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  • 本公開提供一種外參標定方法、裝置、設備及介質(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)的畸變程度小于預設畸變程度，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...
  • 本公開提供一種視覺定位方法、裝置、設備及介質(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測圖像，若預測圖像和目標參考圖像的差異滿足圖像差異條件，確定所述預測圖像為增強后圖像，至少基于...
  • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及設備。本申請實施例提供的技術方案中，對基于彌散張量成像DTI技術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、設備及存儲介質(zhì)。本申請實施例提供的技術方案中，對基于彌散張量成像DTI技術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...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的工業(yè)金屬螺母缺陷檢測系統(tǒng)及檢測方法，涉及工業(yè)金屬螺母檢測技術領域，包括圖像檢測與處理系統(tǒng)、模型設計與測試系統(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數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。本方案中，對基于DTI技術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)明涉及計算機視覺的技術領域，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?zhí)峁┝艘环N內(nèi)窺鏡圖像的細節(jié)增強方法、裝置、設備及介質(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)對本輪引導圖像進行導向濾波，得到本輪濾波圖像；并根據(jù)本輪濾波系數(shù)和本輪引導圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N模型訓練方法、用戶分類方法、裝置、設備及存儲介質(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果作為輸入，通過機器訓練方式訓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，...
  • 本發(fā)明涉及智能家居技術領域，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)所述拍攝圖像與預設衣物數(shù)據(jù)庫中的衣物圖像確定展...
  • 本申請適用于信息處理技術領域，提供了一種發(fā)票申請方法、裝置、智能設備和存儲介質(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，涉及跨境物流技術領域。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)預設數(shù)據(jù)結構和成本計費數(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的報價計費規(guī)則；...
  • 本申請?zhí)峁┮环N用戶召回方法、裝置、系統(tǒng)、電子設備和計算機存儲介質(zhì)，該方法應用于計算機技術領域，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)，構建多重優(yōu)化結構，所述多重優(yōu)化結構將數(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...
  • 本申請公開了基于區(qū)塊鏈的資源兌換方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及區(qū)塊鏈技術領域。該方法包括：獲取鏈上資源對應的資源數(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移至第二賬戶，并將所述第二賬戶中...
  • 本發(fā)明提供一種煙草物流設備報警數(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)進行分析，獲取故障設備信息。本發(fā)明的煙草物流設備報警數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明提供的本發(fā)明提供的一種基于殘差網(wǎng)絡的致密油藏裂縫性儲層預測方法，所述預測方法包括：步驟S1：對目標層位取時窗提取多種層位地震屬性；步驟S2：利用雙側向測井數(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)絡模型，并訓練所述...
  • 本發(fā)明提供了一種具備自解釋性的圖學習方法及系統(tǒng)，它旨在構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習模型的預測性能與可解釋性。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構(子圖)作為解釋；步驟S2：解釋增...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓練方法及裝置。該方法包括第一訓練節(jié)點從訓練樣本資源池中獲取第一數(shù)量的訓練樣本，根據(jù)第一數(shù)量的訓練樣本和第一模型進行第j次訓練時的第一模型參數(shù)，確定第一模型在第j次訓練對應的梯度參數(shù)，以及根據(jù)保存的多個訓練節(jié)點中每個訓練...
  • 本申請是關于一種模型處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，涉及AI技術領域。該方法包括：獲取目標模型的模型訓練數(shù)據(jù)；目標模型包括嵌入層，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...
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