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  • 媒体应用接收包括主体的输入图像。该媒体应用从该输入图像中分割该主体。该媒体应用基于分割该主体生成主体掩模,该主体掩模包括与该主体相关联的主体像素。该媒体应用基于该主体掩模确定该主体的一部分是否被该输入图像的一个或多个边界切断。响应于该主体的...
  • 本发明提供一种能够生成畸变相对较少的合成图像即排列多个合成图像时的不连续性不明显的合成图像的图像处理装置、图像处理方法及程序。图像处理装置(20)进行如下处理:(60)获取包括对拍摄对象物进行拍摄而获取到的第1方向上的排列顺序已知的多个图像...
  • 本发明提供一种即使在无法生成正常的合成图像的情况下也能够生成对掌握对象物的概要有效的图像的图像处理装置、方法及程序。图像处理装置具备处理器。处理器进行如下处理:获取图像组及构成图像组的图像的摄影位置的信息;对图像组进行第1合成处理而生成第1...
  • 一种系统包括图像信号处理器(ISP)。该ISP是分立硬件单元并且包括线缓冲器、存储器控制器和一个或多个图像处理器。该存储器控制器被配置为将该线缓冲器内的块分配给多个上下文,以及针对该上下文中的每一者:接收与相应上下文相关联的图像数据的一个或...
  • 一种虚拟发电站系统,其对将多个能量资源整合而成的能量供给平台的电力供需进行控制,包括:剩余电力集约控制部,控制来自与能量供给平台连接的用户的能量资源的剩余电力的集约;供给对象判定部,判定剩余电力的供给对象;以及收益返还部,将通过向供给对象供...
  • 根据本公开的实施例,提供了用于对象推荐的方法、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获得与目标用户对对象执行的行为序列相关的行为信息和与用于推荐目标对象的目标场景相关的场景信息;利用经训练的推荐模型中与多个行为分别对应的多个第一特征生成层中...
  • 根据各种实施方案,用于提供广告合同中介平台的服务器可以:基于从第一外部设备获得的特定产品的至少一个内容,获得产品特征信息;从第二外部设备获得的至少一个名人图像中获得特定名人的名人图像;获得该特定名人的知名度信息;基于名人图像、产品特征信息和...
  • 进行机器学习的学习装置包括:获取部,其获取包含输入数据以及正确答案数据的训练数据,输入数据包括包含参照物体的输入图像、以及通过参照参照物体而相对指定目标位置的输入文本;生成部,其通过将输入数据输入至模型,生成用于对目标位置、参照物体的位置即...
  • 本发明涉及一种用于在用户环境(ENV)中标记用户动作(UAC)数据的计算机实现的方法,尤其是,其中该用户环境(ENV)是计算机(CMP)实现的用户交互(UIA)环境(ENV),特征在于包括以下步骤:a)提供经预训练的用户动作(UAC)模式识...
  • 本发明涉及一种不均衡降低处理部。不均衡降低处理部(24)选择各学习数据(18)所具有的多个数据项目中的一个作为关注数据项目。不均衡降低处理部(24)执行使选择的关注数据项目的值的不均衡降低的不均衡降低处理(过采样处理和欠采样处理的至少一者)...
  • 用于使用同相和正交信息增强解码的方法、系统和设备。在一个方面,一种方法包括:在用于量子计算的量子纠错码中获得用于多次测量操作的同相和正交值;使用相应的同相和正交值对所述多次测量操作的测量结果进行分类;生成节点和边的检测器图,其中该检测器图标...
  • 本发明的实施例公开了一种用于生成生产单位的知识图谱的方法、设备、装置和介质。所述方法包括:从生产单位的知识源获取知识;将所述知识转换成适于在视觉界面上显示的显示内容;响应于在所述显示内容上发出的用户触发指令,生成适于在所述视觉界面上显示的第...
  • 提供了一种用于训练神经策略网络(NPN)的方法,‑ 其中所述神经策略网络(NPN)被配置成基于输入状态向量(x)生成输出动作向量(y),所述输出动作向量(y)包括要在环境中执行的至少一个动作,所述输入状态向量(x)包括所述环境的至少一个状态...
  • 一种方法、计算机程序产品和计算系统用于使用基于分类的机器学习模型来将训练数据和预测数据作为多个标记进行处理。与训练数据和预测数据相关联的多个加权特征通过利用注意力层来处理机器学习模型的输出而被定义。通过利用注意力层来处理多个加权特征,多个加...
  • 一种用于实现基于迭代神经网络的模型的模拟系统和方法,该系统包括:模拟向量‑矩阵乘法电路,该模拟向量‑矩阵乘法电路对基于迭代神经网络的模型的权重矩阵进行编码;以及模拟非线性电路,该模拟非线性电路对布置在反馈回路中的非线性函数进行编码,该反馈回...
  • 一种用于识别机器学习应用中的质量偏差的方法,该方法能由对应的系统和计算机可读介质实现,可包括:基于世界真值范式(202)来训练(205)第一机器学习应用(MLA)(212)以生成世界真值预测模型(216);经由使用世界真值预测模型的第一ML...
  • 本公开提供了一种任务执行方法、用于任务执行的模型的训练方法及装置,可以应用于人工智能、自然语言处理和大模型技术领域。该方法包括:响应于接收到用于执行目标任务的指令,根据多个预设键,对与指令对应的文本进行信息提取,得到值信息集合,预设键的类型...
  • 本公开涉及以可缩放的方式并以减少由基础模型(例如,LLM)处理的令牌量以及在处理输入任务时进行的API调用的数目的方式,高效地接收和处理输入任务。系统批量处理输入集合,以将其作为单个批量的输入提供给LLM。该系统生成批量输入的一个或多个排列...
  • 本文中的各方面描述了使用人工智能为特定领域问题提供可解释的解决方案的新方法。由计算单元识别特定领域的问题,例如生物学问题。计算单元确定包括用于问题的可观测特性的各种特征的初始特征子集。计算单元优化该初始特征子集以提高子集在生成问题的解决方案...
  • 所公开的技术提供了具有用户界面(UI)的消息传送系统,所述用户界面具有建议的表达性图示(诸如表情符号)的特定布置。在一些示例中,系统分析所接收到的表情符号并且提供建议的表情符号列表用于响应。所述建议的表情符号以候选表情符号能够与所接收的表情...
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