问题解决的特点是什么_问题解决的特点
...船联申请图像处理技术专利,关键色提取方法能解决忽视纹理特征问题获取各叶节点区域的特征差异性指数;获取各叶节点区域的内部差异性指数;获取各相邻叶节点区域之间的区域相似系数;获取预设个数的关键色;完成对绿幕直播的关键色的提取。本申请解决了传统八叉树算法只根据颜色相似性进行合并却忽视了纹理特征的问题。本文源自金融界
问题解决的特点是什么意思
问题解决的特点是什么
清华大学申请大数据分类专利,解决特征不确定性和复杂关系等问题的超图结构,迭代优化,直到达到预设超图结构收敛条件,得到用于大数据分类的最优超图结构,以得到任一大数据的分类结果。由此,解决了相关技术中,通常仅考虑超图结构本身,忽略了超图结构与输入数据之间的匹配程度,无法很好地处理特征不确定性和复杂关系等问题。本文源自金融界
问题解决的特点是什么和什么
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问题解决的特点是哪些
...图像边缘处理方法相关专利,解决处理器因空间小无法计算特征边缘问题并基于灰度梯度确定对应于各像素模块的特征的边缘;将基于多个通道计算得到的特征的边缘进行连通,得到对应于扫描图像的特征的边缘。通过本申请解决了处理器因存储空间小而无法通过缓存图像来计算特征边缘的问题。
问题解决的特点有
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问题解决的基本特点有哪些
南通凝聚元界申请基于重构图像视觉特征的匹配定位方法专利,解决...用于解决现有技术中的基于重构图像视觉特征的匹配定位方法,无法结合定位分析结果与人员喜好对特征匹配方式进行优先级分析的问题,具体是一种基于重构图像视觉特征的匹配定位方法,包括以下步骤:对待重构图像进行特征提取:将待重构图像放大为像素格图像并进行灰度变换,将0‑是什么。
问题解决的特点是多选题
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问题解决具有哪三个特点
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四维图新申请图像特征识别专利,解决了图像特征识别准确率低的问题将各图像块转换为预设长度的图像向量;将各图像向量输入补全识别模型,得到所述补全识别模型输出的图特征矩阵,其中所述补全识别模型是采用图像遮盖及参数复用训练得到的;根据所述图特征矩阵,生成特征图像。本申请的方法,解决了图像特征识别准确率低的问题。本文源自金融界
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...不平衡用户攻击数据相关专利,解决用户攻击数据的特征样本不平衡问题本发明生成少数类攻击行为的RGBA特征图,可以提供更多的有效信息,准确表征用户攻击行为数据内部特征信息;根据不断改进双生成器的目标函数和双判别器的损失函数对网络进行优化训练,提高生成数据与真实数据的相似度,解决用户攻击数据的特征样本不平衡问题。
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清华大学申请雷达干扰专利,解决现有的干扰机抗干扰抑制方法容易...成形操作,生成每个阵元的待发射信号;将待发射信号转换为模拟信号,并根据模拟信号得到模拟信号对应的功率放大信号,以通过功率放大信号干扰至少一部目标雷达。由此,解决了现有的干扰机抗干扰抑制方法容易造成旁瓣的信息泄露,难以保护阵列的空域特征等问题。本文源自金融界
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...申请一种井下定位方法等专利,解决了因特征退化而导致的定位失效问题当前点云数据和变换矩阵确定自动驾驶车辆的当前位姿;确定当前点云数据和局部地图的点云数据之间的点云匹配适应度分数;若点云匹配适应度分数大于点云匹配适应度分数阈值,则对自动驾驶车辆的位姿进行定位初始化,以更新当前位姿。解决了因特征退化而导致的定位失效问题。
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...能有效解决低级语义特征难以直接判定目标类别导致的检测困难问题识别出违规的烟草推广图像。本发明通过集成多模态信息,充分利用图像的语义描述对目标进行初步筛选,能够有效解决低级语义特征难以直接判定目标类别导致的检测困难问题。整体方法集成了多模态理解和目标检测两个模块,利用两者的互补提高了烟草相关产品识别的准确率。本文源是什么。
...油水相渗曲线的计算专利,解决实际油藏高含水期水驱特征曲线上翘问题得到一条新的油水相渗比曲线;基于重组后的油水相渗比曲线,得到油水相渗曲线。本发明针对以往方法只能适用于典型的水驱特征曲线这一局限性,利用两段式水驱特征曲线,较好地解决了实际油藏高含水期水驱特征曲线上翘问题,从而减小了高含水期油水相对渗透率曲线的计算误差。
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