本發(fā)明涉及智能決策領(lǐng)域及金融科技領(lǐng)域，揭露一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：設(shè)置車輛的維修程度信息，獲取車輛的目標(biāo)檢測(cè)模型；將分類頭替換為預(yù)設(shè)的回歸頭，將分類損失函數(shù)替換為預(yù)設(shè)的回歸損失函數(shù)，利用回歸頭與回歸...

本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于多模態(tài)特征抽取的保險(xiǎn)理賠審核方法及其相關(guān)設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)獲取事故說(shuō)明文本和事故現(xiàn)場(chǎng)圖片；對(duì)事故說(shuō)明文本進(jìn)行文本特征編碼；對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)圖片進(jìn)行圖像特征提取；基于預(yù)設(shè)的交叉注意力機(jī)制計(jì)算事故文本特征和事...

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域和金融科技領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于門控注意力機(jī)制的語(yǔ)音合成方法，通過(guò)獲取文本數(shù)據(jù)和語(yǔ)音數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)通過(guò)文本編碼器轉(zhuǎn)換為文本符號(hào)序列，語(yǔ)音數(shù)據(jù)通過(guò)基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的語(yǔ)音編碼器提取語(yǔ)音特征，并將其量化為離散的語(yǔ)...

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域和金融科技領(lǐng)域，公開(kāi)了一種文本摘要生成方法，通過(guò)獲取目標(biāo)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)文本，生成通用詞匯嵌入矩陣和目標(biāo)領(lǐng)域特定詞匯嵌入矩陣，并加權(quán)融合形成融合詞嵌入矩陣。業(yè)務(wù)文本中的每個(gè)詞匯嵌入向量相加并取平均值，生成句子嵌入矩陣...

本發(fā)明涉及一種基于圖層分離的視頻生成方法，通過(guò)對(duì)包含人物形象的肖像圖像進(jìn)行分割，將圖像分解為前景圖層和背景圖層。利用獲取的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)前景圖層中的人物模型，生成與語(yǔ)音同步的面部表情和口型變化，并生成相應(yīng)的人物講話視頻。通過(guò)對(duì)背景圖層的...

本申請(qǐng)涉及人工智能及金融科技技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種偽造音頻檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)待檢測(cè)的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，以得到原始特征嵌入向量；對(duì)原始特征嵌入向量進(jìn)行特征壓縮，以得到壓縮后的嵌入向量；通過(guò)注意力統(tǒng)計(jì)池...

本發(fā)明涉及圖像檢測(cè)領(lǐng)域及金融科技領(lǐng)域，涉及一種人臉圖像對(duì)比的可視化分析方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：通過(guò)將第一對(duì)比圖像與第二對(duì)比圖像分別與預(yù)設(shè)的蒙版圖片集融合生成第一遮擋圖片集和第二遮擋圖片集，利用圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)提取第一向量...

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種文本實(shí)體識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于文本處理和人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取實(shí)體標(biāo)注文本；基于語(yǔ)言子模型對(duì)實(shí)體標(biāo)注文本進(jìn)行文本編碼，得到編碼文本向量，對(duì)編碼文本向量進(jìn)行上下文理解，得到目標(biāo)詞組上下文...

本申請(qǐng)實(shí)施例屬于研發(fā)管理以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理領(lǐng)域，涉及一種客戶端配置及數(shù)據(jù)庫(kù)匹配方法，客戶端配置方法包括：從服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶端影響參數(shù)，所述客戶端影響參數(shù)影響客戶端的應(yīng)用形態(tài)；將所述客戶端影響參數(shù)作為關(guān)鍵連接信息存儲(chǔ)于所述客戶端；根據(jù)存...

本申請(qǐng)屬于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，涉及一種高級(jí)用戶資源訪問(wèn)操作保障方法，包括查詢集群內(nèi)執(zhí)行當(dāng)前資源訪問(wèn)操作的所有的用戶的當(dāng)前內(nèi)存使用情況；獲取預(yù)設(shè)的用戶資源配置信息；其中，用戶資源配置信息包括用戶名和對(duì)應(yīng)的內(nèi)存配額；基于用戶資源配置信息，識(shí)別執(zhí)行當(dāng)...

本申請(qǐng)?zhí)岢龅膱D像數(shù)據(jù)處理方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域及金融科技領(lǐng)域。該方法應(yīng)用于安全平臺(tái)端，包括：將樣本圖像存儲(chǔ)至歸檔數(shù)據(jù)庫(kù)，且生成圖像存儲(chǔ)路徑；根據(jù)圖像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和圖像存儲(chǔ)路徑，生成圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及將圖像訓(xùn)練...

