本发明提出一种缩短时间戳网络解决多事件视频问答系统、方法、计算机及存储介质,属于计算机视觉和自然语言处理交叉领域。将视频和字幕提取为多级的事件嵌入,并提取问题和候选答案的特征。利用问题导向的注意力获取不同事件的注意力权重,并利用模糊理论中的截距阵提取视频中的关键事件嵌入。利用问题和答案分别关注不同模态的关键事件嵌入,生成具有问题导向和具有答案导向的上下文信息。自适应地融合问题导向和答案导向的上下文,生成答案。相比于一般视频问答方案,本发明从视频中提取多个事件的多模态嵌入,并利用模糊数学中的截距阵等理论筛选出关键事件,通过去除冗余信息提高了回答的准确性。本发明在视频问答中的效果比于传统方法更好。

本发明公开了一种视频定位方法及装置、模型训练方法及设备。所述视频定位方法包括：使用多尺度的时间滑动窗口,对待定位视频进行片段划分；对每个视频片段以及查询语句的每个单词进行特征提取；动态获取视频模态与文本模态之间的注意力流；基于所述视频模态与文本模态之间的注意力流,对每个视频片段的特征和每个单词的特征进行更新；动态获取视频模态内的注意力流以及文本模态内的注意力流,对每个视频片段的特征和每个单词特征；计算所述每个视频片段与所述查询语句的相似度分数；选取相似度分数最高的视频片段作为视频定位的结果。本发明不依赖于时间标签,且可以更深入的挖掘模态间交互信息,具有更好的普适性。

本申请公开了一种确定搜索字符的方法及显示设备,属于数据处理领域。在本申请中,响应于接收到搜索指令,显示搜索页面后,接收输入的第一指令,其中,第一指令是指控制设备触发的针对目标字符控件的确认指令。在当前时间与显示设备开始显示搜索页面的时间之间的差值大于参考响应时长时,在搜索栏控件显示目标字符控件对应的字符,在差值小于参考响应时长时,则不将所述目标字符控件对应的字符显示在搜索栏控件中。这样,可以避免在接收到用户由于惯性操作而触发的第一指令时,将选择器默认位置处对应的字符显示在搜索栏控件中,从而避免了用户需要执行其他操作来删除该搜索字符,提高了用户通过显示设备搜索媒资的效率。

本发明实施例公开了一种指挥终端中的资源排序显示方法、装置、设备及介质,该方法包括：获取当前登录指挥终端客户端的目标用户的身份识别信息,并从服务器获取与身份识别信息匹配的目标资源排序显示信息；响应于目标用户的视频资源显示请求,按照目标资源排序显示信息中各节点的默认排序以及各视频资源在节点中的排序位置,对多个视频资源进行排序显示。本发明实施例中的技术方案,通过获取与目标用户的身份识别信息匹配的目标资源排序显示信息,并根据目标资源排序显示信息对视频资源进行排序显示,实现了对指挥终端中视频资源的用户自定义排序显示,提升了用户查找目标视频资源的效率,节省了用户时间成本,提升了用户体验。

本发明提供一种甲状腺超声扫查视频质量筛选方法和系统,获取甲状腺的扫查视频；执行解码处理以获取若干帧超声图像,并统计超声图像的总帧数；识别每一帧超声图像中的甲状腺,统计存在甲状腺的超声图像的第一帧数；判断第一帧数与总帧数的比值是否超过预设比值,若否,则输出扫查视频质量不合格的判断结果,若是,继续根据甲状腺特征信息判断扫查视频的质量是否合格,合格则将扫查视频上传至服务器。降低了对网络和计算资源的浪费,符合视频质量要求的扫查视频,极大的改善了诊断医生对病人病症诊断的效率,提高了诊断报告的有效性和准确性。

本发明提供一种基于视觉和语义特征协作与强化学习的视频摘要方法,包括将视频文件分解成帧序列,按照帧的时间顺序依次使用深度神经网络提取语义特征和视觉显著性特征；经过Bi-LSTM模型处理预测出各视频帧被选择为关键帧的初始概率；根据视觉显著性特征提取出空间注意力得分,归一化后利用调整因子对Bi-LSTM模型产生的初始概率进行调制得到调制概率；根据调制概率,确定语义特征与视觉显著性特征均重要的关键帧,实现VSFB模型；将原始视频分为多个独立片段clip,计算选择的关键帧与其他帧之间索引调整的差异性奖励和代表性奖励,依据强化学习奖励机制,动态调整初始概率,加强VSFB模型在视频摘要中的学习,最后得到理想模型,实现从任意待处理视频中的摘要提取。

本申请涉及计算机领域,特别涉及人工智能技术领域,公开了一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质,用以提高视频排序准确率,该方法包括：获得输入的查询信息,并确定与查询信息相匹配的至少两个视频；基于查询信息的文本特征和至少两个视频各自对应的视觉特征,分别获得至少两个视频各自与查询信息的相似度；再基于至少两个视频各自与查询信息的相似度,对至少两个视频进行排序,得到视频排序结果。这样,基于视频中提取出的动态特征和查询信息的文本特征,重新计算视频和查询信息之间的相似度,将视频中包含的行为也纳入考量范围,有效提高排序系统的准确率。

本公开关于一种信息处理方法、装置、服务器、设备、系统及存储介质,涉及数据处理技术领域,至少解决相关技术中的查询卡片业务方的耗时显著增加,严重影响卡片推荐效果的问题。方法包括：接收客户端发送的卡片获取请求,卡片获取请求包括当前业务场景的内容参数；并行向至少两个卡片业务方发送卡片查询请求,卡片查询请求包括内容参数；卡片查询请求用于指示每一个卡片业务方确定与内容参数表征的内容对应的待推荐卡片；接收卡片业务方发送的待推荐卡片的卡片信息；待推荐卡片的卡片信息包括卡片业务方的业务优先级；根据卡片业务方的业务优先级,确定待推荐卡片队列；向客户端发送待推荐卡片队列,以供客户端显示待推荐卡片队列中的待推荐卡片。

本申请公开了一种音乐推荐方法、装置以及可读存储介质,该方法包括：获取与目标对象相关联的目标视频中的视频片段,对视频片段进行音视频分析,得到视频片段对应的音视频特征,基于音视频特征确定视频片段的视频属性标签；获取对象数据,从对象数据中获取与目标对象相关联的视频信息以及音乐信息,基于视频信息以及音乐信息所关联的历史综合特征标签,确定目标对象的对象属性标签；基于视频属性标签以及对象属性标签,生成目标综合特征标签,从音乐推荐数据库中获取与目标综合特征标签相匹配的目标音乐,将目标音乐作为视频片段的第一匹配音乐推送给目标对象。采用本申请,可以提高视频配乐的精准度。

本公开提供了一种异常处理方法、装置、服务器及存储介质,属于机器学习技术领域。方法包括：对于服务模型的任一数据源,对来自于数据源的至少一个特征的第一特征值进行检测,确定目标特征；获取目标特征的第二特征值；以目标特征的第二特征值替换目标特征的第一特征值,将数据源替换后的至少一个特征的特征值输入服务模型,其中,该服务模型基于输入的数据源提供相应的服务。上述技术方案,通过用第二特征值来替代发生异常的第一特征值,与目标特征的正常取值的差距在预设的差距范围内,对服务模型的准确率造成的影响也在预设的准确率范围内,不需要暂停服务模型对应的服务,也能够正常的提供该服务模型对应的服务。