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  • 本发明涉及一种从称为源堆栈的源图像堆栈(PILSS)获取场景的图像堆栈的方法(100),源堆栈由包括至少一个光学镜头和至少一个图像传感器的相机模块获取,并且包括以不同焦点获取的至少两个源图像,所述方法(100)包括以下步骤,对于来自所述源堆...
  • 本公开的示例实施例涉及三维(3D)对象距离估计。根据一种方法,检测与目标图像相对应的二维空间内的第一对象的第一位置和第二对象的第二位置,目标图像由具有目标部署的相机在场景中捕获。通过将目标图像提供到与目标部署相关联的视角变换模型中,确定针对...
  • 公开了一种电力管理装置,其可以包括至少一个处理器和存储通过处理器执行的至少一个指令的存储器。这里,至少一个指令可以包括:用于收集关于能够使用光伏(PV)电力充电的一个或多个电动车辆(EV)充电站的信息和EV操作信息的指令;用于使用关于一个或...
  • 公开了一种用于金融服务上下文中或用于卡(例如,支付卡或身份卡)的签发的工作流集成平台。可以针对多个服务中的每个服务收集并协同包括用户联系信息、身份、身份证件和客户验证在内的数据。可以以协同的方式执行多个此类服务中的每个服务。在一些情况下,金...
  • 本申请涉及广告框选择装置,该广告框选择装置在选择多个广告投稿框的情况下能够获得高费效。广告框选择装置具备生成显示信息的显示信息生成部,该显示信息包含:投稿框信息,其将表示能够投稿广告的日期时间的投稿框、是否选择投稿框、以及覆盖数分别建立关联...
  • 职务履历信息收集装置(400)具备:获取部(4011),其获取包含职务履历书的必要记载事项的格式信息;收集部(4012),其收集与用户的职务履历有关的职务履历信息;以及存储部,其保存有自然语言处理算法(430),其中,收集部(4012)通过...
  • 本公开涉及一种用于在自动储存和取出系统中使用的方法,该自动储存和取出系统包括储存网格,该储存网格包括多个堆叠的容器,该方法包括:通过机器人容器搬运车辆上的至少一个传感器捕获指示多个堆叠的容器中的一个容器的状态的数据;基于数据来确定容器的状态...
  • 本方法用于将多个对象(OBJii)分组到分组单元(CONT)中,所述方法包括以下步骤:‑获取(E60)至少一个图像(IMGii),每个所述对象的至少一个表面区域(RSii)被表示在至少一个所述图像中;‑处理(E70)所述至少一个图像,以针对...
  • 该3D物流综合管理系统可以包括:服务器,将物流中心内物流管理所需的信息存储在数据库中,从数据库收集信息并提供该信息;管理员终端,通过多个界面,将从服务器提供的数据在3D画面中显示;以及工作人员终端,通过工作人员应用程序,在3D画面中显示从服...
  • 在大型施工场地中,保持多个桩的精确安装可能非常具有挑战性。如果桩安装不准确,则后续安装过程可能由于实际的桩施工而必须更改、调整或适应。准确验证已安装桩是非常复杂且费力的过程。公开了桩测绘和补救的系统和方法实施例。使用三维扫描为每个桩建立点云...
  • 披露了一种用于控制在生产设施中使用一种或多种输入材料生产产品、特别是生产化学产品的计算机实施的方法,其中,这些输入材料中的至少一种是废物衍生材料,该废物衍生材料可以从源位置提供到该生产设施的目标位置,并且其中,该源位置和该目标位置可以包括使...
  • 流体机械(30)具备存储变化的设备信息的存储部(31a)、将存储于存储部(31a)的设备信息转换成能够输出的形式的转换部(31d、31e、31f)、为了制作报表而将由转换部转换后的设备信息直接输出至既定范围内的移动终端(10)的输出部(33...
  • 在一个实施例中,一种方法可以包括由计算系统访问多节点问题。多节点问题可以包括多个节点,每个相应节点具有一个或多个节点特征。该方法可以包括由计算系统将具有每个相应节点特征的每个相应节点提供给机器学习模型。该方法可以包括由使用机器学习模型的计算...
  • 描述了用于机器学习模型中的无监督特征工程的方法、系统和计算机程序产品。一种方法包括接收包括记录的数据集、确定所述记录的字段的数据类型,以及基于所述记录确定所述字段的值的分布。所述方法还包括基于所述字段的所述数据类型和值的所述分布生成配置数据...
  • 本公开内容的实施例涉及用于更新机器学习模型的解决方案。在根据本公开内容的实施例的解决方案中,多个节点中的某个节点在本地确定与所述某个节点相对应的模型参数的多个份额,并且使用与所述某个节点相对应的模型参数的份额和与多个节点中的其他节点相对应的...
  • 本发明的利用意图说明的意图分类模型的学习方法以及系统,可以利用语言模型生成包括意图分类模型的意图说明的数据集,将数据集的至少一部分用作意图分类模型的输入提示词,由意图分类模型执行意图分类,将数据集的至少一部分用作意图分类模型的输入提示词,确...
  • 深度神经网络(DNN)加速器中的加载模块可接收配置参数,该配置参数指示在激活稀疏性模式与权重稀疏性模式之间的选择。加载模块可从存储器中读取稀疏激活张量、激活稀疏性位图、稀疏权重张量、以及权重稀疏性位图。加载模块可根据稀疏性模式将其中一个压缩...
  • 可以在DNN训练期间对权重进行剪枝以增加权重的稀疏度并减少执行DNN中的深度学习操作所要求的计算量。DNN层可以具有与层的一个或多个输出通道相对应的一个或多个权重张量。权重张量具有权重,权重的值通过训练DNN来确定。权重张量可以具有与层的输...
  • 系统、装置和方法可提供技术,该技术识别输入张量数据,为输入张量数据定义权重张量,并且进行输入张量数据和权重张量的卷积以获得输出张量数据,其中该卷积在深度维度格式和空间维度格式之间转换输入张量数据。此外,该技术可从源地址取回输入张量数据,在深...
  • 神经网络中的激活函数可以通过一个或多个线性函数来近似。线性函数可以对应于激活函数的输入范围的分段,例如,线性分段。可编程查找表可以存储线性函数的斜率和截距。执行该激活函数的后处理引擎(PPE)阵列可以确定该激活函数的输入数据元素落入该线性分...
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