本申請(qǐng)屬于人工智能領(lǐng)域與金融科技領(lǐng)域，涉及一種數(shù)字人視頻的識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取數(shù)字人視頻；從數(shù)字人視頻中提取出目標(biāo)視頻幀與目標(biāo)音頻信號(hào)；基于視覺(jué)編碼器對(duì)目標(biāo)視頻幀進(jìn)行特征提取得到視覺(jué)特征，以及基于音頻編碼器對(duì)...

本申請(qǐng)實(shí)施例屬于人工智能領(lǐng)域，涉及一種多語(yǔ)種自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別方法，包括對(duì)輸入語(yǔ)音進(jìn)行處理，得到語(yǔ)音嵌入向量序列；基于預(yù)訓(xùn)練的ByT5模型的編碼器提取語(yǔ)音嵌入向量序列的特征，得到語(yǔ)音嵌入向量序列的比特編碼；將語(yǔ)音嵌入向量序列的比特編碼按照預(yù)設(shè)...

本申請(qǐng)涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種終端設(shè)備的模型部署方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待訓(xùn)練模型的第一參數(shù)位寬，且所述待訓(xùn)練模型的模型參數(shù)屬于第一數(shù)值類型；根據(jù)所述第一參數(shù)位寬確定所述待訓(xùn)練模型的數(shù)值結(jié)構(gòu)信息，所述數(shù)值結(jié)構(gòu)...

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種文本糾錯(cuò)方法和文本糾錯(cuò)裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，屬于金融科技技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將目標(biāo)文本輸入文本檢錯(cuò)模型進(jìn)行文本檢錯(cuò)得到文本標(biāo)記數(shù)據(jù)，文本標(biāo)記數(shù)據(jù)用于標(biāo)記文本字符中的正確字符和錯(cuò)誤字符；基于文本標(biāo)記數(shù)據(jù)將目標(biāo)文本輸...

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像增強(qiáng)方法及圖像增強(qiáng)裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：基于預(yù)設(shè)增強(qiáng)模型的特征提取層對(duì)樣本原始光照?qǐng)D提取得到樣本低照度圖像特征；對(duì)樣本原始光照?qǐng)D增強(qiáng)得到樣本亮度增強(qiáng)圖和...

本發(fā)明涉及自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域及金融科技領(lǐng)域，公開(kāi)了一種自動(dòng)化撥測(cè)方法，通過(guò)創(chuàng)建撥測(cè)計(jì)劃，撥測(cè)計(jì)劃包括撥測(cè)類型、撥測(cè)范圍和時(shí)間安排；基于撥測(cè)計(jì)劃生成撥測(cè)任務(wù)，撥測(cè)任務(wù)包括中繼撥測(cè)任務(wù)、分機(jī)撥測(cè)任務(wù)和坐席撥測(cè)任務(wù)；執(zhí)行撥測(cè)任務(wù)，并記錄每次撥...

本申請(qǐng)屬于人工智能和金融科技領(lǐng)域，涉及一種圖像小范圍修改識(shí)別方法，包括將待識(shí)別圖像庫(kù)中的待識(shí)別圖像與相近圖像集中的每張參考圖像組成待識(shí)別圖像對(duì)，并對(duì)待識(shí)別圖像對(duì)進(jìn)行像素分塊，得到像素塊對(duì)集合，基于差值離散余弦變換計(jì)算像素塊對(duì)集合中每個(gè)像...

本申請(qǐng)屬于人工智能領(lǐng)域與數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域，涉及一種基于人工智能的認(rèn)知障礙檢測(cè)裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，裝置包括：該裝置獲取用戶的原始腦電信號(hào)；對(duì)原始腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理得到腦電信號(hào)序列；對(duì)腦電信號(hào)序列添加分類標(biāo)記與位置編碼得到目標(biāo)腦電信號(hào)序...

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種沖突感知的動(dòng)態(tài)對(duì)比解碼方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于當(dāng)前上下文與模型內(nèi)部參數(shù)知識(shí)是否存在沖突，即實(shí)時(shí)檢測(cè)模型內(nèi)部狀態(tài)，感知沖突是否發(fā)生，動(dòng)態(tài)地決策是否使用對(duì)比解碼方式。如果確定模型內(nèi)部狀態(tài)為...