本申請實施例提供一種通信方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：在跟蹤區(qū)更新TAU流程中，終端設(shè)備通過第二網(wǎng)絡接收網(wǎng)絡設(shè)備發(fā)送的專有承載建立請求，所述TAU流程用于所述終端設(shè)備從第一網(wǎng)絡回落至所述第二網(wǎng)絡；所述終端設(shè)備根據(jù)所述專有承載建立請求建立...

一種攝像頭模組的偏移估算方法及裝置、存儲介質(zhì)、終端，所述攝像頭模組的偏移估算方法，包括：獲取攝像頭模組的鏡頭陰影標定參數(shù)，所述鏡頭陰影標定參數(shù)包括：每個像素采樣點的坐標以及對應的增益；構(gòu)建用于表征所述像素采樣點的空間位置與增益之間的關(guān)系...

本發(fā)明實施例提供了一種訓練樣本的生成方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案中，獲取噪聲數(shù)據(jù)；通過指定訓練模型的生成網(wǎng)絡，根據(jù)噪聲數(shù)據(jù)，生成訓練樣本，可以增加訓練樣本的數(shù)量且保證多個訓練樣本在多個標簽之間均勻分布，從...

本發(fā)明公開了一種圖像檢測方法與系統(tǒng)以及攝像頭遮擋監(jiān)控方法與系統(tǒng)。其中，無參考圖像檢測方法，用于檢測攝像頭是否被遮擋，包括：獲取所述攝像頭采集到的待檢圖像的梯度分布；判斷所述梯度分布是否集中；若是，則確定所述攝像頭被遮擋。本發(fā)明采用梯度分...

一種分類方法及裝置、存儲介質(zhì)、終端，所述分類方法包括：獲取多個分類模型針對同一待分類數(shù)據(jù)的多個分類結(jié)果，每個分類結(jié)果包括分類類別，所述多個分類模型采用不同的分類算法構(gòu)建；至少選取所述多個分類結(jié)果中數(shù)量最多的分類類別，以作為最終分類結(jié)果。...

本發(fā)明公開了一種車輛安全帶檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括：安全帶檢測流程；所述安全帶檢測流程包括：利用安全帶信息提取待檢測圖像中的感興趣區(qū)域，所述安全帶信息包括安全帶在圖像中可能出現(xiàn)的區(qū)域信息；檢測所述感興趣區(qū)域中的直線線...

本發(fā)明提供一種ABS式樣估計方法、裝置及用戶設(shè)備。所述方法包括：檢測ABS式樣周期內(nèi)各子幀的干擾和噪聲功率，確定ABS和非ABS的干擾和噪聲功率的大小；根據(jù)ABS和非ABS的干擾和噪聲功率的大小，判斷ABS式樣周期內(nèi)是否存在ABS子幀；...

本申請實施例公開了一種參數(shù)確定方法及相關(guān)產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標對象的問題日志，所述問題日志包括N個特征值，計算第一特征值在第一標記中出現(xiàn)的第一概率，所述N個特征值包括所述第一特征值，所述第一標記為M個標記中的任一標記，所述M個標記為...

本申請實施例公開了一種問題確定方法及相關(guān)產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標模塊的問題日志，所述問題日志包括N個特征值，計算N個特征值在M個標記下的貝葉斯估計，得到M個貝葉斯估計，所述M個標記為所述目標模塊出現(xiàn)問題的M個原因索引號，基于所述M個貝...

一種圖像檢測方法及裝置、存儲介質(zhì)、終端，所述方法包括：采集待檢測圖像；計算所述待檢測圖像的人臉區(qū)域在R、G、B三通道的像素值兩兩之間的相關(guān)系數(shù)；根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)與預設(shè)閾值的比較結(jié)果，識別所述人臉區(qū)域是否為黑白照片的翻拍圖像。通過本發(fā)明的...

