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  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種課堂評(píng)價(jià)及模型訓(xùn)練方法、裝置及設(shè)備，方法包括：獲取待評(píng)價(jià)課堂的視頻數(shù)據(jù)；對(duì)上述視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到多個(gè)目標(biāo)文本片段；將上述多個(gè)目標(biāo)文本片段和上述多個(gè)目標(biāo)文本片段各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)視頻圖像輸入課堂評(píng)價(jià)模型中，得到上述多個(gè)目標(biāo)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種課堂評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取待評(píng)價(jià)課堂的音頻數(shù)據(jù)；對(duì)上述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到文本數(shù)據(jù)；對(duì)上述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多種預(yù)處理數(shù)據(jù)；上述多種預(yù)處理數(shù)據(jù)各自對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)不同；將上述多種預(yù)處理數(shù)據(jù)輸...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種課堂評(píng)價(jià)及模型訓(xùn)練方法、裝置和設(shè)備，方法包括：獲取多個(gè)已知評(píng)價(jià)結(jié)果的第一課堂教學(xué)資料；上述第一課堂教學(xué)資料包括同一課堂對(duì)應(yīng)的多種類型的教學(xué)數(shù)據(jù)；將上述第一課堂教學(xué)資料輸入課堂評(píng)價(jià)模型中，輸出上述第一課堂教學(xué)資料的預(yù)測(cè)結(jié)果；基...
  • 本公開(kāi)提供了一種用于圖像處理的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括獲取第一融合圖像幀和第二融合圖像幀以及依次顯示第一融合圖像幀和第二融合圖像幀。本公開(kāi)提供的方法可以顯示基于圖像幀與灰度圖像幀融合得到的融合圖像幀并且灰度圖像幀是基于與圖像幀鄰近...
  • 本發(fā)明提供一種基于共享內(nèi)存的進(jìn)程間多層圖像融合控制方法，包括：S1，內(nèi)核顯示驅(qū)動(dòng)預(yù)留多圖層共享內(nèi)存，物理地址連續(xù)，硬件對(duì)齊；S2，用戶空間創(chuàng)建圖層融合管理進(jìn)程映射共享內(nèi)存，初始化隊(duì)列；S3，各進(jìn)程通過(guò)內(nèi)存映射機(jī)制獲取共享內(nèi)存，在不同的進(jìn)程中...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像處理方法及設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取待處理圖像；識(shí)別所述待處理圖像的目標(biāo)區(qū)域，得到第一權(quán)重圖，所述第一權(quán)重圖包括所述待處理圖像中各像素對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重，所述第一權(quán)重表征相應(yīng)的像素是否屬于所述目標(biāo)區(qū)域的概率；對(duì)待處理圖像進(jìn)行降噪處...
  • 本申請(qǐng)涉及一種醫(yī)學(xué)圖像的心臟分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。方法包括：獲取心臟三維掩膜圖像；心臟三維掩膜圖像表征醫(yī)學(xué)掃描圖像中的心臟區(qū)域；對(duì)心臟三維掩膜圖像進(jìn)行主成分分析，確定心臟區(qū)域的主軸方向；根據(jù)主軸方向?qū)︶t(yī)學(xué)掃描...
  • 本申請(qǐng)涉及磁共振圖像重建技術(shù)領(lǐng)域，揭示了一種磁共振圖像重建方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)、所述第二數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的學(xué)生學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到高斯分布以及映射；基于所述高斯分布以及所述映射，生成蒙特...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種三維數(shù)字巖心孔縫特征智能立體分割方法及相關(guān)設(shè)備，該方法首先通過(guò)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的形式獲取二維圖像切片中的孔縫特征輪廓及區(qū)域，速度快效率高，再通過(guò)映射和信息合并的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)三維數(shù)字巖心的孔縫特征立體分割提取，整體上采用深度學(xué)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種可見(jiàn)光與紅外相機(jī)聯(lián)合成像的標(biāo)定方法，選取鋁制板材作為基板，在該基板上繪制黑白棋盤以形成標(biāo)定物；對(duì)所述基板進(jìn)行加熱至預(yù)設(shè)的溫度閾值；分別利用可見(jiàn)光相機(jī)和紅外相機(jī)在調(diào)節(jié)所述標(biāo)定物的方位的情況下獲取若干張?jiān)诓煌轿幌碌乃鰳?biāo)定物的...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取人物信息、道具信息和提示文本，人物信息用于指示需要生成的輸出圖像中的人物所需具備的特征，道具信息用于指示輸出圖像中的道具所需具備的特征；根據(jù)人物信息...
