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      • 本發(fā)明公開了一種基于支付交易數(shù)據(jù)的異質(zhì)性營銷策略評估方法,涉及因果推斷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)商戶的支付交易數(shù)據(jù),構(gòu)建商戶交易與經(jīng)營情況之間的數(shù)據(jù)表;數(shù)據(jù)表包括協(xié)變量、處理變量、工具變量和結(jié)果變量對應(yīng)的觀測數(shù)據(jù);根據(jù)協(xié)變量、工具變量和處理...
      • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的店鋪運營管理系統(tǒng),涉及大數(shù)據(jù)應(yīng)用與商業(yè)運營管理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:多源數(shù)據(jù)采集模塊收集店鋪內(nèi)外部多源數(shù)據(jù)并標記異常;數(shù)據(jù)處理模塊清洗數(shù)據(jù)并提取店鋪空間、消費趨勢等特征;區(qū)域趨勢建模模塊構(gòu)建模型,量化店鋪對區(qū)域趨...
      • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的智能導購推薦方法及系統(tǒng),涉及智能導購技術(shù)領(lǐng)域。方法包括構(gòu)建商品網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)圖;對目標客戶進行購買力波動帶量化、決策耐心衰減曲線建模和購物路徑容忍度分析,建立目標客戶的三維價值模型;采用商品關(guān)聯(lián)挖掘策略生成動態(tài)優(yōu)選商...
      • 本申請?zhí)峁┮环N訂單配額管理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及產(chǎn)品管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)與目標經(jīng)銷商關(guān)聯(lián)的多個門店的收貨數(shù)據(jù)和所述目標經(jīng)銷商的當前庫存量,動態(tài)計算目標經(jīng)銷商的第一訂單配額上限;在接收到第一用戶的配額調(diào)整請求之后,根據(jù)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字模型處理的灌溉參數(shù)配置方法及系統(tǒng),屬于水分供給技術(shù)領(lǐng)域,其具體包括:通過傳感器實時采集目標生長環(huán)境及狀態(tài)數(shù)據(jù),經(jīng)預處理后建立目標生長與環(huán)境因素的定量關(guān)系模型;基于該模型預測目標需水量和水分供給需求,結(jié)合水源及水分供給...
      • 本申請公開了一種圖形處理器能效預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取當前運行中的目標服務(wù)器內(nèi)的圖形處理器的芯片溫度和供電電壓;獲取性能計數(shù)器實時監(jiān)測到的圖形處理器的硬件行為數(shù)據(jù),得到當前性能計數(shù)器數(shù)據(jù);將當前性能計數(shù)...
      • 本發(fā)明屬于圖像拼接技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于SuperPoint與全局鄰接優(yōu)化的無人機紅外圖像拼接方法,通過對獲取無人機連續(xù)拍攝的紅外圖像進行灰度化、直方圖均衡化預處理;通過SuperPoint算法檢測特征點,并通過FLANN算法進行特征點匹配...
      • 基于多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有的方法難以兼顧計算成本、模型復雜度和高分辨率圖像重建質(zhì)量的問題。低分辨率圖像輸入多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡(luò)進行處理,輸出高分辨率圖像;所述的多尺度大核蒸餾注意...
      • 本發(fā)明涉及多光譜圖像融合技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于空間光譜差異先驗引導的多光譜圖像融合方法及系統(tǒng),方法包括對LRMS圖像進行上采樣并與全色圖像逐波段相減及拼接,獲得空間差異輸入特征圖;通過空間差異先驗引導分支提取多尺度空間特征圖;將上采樣LRM...
