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本公開涉及使用生成式人工智能（ai）的圖像生成，并且更具體地，涉及一種用于在圖像中插入對象的系統(tǒng)和方法。、生成式人工智能（ai）的最新發(fā)展促進了使用擴散模型從最少的輸入數據生成高度逼真的圖像。擴散模型已經成為深度生成式模型家族中的有效成員，由于其生成高度逼真的輸出的能力，被證明是圖像處理和...

本公開內容總體上涉及軟件應用，并且具體地涉及使用自然語言和機器學習模型構建軟件應用。、構建用于計算機的軟件程序需要廣泛的技術技能，由于這些技能的專業(yè)性，這對個人來說會是相當具有挑戰(zhàn)性的。大多數人不具備軟件開發(fā)所需的各種能力，即使擁有這些能力的人也往往只是編碼某一方面的專家。例如，開發(fā)者可能...

本發(fā)明涉及用于利用因特網提供sns（social?networking?service）的技術。、一直以來，利用網絡的sns廣為人知。例如，在日本專利公開-號公報（專利文獻）中公開了帖子監(jiān)視裝置、帖子監(jiān)視方法、程序及記錄介質。根據專利文獻，帖子監(jiān)視裝置包括帖子接收部、情緒分析部、判斷部、干...

本申請是這項技術的首次申請。本發(fā)明大體上涉及人工智能（artificialintelligence，ai）和機器學習（machine?learning，ml）領域，尤其涉及使用并行和拆分學習技術和增強樹模型來優(yōu)化分布式ai模型，以提高計算效率并減少訓練時延。、目前，擁有數百萬或數十億參數的...

本發(fā)明涉及安全啟動設備領域，更具體地，涉及提高加密韌性和所有權韌性的安全啟動設備。此外，還提供了對應的方法和計算機程序。、計算設備，例如iot設備以及高端服務器，由硬件組件和軟件組件的組合形成，它們共同工作以實現某種功能。硬件被認為是不可變的，這意味著它很難被改變，通常通過軟件改變是不切實...

本發(fā)明涉及人工智能與自然語言處理，尤其涉及一種大語言模型推理增強方法、系統(tǒng)、設備及介質。、大語言模型在各類自然語言任務中展現出強大能力，但其推理過程通常為黑盒，難以保證邏輯一致性和事實準確性。尤其在復雜推理任務（如數學證明、多跳問答和代碼生成）中，大語言模型易產生跳躍性、矛盾性或偏離主題的...

本申請涉及soc領域，具體而言，涉及一種應用于soc的數據加密方法及soc。、隨著系統(tǒng)級芯片（soc）在智能終端、物聯網設備、工業(yè)控制等領域的廣泛應用，嵌入式系統(tǒng)的安全性問題日益突出。傳統(tǒng)的數據加密方法通常采用統(tǒng)一密鑰對整個程序進行整體加密，或將明文直接燒錄至外部非易失性存儲器中。此類方法...

本發(fā)明涉及圖像異常檢測，具體涉及一種基于因果學習的零樣本異常檢測方法。、在圖像異常檢測領域，零樣本場景（無異常標注數據）是技術落地的核心難點。傳統(tǒng)異常檢測方法依賴大量標注數據訓練模型，而工業(yè)缺陷、醫(yī)學病灶等場景中，異常樣本稀缺且標注成本高、周期長，難以滿足實際需求；同時，不同領域的異常模式...

本發(fā)明涉及人工智能，特別涉及一種結合文本信息和圖結構信息的ipc分類號智能推薦方法及系統(tǒng)。、隨著全球專利申請量的持續(xù)增長，不僅專利申請人本身需要對技術主題做出準確標識，專利代理機構、企業(yè)的知識產權部門以及地方知識產權保護中心等機構，在業(yè)務流程中同樣需要在較早階段對專利技術進行初步分類劃分。...

本發(fā)明屬于增材制造相關，尤其涉及基于目標檢測與語義分割融合的增材制造檢測方法及系統(tǒng)。、本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關的信息，不必然構成在先技術。、激光增材制造（如光直接沉積l-ded、選區(qū)激光熔化slm等）技術憑借其成形自由度高、材料利用率高、能實現復雜結構一體化制造等優(yōu)勢，...