  • 根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例，提供了用于表情創(chuàng)建的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于表情創(chuàng)建操作，獲取用戶輸入的目標(biāo)圖像，目標(biāo)圖像至少包括目標(biāo)對(duì)象的面部；獲取第一類型的至少一個(gè)表情圖像，至少一個(gè)表情圖像是利用圖像生成模型至少基于目標(biāo)圖像來(lái)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一肢體圖像，第一肢體圖像為第一視角下的圖像信息；調(diào)用特征編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一肢體圖像進(jìn)行圖像編碼，提取得到肢體對(duì)象上的至少兩個(gè)查詢點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)...
  • 本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。圖像處理方法包括：響應(yīng)于圖像處理指令，將待處理圖像分離為目標(biāo)主體圖像和背景圖像。對(duì)所述目標(biāo)主體圖像和所述背景圖像分別進(jìn)行模糊渲染處理。根據(jù)所述目標(biāo)主體圖像，確定所述目標(biāo)主體圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D形渲染方法和電子設(shè)備，在對(duì)原始分辨率圖形進(jìn)行mipmap構(gòu)建的過(guò)程中，通過(guò)利用多個(gè)一級(jí)像素的標(biāo)識(shí)信息確定不同一級(jí)像素所屬的待渲染物體，并僅對(duì)屬于同一待渲染物體的一級(jí)像素的輻照度平均化處理以確定二級(jí)像素的輻照度。本申請(qǐng)?zhí)峁┑匿秩?..
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種自主作業(yè)設(shè)備的控制方法、自主作業(yè)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自主作業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。自主作業(yè)設(shè)備的控制方法包括：在自主作業(yè)設(shè)備沿邊行走時(shí)，獲取自主作業(yè)設(shè)備行進(jìn)前方的圖像，并確定圖像中所包含的工作區(qū)域與非工作區(qū)域；利用至少一條...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種石化裝置火災(zāi)識(shí)別模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集石化裝置火災(zāi)場(chǎng)景歷史圖像信息，并對(duì)所述歷史圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，獲得圖像樣本集；在選定的基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架中，進(jìn)行基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)替換，獲得第一候選網(wǎng)絡(luò)；在...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于多尺度精細(xì)化特征融合的深度網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于多目標(biāo)特征檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取多個(gè)電力輸電線路的巡檢圖像以及目標(biāo)標(biāo)簽，并形成訓(xùn)練樣本集合。本發(fā)明先采用DBNet網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行特征提取，以對(duì)巡檢圖像中的目標(biāo)進(jìn)行初步預(yù)測(cè)...
  • 本公開(kāi)涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種關(guān)鍵幀提取方法、關(guān)鍵幀提取裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該關(guān)鍵幀提取方法包括：解析圖形交換格式GIF圖片數(shù)據(jù)得到幀圖片集合；遍歷所述幀圖片集合中所有的幀圖片，以基于所述幀圖片的圖片內(nèi)容和持續(xù)時(shí)長(zhǎng)計(jì)算各所述幀...
  • 本發(fā)明提供一種魚(yú)類行為軌跡確定方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將待檢測(cè)魚(yú)類對(duì)應(yīng)的不同方向采集的連續(xù)多幀待識(shí)別圖像輸入至目標(biāo)檢測(cè)模型中，得到連續(xù)多幀目標(biāo)圖像和目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的定位坐標(biāo)，目標(biāo)圖像包括目標(biāo)框，目標(biāo)框用于確定待檢測(cè)魚(yú)類在待識(shí)別...
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