yù)測方法，所述預(yù)測方法包括：步驟S1：對目標(biāo)層位取時窗提取多種層位地震屬性；步驟S2：利用雙側(cè)向測井?dāng)?shù)據(jù)表征井旁裂縫發(fā)育程度；步驟S3：根據(jù)數(shù)據(jù)特征建立深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型，并訓(xùn)練所述...
  • 本發(fā)明提供一種煙草物流設(shè)備報警數(shù)據(jù)分析方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及終端，所述方法包括以下步驟：獲取煙草物流設(shè)備的每日報警數(shù)據(jù)，并將所述每日報警數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)庫中；對所述數(shù)據(jù)庫中的每日報警數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取故障設(shè)備信息。本發(fā)明的煙草物流設(shè)備報警數(shù)據(jù)...
  • 本申請公開了基于區(qū)塊鏈的資源兌換方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取鏈上資源對應(yīng)的資源數(shù)據(jù)集合；在所述兌換狀態(tài)符合兌換要求的情況下，基于所述憑證數(shù)據(jù)將所述鏈上資源從所述第一賬戶轉(zhuǎn)移至第二賬戶，并將所述第二賬戶中...
  • 本發(fā)明公開了一種多站融合系統(tǒng)的分布式優(yōu)化規(guī)劃方法及裝置，該方法包括：獲取變電站、儲能電站、充電站和數(shù)據(jù)中心站的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建多重優(yōu)化結(jié)構(gòu)，所述多重優(yōu)化結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)中心站和充電站運行成本最小、儲能電站投資及損耗成本最小作為第一組待優(yōu)化目標(biāo)，將變...
  • 本申請?zhí)峁┮环N用戶召回方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備和計算機存儲介質(zhì)，該方法應(yīng)用于計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取在目標(biāo)商家消費過的多個用戶的消費數(shù)據(jù)，根據(jù)所述消費數(shù)據(jù)，確定所述多個用戶的召回觸發(fā)條件；確定設(shè)定時間段內(nèi)滿足所述召回觸發(fā)條件的目標(biāo)...
  • 本發(fā)明公開了一種跨境物流訂單的處理方法和裝置，涉及跨境物流技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：接收用戶的物流訂單，根據(jù)物流訂單確定成本計費數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和成本計費數(shù)據(jù)確定境外段的成本計費事件；獲取與成本計費事件對應(yīng)的報價計費規(guī)則；...
  • 本申請適用于信息處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種發(fā)票申請方法、裝置、智能設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取發(fā)票開具請求，所述發(fā)票開具請求攜帶用戶的用戶標(biāo)識；基于所述發(fā)票開具請求，獲取所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶畫像，以及所述用戶的開票信息；調(diào)用所述用戶畫...
  • 本發(fā)明涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種衣物展示圖像的獲取方法、控制裝置和介質(zhì)。本發(fā)明衣物展示圖像的獲取方法包括：獲取待展示衣物的拍攝圖像；獲取輸入的待展示衣物品牌；基于所述待展示衣物品牌，根據(jù)所述拍攝圖像與預(yù)設(shè)衣物數(shù)據(jù)庫中的衣物圖像確定展...
  • 本申請?zhí)峁┮环N模型訓(xùn)練方法、用戶分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取用戶維度數(shù)據(jù)樣本，將用戶底層數(shù)據(jù)，和目標(biāo)貸款需求子分模型輸出的貸款需求輸出結(jié)果作為輸入，通過機器訓(xùn)練方式訓(xùn)練目標(biāo)用戶需求模型；將用戶底層數(shù)據(jù)和第二標(biāo)簽作為輸入，...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N內(nèi)窺鏡圖像的細(xì)節(jié)增強方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：通過獲取內(nèi)窺鏡圖像的明度圖像，并對該明度圖像進(jìn)行N輪迭代處理。每輪迭代過程中基于本輪濾波系數(shù)對本輪引導(dǎo)圖像進(jìn)行導(dǎo)向濾波，得到本輪濾波圖像；并根據(jù)本輪濾波系數(shù)和本輪引導(dǎo)圖...
  • 本發(fā)明涉及計算機視覺的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種利用單目視覺實現(xiàn)吊裝風(fēng)險檢測方法。該方法包括：確定目標(biāo)檢測區(qū)，通過攝像頭自動采集吊裝作業(yè)現(xiàn)場的視頻數(shù)據(jù)，通過抽幀處理獲取目標(biāo)圖像，對目標(biāo)圖像進(jìn)行識別處理，并獲取外接矩形框，以理想距離下的目標(biāo)圖像為...
  • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本方案中，對基于DTI技術(shù)得到的原始腦部圖像進(jìn)行降噪處理、偽影去除處理和/或腦組織提取處理等預(yù)處理，可提高后續(xù)各向異性分?jǐn)?shù)圖像和彩色彌散張量圖的生成準(zhǔn)確性。根據(jù)將各向異性分?jǐn)?shù)圖像變換為...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的工業(yè)金屬螺母缺陷檢測系統(tǒng)及檢測方法，涉及工業(yè)金屬螺母檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括圖像檢測與處理系統(tǒng)、模型設(shè)計與測試系統(tǒng)、分析與比對系統(tǒng)、產(chǎn)品分類系統(tǒng)；其中，圖像檢測與處理系統(tǒng)用于收集金屬螺母圖像數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，...
  • 本申請實施例提供一種纖維束感興趣區(qū)的搜索方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請實施例提供的技術(shù)方案中，對基于彌散張量成像DTI技術(shù)得到的原始腦部圖像進(jìn)行降噪處理、偽影去除處理和/或腦組織提取處理等預(yù)處理，可提高后續(xù)各向異性分?jǐn)?shù)圖像和彩色彌散張量...
  • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及設(shè)備。本申請實施例提供的技術(shù)方案中，對基于彌散張量成像DTI技術(shù)得到的原始腦部圖像進(jìn)行降噪處理、偽影去除處理和/或腦組織提取處理等預(yù)處理，可提高后續(xù)各向異性分?jǐn)?shù)圖像和彩色彌散張量圖的生成準(zhǔn)確性。根據(jù)將...
  • 本公開提供一種視覺定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：基于目標(biāo)場景的多張參考圖像對應(yīng)的相機參考位姿，確定相機目標(biāo)位姿，基于相機目標(biāo)位姿獲取預(yù)測圖像，若預(yù)測圖像和目標(biāo)參考圖像的差異滿足圖像差異條件，確定所述預(yù)測圖像為增強后圖像，至少基于...
  • 本公開提供一種外參標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：提取全景相機拍攝的360°全景圖像的多個目標(biāo)特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)，每個目標(biāo)特征點的圖像數(shù)據(jù)的畸變程度小于預(yù)設(shè)畸變程度，基于多個目標(biāo)特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)、多個目標(biāo)特征點的三維...
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