本發(fā)明涉及輪廓提取，特別是指一種針織標簽邊緣輪廓提取和優(yōu)化方法。、輪廓提取涉及對圖像中目標邊緣或邊界的識別與定位，主要包括圖像預處理、邊緣檢測、輪廓跟蹤、形狀分割等核心事項，其整體方法基于圖像灰度變化、梯度方向分析、像素相鄰關系計算等手段，通過對圖像中目標與背景之間顯著特征差異的提...

本發(fā)明涉及空間管理，更具體地說，本發(fā)明涉及一種基于塊重構的虛擬磁盤空間管理方法及系統(tǒng)。、虛擬磁盤鏡像作為現代云計算平臺、虛擬化數據中心、容器化部署和桌面云系統(tǒng)中核心的存儲抽象與管理組件，憑借其資源彈性分配、多租戶隔離性和快照備份能力，在各類需要靈活存儲配置和數據安全保障的場合得到廣泛應用。...

本發(fā)明屬于路基注漿，更具體地，涉及一種運營高鐵無砟軌道路基沉降高聚物注漿量計算方法及系統(tǒng)。、路基工程是高速鐵路重要的線下基礎結構，路基的穩(wěn)定是保障高鐵線路平順性的前提。在高速列車的循環(huán)動荷載和外部惡劣服役環(huán)境的多重作用下，部分高鐵線路的路基發(fā)生了不均勻沉降，嚴重影響了列車的安全運行。為快速...

本發(fā)明涉及算子溢出控制，尤其涉及ai處理器算子溢出優(yōu)化方法及系統(tǒng)。、算子溢出控制為面向執(zhí)行機器學習模型推理運算的處理器體系，包括用于執(zhí)行卷積算子、矩陣乘算子、激活算子和歸一化算子的硬件單元，算子溢出控制涉及在定點和混合精度運算中對乘法、加法、移位和累加操作的中間結果進行數值...

本發(fā)明涉及數據融合，具體涉及一種基于道路多維檢測數據的結構健康評估方法。、現階段，公路表觀病害檢測的主要方法包括兩大類：人工檢測和多功能道路檢測車檢測。人工檢測雖然能較為完整地統(tǒng)計路面病害類型、分布和尺寸，但是存在檢測效率低、需要封閉交通、檢測結果受主觀判斷影響等問題。多功能檢測車檢測雖然...

本發(fā)明屬于多媒體信息數據，尤其是涉及一種用于多媒體信息分類的方法。、多媒體信息數據分類任務是信息處理領域的核心問題之一，廣泛應用于自動標注、內容檢索、語音分析、視頻理解等多個領域。在傳統(tǒng)的多媒體信息分類中，每個數據樣本通常與一個標簽相關，但在許多實際應用中，一個數據樣本可能同時包含多個標簽...

本發(fā)明涉及數據處理，尤其涉及一種基于用戶行為序列深度挖掘的個性化推薦方法及系統(tǒng)。、現有技術在用戶與項目交互記錄的處理環(huán)節(jié)存在明顯不足，獲取原始交互數據后未開展系統(tǒng)性的格式驗證與時序對齊，僅簡單過濾無效數據或直接使用原始數據，導致數據中殘留格式錯誤、缺失關鍵字段的記錄，且未按用戶分組與交互時...

本發(fā)明涉及計算機視覺與醫(yī)學圖像處理，特別是涉及一種涉及多尺度上下文聚合與動態(tài)監(jiān)督醫(yī)學圖像分割方法及其應用。、醫(yī)學圖像分割是計算機輔助診斷（cad）系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，其精度直接決定了臨床診斷的可靠性。然而，醫(yī)學超聲、ct或mri圖像通常具有目標尺度差異巨大（如大器官背景與微小病灶）、組織邊界模...

本發(fā)明涉及d高斯濺射重建與幾何精度優(yōu)化，具體地說，涉及一種基于d高斯濺射的建筑物三維重建方法及系統(tǒng)。、d高斯濺射重建與幾何精度優(yōu)化技術是一項重要的技術，具體應用于建筑物直角構件三維重建及建筑施工圖還原環(huán)節(jié)，核心是通過精準適配直角構件幾何特征與紋理映射規(guī)則，實現高精度重建，滿足城市建筑測繪對...

本說明書實施例涉及計算機，特別涉及一種數據處理方法及系統(tǒng)。、隨著人工智能技術的快速發(fā)展，大模型在自然語言處理、圖像生成、智能對話等場景中得到了廣泛應用。然而，大模型的推理過程通常依賴高性能gpu（graphics?processingunit，圖形處理器或者圖形處理單元），且其巨大的顯存占...