      • 本發(fā)明提出了基于頻域信息過濾的磁粒子成像分辨率提升方法及系統(tǒng),涉及磁粒子成像技術(shù)領(lǐng)域。包括將原始磁粒子成像數(shù)據(jù)輸入至Transformer模型中,通過編碼器中的融合頻域判別前饋網(wǎng)絡(luò)模塊選擇性過濾磁粒子成像數(shù)據(jù)中的頻域信息,得到編碼器的輸出;...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法和內(nèi)窺鏡,內(nèi)窺鏡包括至少兩種預設(shè)光源,各預設(shè)光源發(fā)出單一預設(shè)色溫的光照,內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法包括:獲取內(nèi)窺鏡在至少兩種預設(shè)光源下的混合色溫采集圖像;將混合色溫采集圖像輸入至預先訓練好...
      • 本發(fā)明涉及一種復雜天氣下高速公路交通圖像增強方法,與現(xiàn)有技術(shù)相比解決了圖像恢復質(zhì)量差和性能不穩(wěn)定的缺陷。本發(fā)明包括以下步驟:獲取高速公路惡劣天氣下的退化圖像;計算退化圖像的衰減系數(shù);基于衰減系數(shù)計算退化圖像的細節(jié)層;增強退化圖像的細節(jié)層;交...
      • 本發(fā)明提供一種煙葉中葉綠素和類胡蘿卜素含量的非破壞性檢測方法,屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明首先構(gòu)建標準化圖像采集環(huán)境,通過工業(yè)面陣相機獲取RGB圖像;隨后利用HSV色彩空間進行閾值分割、輪廓提取和旋轉(zhuǎn)校正,獲取標準化葉片圖像;接著構(gòu)建雙...
      • 本發(fā)明提供一種缺陷檢測模型的訓練方法、缺陷檢測方法、裝置及設(shè)備,該方法包括:采用初始教師模型對樣本工業(yè)圖像進行逐層特征提取,得到多層次樣本第一特征圖;采用逐層融合模塊對多層次樣本第一特征圖進行逐層下采樣及融合,得到多階段融合特征圖;采用初始...
      • 本申請公開了一種基于醫(yī)學影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法,所述方法包括:獲取肺部CT圖像,并對肺部CT圖像進行預處理;對肺部CT圖像通過預設(shè)三維模型進行三維重建,獲取肺部區(qū)域的三維空間模型;基于肺部CT圖像,通過預設(shè)病灶檢測模型,獲取病灶...
      • 本發(fā)明涉及目標檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像重建與多模態(tài)融合的福壽螺卵智能檢測方法,對采集的包含福壽螺卵的可見光圖像和紅外圖像進行圖像重構(gòu),獲取可見光重構(gòu)特征和紅外重構(gòu)特征;對可見光圖像和紅外圖像進行多尺度特征提取,得到可見光多尺度特征...
      • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機器視覺的光纖熔接質(zhì)量檢測方法,其方法包括:獲取光纖熔接過程視頻中光纖的邊緣熔接圖像序列;根據(jù)光纖邊緣熔接圖像序列上單側(cè)光纖的光流場的規(guī)則程度,計算目標圖像的單側(cè)光纖對接軌道偏移程度;根據(jù)光纖的邊...
      • 本發(fā)明涉及晶體圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像處理的晶體表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先在晶體訓練圖像中,綜合所有晶體分塊圖像的缺陷綜合形態(tài)度量,獲取晶體訓練圖像的整體缺陷斑點程度;根據(jù)每個晶體訓練圖像的整體缺陷斑點程度,對晶體訓練...
      • 本發(fā)明公開了一種小程序端傷口圖像智能分析方法,涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)小程序端設(shè)定的圖像獲取端口與輔助端;本發(fā)明通過設(shè)定圖像獲取端口與輔助端,構(gòu)建不同網(wǎng)絡(luò)下的圖像擴散模型,輸出的圖像影響分析值可以量化網(wǎng)絡(luò)因素對圖像分析的影響程度,結(jié)合...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種融合樹冠邊界約束的林木單體分割與優(yōu)化方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì),包括:對原始機載激光雷達點云進行歸一化和地面點濾波處理,得到預處理后的點云數(shù)據(jù);根據(jù)所述預處理后的點云數(shù)據(jù),采用超體素分割算法對數(shù)據(jù)中的樹...
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