iVOS Document Image business

最新推荐文章于 2024-12-12 01:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-12 01:00:00 发布 · 112 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了如何通过文档图像作业创建文档图像，包括选择队列、打开分配、设置类型等关键步骤，以及如何创建文档图像规则和在用户文档标签中显示图像。

1. Create Document Image via DocumentImageJob
2. Note selected queue

3. Open Document Image Assignment, Click Status button, select the queue noted in step 2, dbclick uploaded image

4. Assign Document Image to claim/policy etc.

5. Create a document image rule(368)

6. Set document_image_asgnmt_rule

7. Change document type to make document image display in User Document tab

 

 

SAM 2:分割图像和视频中的任何内容
AI浩
09-08 2228
我们提出了“Segment Anything Model 2”（SAM 2），这是一种基础模型，旨在解决图像和视频中的可提示视觉分割问题。我们构建了一个数据引擎，该引擎通过用户交互改进模型和数据，以收集迄今为止最大的视频分割数据集。我们的模型采用带有流式内存的简单变换器架构，适用于实时视频处理。使用我们的数据进行训练的SAM 2在广泛的任务中表现出色。在视频分割方面，我们观察到比先前方法更高的准确性，同时所需的交互次数减少了3倍。
Linux上部署上线项目基本流程
随喜
08-26 1273
这条命令为MySQL的root用户设置密码(没有密码时)。数据库操作通常是I/O密集型的，单独的服务器可以提供更好的性能。这条命令清理旧的构建文件，打包新的JAR文件，并跳过测试。这条命令在后台运行Java应用，并将输出重定向到日志文件。这条命令使用ivos.sql文件恢复数据到MySQL。编辑Nginx配置文件，设置静态文件路径和后端代理。这条命令安装Java开发环境和Maven构建工具。这条命令将编译好的JAR包传输到后端服务器。这条命令将构建好的前端文件传输到代理服务器。
OLE应用小记
feijj2002_的专栏
09-13 2854
 若应用程序要支持OLE功能和特性，其文档类需要继承自COleServerDoc.在OLE的应用中有如下三个名词：OLE条目  插入到服务器中的一个OLE对象，有时简称为条目包容器  可以装在OLE对象的应用程序服务器  提供条目的程序为服务器OLE的应用可以分为：包容器和服务器。当在一应用程序中嵌入其他应用程序，如画笔时，那么该应用程序就充当包容器的角色；当其他应用程序，如Word，嵌入
将现有程序改造为OLE服务器供包容器（word，ppt）使用
Leo-软件开发
05-18 2139
我们手头上经常会有现成的应用程序，但它们往往不具有OLE可视化编辑服务器的特性，可以通过简单的办法将它们升级，以供基于COM开发的包容器使用。 而MS Office本身就是OLE包容器和服务器，因此经过改造的程序可以直接嵌入MS Office运行。   现有程序：ToolTip程序，基于MFC，GDI+实现的一个提示控件。将它改造成OLE服务器，以便可以在Word等包容器中使用。用VS201
X-anylabeling安装——Interactive Video Object Segmentation (iVOS)之SAM2
yjy96的博客
10-23 741
解决1的时候和都要。
Efficient Track Anything——高效追踪一切
Together_CZ的博客
12-12 1405
Efficient Track Anything——高效追踪一切
CVPR 2021 论文和开源项目合集
AI浩
07-07 4173
CVPR 2021 论文和开源项目合集(Papers with Code) Best Paper Backbone NAS GAN VAE Visual Transformer Regularization SLAM 长尾分布(Long-Tailed) 数据增广(Data Augmentation) 无监督/自监督(Self-Supervised) 半监督(Semi-Supervised) 胶囊网络(Capsule Network) 图像分类(Image Classification 2D目标检测(Obj
vivo手机光环助手下载游戏怎么打不开_发布 | vivo S6系列：全新5G自拍手机
weixin_39613951的博客
11-22 821
l vivoS6系列手机于2020年3月31日正式发布，是S系列的首款5G手机。l 工业设计融入音乐元素，机身如音符般轻巧；全新浪漫三色，引领科技审美新潮流。l 搭载3200万像素前置摄像头，光圈更大，进光量更多，支持屏幕补光技术以及2.0版5重超质感美颜 ，暗光自拍效果大幅提升。l 拥有4800万像素超清视频四摄，将支持先进的视频防抖技术及前后双视野拍摄，专业又有趣的拍摄轻松实...
交互式图像分割论文合集
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
01-04 4022
文章目录2020Interactive Image Segmentation with First Click Attention(CVPR) 2020 Interactive Image Segmentation with First Click Attention(CVPR) code: https://github.com/frazerlin/fcanet 摘要 在交互式图像分割任务中，用户首先点击一个点对目标物体的主体进行分割，然后在错误标记的区域迭代提供更多的点，以实现精确的分割。现有的方法不加区
JS21系统IVOS高级虚拟化安装指南：无HMC环境下操作详解
本篇文档是关于在IBM JS21系统上使用IVM（Integration Virtualization Manager）进行高级虚拟化方案安装的手册。它提供了针对不具备HMC（Hardware Management Console）的情况下，如何通过IVM来管理和安装VIOs...
MA-Net：内存聚合网络实现高效交互式视频对象分割
iVOS允许用户通过涂鸦注释来指导和修正分割结果，特别适合多对象分割和用户需求定制的场景。" 在交互式视频对象分割(iVOS)领域，传统的技术通常使用两个独立的网络来处理用户交互和帧间目标传播，这在推理阶段效率...
帮我解释下下面代码的含义简略package cn.tedu.ivos.user.pojo.dto; import io.swagger.annotations.ApiModelProperty; import lombok.Data; @Data public class UserQuery { @ApiModelProperty(value = "员工名") private String username; @ApiModelProperty(value = "员工状态") private String status; @ApiModelProperty(value = "员工id") private Long id;//编辑时,回显当前员工数据时使用 @ApiModelProperty(value = "员工职级") private String level;//新增时加载可选领导下拉选项时使用 @ApiModelProperty(value = "上级id") private Long parentId;//申请用车时加载申请人直属领导时使用 }
06-27
我们正在解释一个名为UserQuery的Java类。根据引用[1]和引用[3]，我们注意到这些引用涉及用户注册登录和图书管理系统，但用户当前的问题是关于一个名为UserQuery的类。由于引用中没有直接提供UserQuery的代码，我们...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
12-03
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值