模型生成方法、装置和电子设备.pdf
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模型生成方法、装置和电子设备.pdf
本发明提供了一种模型生成方法、装置和电子设备,该方法包括:获取待处理模型;在待处理模型上设置垂直于第一方向轴的多个第一平面,基于多个第一平面分割待处理模型,得到第一结构;在待处理模型上设置垂直于第二方向轴的多个第二平面,基于多个第二平面分割待处理模型,得到第二结构;基于第一结构和第二结构,生成具有华夫格结构的目标模型。该方式在获取到待处理模型后,能够自动对待处理进行分割处理,得到具有华夫格结构的模型,相对于人工制作具有华夫格结构的模型的方式,该方式通过程序自动化完成模型制作,节省了大量的人力和时间,提高了
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本公开提供了一种模型生成方法、装置和电子设备,首先获取模型生成位置,以及模型形状生成参数,然后基于模型形状生成参数,在模型生成位置生成目标模型的模型形状;其中,模型形状包括至少一组位置点对;位置点对中,第一位置点位于模型生成位置的虚拟表面,第二位置点位于与第一位置点所处的虚拟表面垂直的维度上;最后对模型形状进行图像渲染处理,得到目标模型。该方式中,模型形状由至少一组位置点对组成,每组位置点对中,第一位置点位于模型生成位置的虚拟表面,第二位置点位于与第一位置点所处的虚拟表面垂直的维度上;从而可以保证最终生成
模型生成方法及装置、电子设备和存储介质.pdf
本公开涉及一种模型生成方法及装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:响应于针对目标数据集的划分操作,对目标数据集进行划分,得到多个子数据集以及与各个子数据集分别对应的标签集;响应于针对数据处理模型的训练操作,根据训练操作指示的子数据集以及标签集,对训练操作指示的数据处理模型进行训练,得到训练后的数据处理模型。本公开实施例可实现提高学生对人工智能技术的学习效果。
模型训练方法、音乐生成方法、装置和电子设备.pdf
本申请实施例公开了模型训练方法、音乐生成方法、装置和电子设备。该方法的实施例包括:对音乐片段文件预处理,确定音乐片段中各时刻对应的音符矩阵、音符上下文矩阵和音符位置矩阵;将音乐片段的每个时刻对应的音符矩阵和音符位置矩阵拼接,输入至第一循环神经网络;将各时刻对应的音符上下文矩阵和音符位置矩阵,拼接并输入至第二循环神经网络;将第一循环神经网络的输出与第二循环神经网络的输出拼接,并输入至第三循环神经网络;基于音符矩阵和第三循环神经网络所依次输出的预测矩阵,对各循环神经网络训练,生成音乐生成模型。该实施方式提供了
一种模型生成方法、模型生成装置及电子设备.pdf
本申请适用于信息技术领域,提供了一种模型生成方法,模型生成装置及电子设备。该方法包括:针对每个智能车辆等级,根据与所述智能车辆等级相关联的特征指标及特征约束条件,设定模拟智能车辆;将各个智能车辆等级下所设定得到的模拟智能车辆按照预设的数量比例输入至预设的交通流仿真系统中,得到交通流仿真结果;对所述交通流仿真结果进行分析,以筛查出与各个智能车辆等级相关联的特征指标中的目标特征指标;基于所述目标特征指标生成智能车辆仿真模型。本申请方案通过对各等级的智能车辆的特征指标进行筛查,保留每个等级下的部分特征指标,简化