本申請公開了一種線程監(jiān)測方法及裝置，其中，該方法包括：啟動監(jiān)測線程，監(jiān)測線程用于對一個或多個關(guān)鍵線程進行監(jiān)測；通過監(jiān)測線程獲取一個或多個關(guān)鍵線程中，每個關(guān)鍵線程的關(guān)鍵狀態(tài)信息集合，關(guān)鍵狀態(tài)信息集合包括：每個關(guān)鍵線程中各個關(guān)鍵過程的接口調(diào)...

一種差分升級方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備，該方法包括：步驟A，獲取用于分區(qū)升級的差分包，并從本地的目標分區(qū)獲取原版本文件；步驟B，識別所述原版本文件是否被壓縮；步驟C，若所述原版本文件被壓縮，則對所述原版本文件進行解壓得到所述原版本...

一種差分升級方法及裝置、存儲介質(zhì)、終端，所述方法包括：獲取用于對原版本文件進行升級的差分包，所述差分包包括多個差分子包，每一差分子包用于對所述原版本文件中對應的原版本文件塊進行升級，所述原版本文件塊的大小與所述差分包的大小之和不超過終端...

本發(fā)明提供一種上行分集傳輸方法、裝置及用戶設(shè)備。所述方法包括：檢測是否將進行上行分集傳輸；當檢測到將進行上行分集傳輸時，確定用于上行傳輸?shù)闹刃畔⒑蚐RI信息；根據(jù)所述秩信息和SRI信息進行相應的上行分集傳輸；所述確定用于上行傳輸?shù)闹刃畔?..

本發(fā)明公開了一種人臉關(guān)鍵點跟蹤模型的訓練方法、人臉關(guān)鍵點的跟蹤方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，訓練方法包括：從若干人臉樣本中獲取第一人臉圖像中的第一人臉關(guān)鍵點位置及第二人臉圖像中的第二人臉關(guān)鍵點位置；生成第一相似變換矩陣，根據(jù)第一相似變...

本發(fā)明公開了一種確定日志特征序列的方法、漏洞分析方法及系統(tǒng)、設(shè)備。確定日志特征序列的方法包括：提取日志樣本集合的原始特征序列；其中，所述日志樣本集合包括若干日志樣本，每個日志樣本均包括與漏洞相關(guān)的日志以及產(chǎn)生所述漏洞的原因的正確類別；針...

本發(fā)明公開了一種終端原型裝置，包括板卡陣列與機箱；其中：所述板卡陣列包括多個功能板卡，多個所述功能板卡之間經(jīng)由獨立的連接線電連接；所述機箱的內(nèi)部設(shè)有多個支撐組件，所述支撐組件用于放置所述功能板卡。本發(fā)明的終端原型裝置采用了一種靈活可擴展...

本發(fā)明公開了一種漏洞分析方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲裝置。漏洞分析方法包括以下步驟：獲取與待分析漏洞對應的日志包，所述日志包中包括若干日志；從與所述待分析漏洞相關(guān)的日志中提取所述待分析漏洞的特征信息；將所述特征信息輸入至與所述待分析漏洞對...

本申請實施例提供一種配網(wǎng)方法及裝置，方法包括：獲取第二終端發(fā)送的目標路由器的配網(wǎng)數(shù)據(jù)；根據(jù)目標路由器的配網(wǎng)數(shù)據(jù)，確定以第一編碼方式編碼的目標路由器的服務集標識SSID和以第二編碼方式編碼的目標路由器的SSID；根據(jù)以第一編碼方式編碼的目...

本發(fā)明公開了一種圖像中人體的分割方法、分割系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：使用預先訓練的用于人體檢測的深度神經(jīng)網(wǎng)絡回歸出目標圖像中所有的人體邊界框；對所有的人體邊界框進行區(qū)域聚合，以確定顯著人體區(qū)域；從目標圖像中裁剪出顯著人體區(qū)域?qū)?..