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  • 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,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...
  • 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識;基于所述發(fā)票開具請求,獲取所述用戶標識對應(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)練目標用戶需求模型;將用戶底層數(shù)據(jù)和第二標簽作為輸入,...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N內(nèi)窺鏡圖像的細節(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)吊裝風險檢測方法。該方法包括:確定目標檢測區(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圖像,對目標圖像進行識別處理,并獲取外接矩形框,以理想距離下的目標圖像為...
  • 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)各向異性分數(shù)圖像和彩色彌散張量圖的生成準確性。根據(jù)將各向異性分數(shù)圖像變換為...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習的工業(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)各向異性分數(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)各向異性分數(shù)圖像和彩色彌散張量圖的生成準確性。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,確定相機目標位姿,基于相機目標位姿獲取預(yù)測圖像,若預(yù)測圖像和目標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特征點的二維位置測量數(shù)據(jù),每個目標特征點的圖像數(shù)據(jù)的畸變程度小于預(yù)設(shè)畸變程度,基于多個目標特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)、多個目標特征點的三維...
  • 本公開提供一種圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取圖像模板以及至少一個替換元素,至少一個替換元素與圖像模板中的至少部分視覺元素之間具有對應(yīng)關(guān)系;將至少部分視覺元素替換為相應(yīng)的替換元素,以生成至少一個目標...
  • 本公開提供了一種基于大模型的三維場景生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為三維建模、大模型等技術(shù)領(lǐng)域。基于大模型的三維場景生成方法包括:對目標三維場景的描述信息進行處理,以獲得所述描述信息中的標簽信息;基于所述標簽信息...
  • 本申請涉及一種落座位置修正方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:基于各落座目標的坐標值大小,確定各落座目標在分組中的初始所屬行,使得確定的初始所屬行更加貼合每個落座目標的實際所屬行;先基于坐標值大小確定初始所屬行,...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像識別處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì),所述圖像識別處理方法包括:獲取煙絲原始圖像;利用第一深度學(xué)習模型對所述原始圖像進行處理,以獲取去抖動圖像;利用第二深度學(xué)習模型對所述去抖動圖像進行處理,獲取原始分割結(jié)果和圖像輪廓;利用所...
  • 本公開的實施例涉及用于生成圖像的文本描述的方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括由視覺編碼器生成圖像的第一特征,與視覺編碼器語義對齊的文本編碼器用于訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型和語言模型。該方法還包括由轉(zhuǎn)換模型將第一特征轉(zhuǎn)換成第二特征,第一特征和第二特征對...
  • 本發(fā)明涉及圖像目標檢測的技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于YOLOV5圖像傾角檢測的吊車歪拉斜吊檢測方法。該方法包括:確定目標檢測區(qū),對目標檢測區(qū)進行第一次圖像采集,獲取每張圖片各自的數(shù)據(jù)集,從數(shù)據(jù)集中選出參照圖像,計算其他圖像的實際傾斜角度,將數(shù)據(jù)集...
技術(shù)分類
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