一种测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119759790A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411964691.7

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本公开提供了一种测试用例的生成方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:基于分布式版本控制系统获取代码文件的历史提交记录;根据代码文件的版本号确定待生成测试用例的目标代码文件;将所述目标代码文件和参考代码文件进行比对,确定变更文件;根据所述变更文件的类型和所述参考代码对应的参考测试用例通过自动测试用例生成框架生成与所述目标代码文件对应的目标测试用例。应用本方法,可以自动生成测试用例,当代码发生更新的情况下,可基于代码的变更情况,自动更新测试用例,得到与变更后的代码对应的目标测试用例,可以大幅提高软件的开发效率,降低软件维护成本,保证测试用例生成的及时性和有效性。

    图像处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119863402A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411940224.0

    申请日:2024-12-26

    Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质,通过获取第一原始图像;基于缩放系数,将第一原始图像缩放为第二原始图像;基于第二原始图像,获取第一目标物掩码图像;根据第一目标物掩码图像和扩散模型,生成第二目标物掩码图像之外的背景图像,得到第一图像;基于获取的第一目标物掩码图像的边缘掩码图像,修复第一图像中目标物的边缘图像,得到第二图像;基于获取的第二原始图像中的细节掩码图像,修复第二图像中目标物的细节图像,得到第三图像;判断第三图像的分辨率是否大于所述第一原始图像,根据判断结果进行分辨率修复,得到目标图像。本申请能够高效、自然地替换背景,同时进行细节修复,得到高分辨率图像。

    一种数据管理方法及系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119829684A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411717511.5

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本申请提供了一种数据管理方法及系统,该方法包括:从不同数据源接收多模态数据;对所述多模态数据进行实体抽取,得到多个实体和每个实体的实体数据;将每个实体和每个实体的实体数据输入至标签分类大模型,得到每个实体的标签,所述标签分类大模型基于多层次标签体系训练得到;根据所述多层次标签体系和每个实体的标签,确定每个实体的关系数据,关系数据用于示出当前实体的实体关联关系和层级;根据数据存储标准、每个实体的关系数据以及每个实体的实体数据,对每个实体进行层级结构化处理,得到实体存储表和关系存储表。

    一种数据处理方法及系统
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119829655A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411708009.8

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本申请提供了一种数据处理方法及系统,该方法针对每个业务,依据业务需求数据获取多模态数据,并通过特定规则转换为结构化数据,解决了非结构化数据的管理难题,且进一步构建了包含静态与动态标签的标签体系,以及涵盖粒度、维度、事实表和主题的数据仓,实现了数据的多维度高精度、高效率处理,最终,还通过构建数据集市并结合生成式人工智能,针对不同目标人群采用定制化数据推荐规则,实现了精准的用户群体定制化推荐。

    一种多模态时尚趋势预测和评价方法

    公开(公告)号:CN119337841B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411875889.8

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种多模态时尚趋势预测和评价方法,包括:根据全量趋势特征参数,对参考目标图片进行打标处理,得到全量特征参数;利用Transformer模型进行降维处理,提取出强相关特征参数,形成趋势特征模版;根据趋势特征模版进行CLIP精调,增强跨模态理解能力,实现图文语义对齐;利用精调后的CLIP模型对参考目标图像数据集做图像标注,得到图像‑文本数据对;对扩散模型进行文生图和图生图类型精调,并进行图像生成,得到服装趋势图像;引入评价机制,对生成的服装趋势图像进行效果评估。通过本发明能够灵活、快速、准确地筛选强相关特征参数,获得更加精准的数据标注,进而生成更加符合时尚趋势的服装图像。

    一种多模态时尚趋势预测和评价方法

    公开(公告)号:CN119337841A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411875889.8

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种多模态时尚趋势预测和评价方法,包括:根据全量趋势特征参数,对参考目标图片进行打标处理,得到全量特征参数;利用Transformer模型进行降维处理,提取出强相关特征参数,形成趋势特征模版;根据趋势特征模版进行CLIP精调,增强跨模态理解能力,实现图文语义对齐;利用精调后的CLIP模型对参考目标图像数据集做图像标注,得到图像‑文本数据对;对扩散模型进行文生图和图生图类型精调,并进行图像生成,得到服装趋势图像;引入评价机制,对生成的服装趋势图像进行效果评估。通过本发明能够灵活、快速、准确地筛选强相关特征参数,获得更加精准的数据标注,进而生成更加符合时尚趋势的服装图像。

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