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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N音頻信號(hào)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能等各種場(chǎng)景。該方法包括：確定第一音頻信號(hào)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)噪聲場(chǎng)景類(lèi)型；在目標(biāo)噪聲場(chǎng)景類(lèi)型指示非語(yǔ)音幀類(lèi)型的情況下，確定目標(biāo)噪聲場(chǎng)景類(lèi)型對(duì)應(yīng)的能量判決參數(shù)；在包括當(dāng)前幀音...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取提示文本的中間特征，作為第一中間特征；其中，所述第一中間特征為基于語(yǔ)言模型對(duì)所述提示文本進(jìn)行預(yù)處理獲得的；將所述第一中間特征和采集的目標(biāo)音頻輸入所述語(yǔ)言模型，輸出所述目標(biāo)音...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種音頻系統(tǒng)調(diào)音方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該音頻系統(tǒng)調(diào)音方法包括：獲取參考音頻系統(tǒng)的參考頻響特性；根據(jù)待調(diào)音頻系統(tǒng)中的均衡器數(shù)量和參考頻響特性，確定每一均衡器的均衡器參數(shù)；根據(jù)參考頻響特性，確定參考音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別、物聯(lián)感知技術(shù)地面結(jié)冰預(yù)警的設(shè)備，涉及交通預(yù)警設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括低功耗微控制單元，相機(jī)模塊，采用低功耗技術(shù)攝像頭捕捉圖像，電極傳感器，溫濕度傳感器，電源管理模塊使用3.6V鋰電池，數(shù)據(jù)通信模塊，云端服務(wù)器，云端服務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車(chē)輛解鎖方法、裝置、電子設(shè)備及車(chē)輛，涉及通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在檢測(cè)到已配對(duì)附件的藍(lán)牙信號(hào)的情況下，與已配對(duì)附件進(jìn)行身份認(rèn)證，并通過(guò)藍(lán)牙測(cè)距獲取與已配對(duì)附件的粗略距離；在身份認(rèn)證成功，且粗略距離小于第一距離的情況下，向已...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、模型應(yīng)用方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取稀疏交互環(huán)境對(duì)應(yīng)的多條樣本數(shù)據(jù)；將樣本數(shù)據(jù)劃分為無(wú)動(dòng)作樣本集和有動(dòng)作樣本集；構(gòu)建初始的環(huán)境模型，環(huán)境模型包括靜態(tài)轉(zhuǎn)移模型和動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移模型；基于無(wú)動(dòng)作樣本數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種識(shí)別文檔中編號(hào)修飾區(qū)域的方法及裝置，涉及文檔識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，識(shí)別文檔中編號(hào)修飾區(qū)域的方法，包括：確定目標(biāo)文檔中的待識(shí)別區(qū)域，待識(shí)別區(qū)域包含至少一個(gè)文本行；對(duì)各文本行進(jìn)行文本行關(guān)聯(lián)檢測(cè)，得到待識(shí)別區(qū)域是否符合預(yù)設(shè)行關(guān)聯(lián)條件的關(guān)聯(lián)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的巖石草莓狀黃鐵礦識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法基于預(yù)處理后的巖石顯微圖像對(duì)草莓狀黃鐵礦的位置和輪廓進(jìn)行標(biāo)注后，對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，進(jìn)而劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，結(jié)合語(yǔ)義分割模型搭建深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而利用訓(xùn)練集訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      尿液沉底有形成分參數(shù)及檢測(cè)和識(shí)別AI訓(xùn)練方法中，尿液樣本經(jīng)過(guò)預(yù)處理，獲得鏡檢樣本；讓有形成分沉淀到底層；拍攝平鋪的鏡檢樣本圖像；對(duì)其中的沉底有形成分進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注，獲得標(biāo)注圖片進(jìn)行AI訓(xùn)練，獲得尿液沉底有形成分AI特征數(shù)據(jù)集A；識(shí)別與標(biāo)注包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于識(shí)別和檢測(cè)擋土墻的方法，該方法包括：獲取擋土墻的由相機(jī)拍攝的圖像和由激光雷達(dá)采集的點(diǎn)云，相機(jī)和激光雷達(dá)都安裝在車(chē)輛、尤其是無(wú)人礦卡上；借助圖像分割方法進(jìn)行圖像識(shí)別，識(shí)別出所拍攝的圖像中擋土墻的邊界框；對(duì)所采集的點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種紋層狀頁(yè)巖紋層類(lèi)型識(shí)別及孔隙結(jié)構(gòu)逐紋層表征方法和裝置，該方法可以包括：對(duì)紋層狀頁(yè)巖樣品的AMICS圖像和BSE圖像，以AMICS圖像為基準(zhǔn)，分別對(duì)AMICS圖像和BSE圖像以紋層為單元進(jìn)行分割，以得到若干張與單紋層對(duì)應(yīng)的分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種人體狹窄腔道的多階段分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取預(yù)處理后的電子計(jì)算機(jī)斷層掃描CT數(shù)據(jù)；將所述預(yù)處理后的CT數(shù)據(jù)輸入多階段分割模型中，獲取所述多階段分割模型輸出的分割結(jié)果；所述多階段分割模型包括第一階段、第...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供一種設(shè)計(jì)稿的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法可以包括：根據(jù)接收到的設(shè)計(jì)稿，確定所述設(shè)計(jì)稿中的線稿信息，所述線稿信息用于標(biāo)識(shí)所述設(shè)計(jì)稿中的基礎(chǔ)渲染需求，將所述線稿信息轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)形式的第一信息，至少將所述第一信息作為渲染...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像生成模型的訓(xùn)練方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取訓(xùn)練樣本集，訓(xùn)練樣本集中的每一組樣本組合包含一個(gè)內(nèi)容圖像，一個(gè)與內(nèi)容圖像對(duì)應(yīng)的掩碼圖像，以及一個(gè)風(fēng)格圖像；將內(nèi)容圖像、掩碼圖像、以及風(fēng)格圖像分別輸入待訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于編碼器和生成器的圖像生成方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，編碼器包括內(nèi)容編碼器和風(fēng)格編碼器，該方法包括：獲取源內(nèi)容圖像和源風(fēng)格圖像，以及源內(nèi)容圖像對(duì)應(yīng)的掩碼圖像；將源內(nèi)容圖像和源內(nèi)容圖像對(duì)應(yīng)的掩碼圖像輸入訓(xùn)練好的內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像的雙目立體匹配方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法對(duì)采集的第一初始圖像和第二初始圖像分別進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為設(shè)定位數(shù)的第一灰度圖像和第二灰度圖像，可以用于弱紋理、純色環(huán)境或者黑暗環(huán)境的雙目匹配，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于場(chǎng)景深度信息的大氣散射降質(zhì)圖像恢復(fù)方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像通過(guò)暗通道先驗(yàn)假設(shè)獲得第一透射圖，第一透射圖為粗估計(jì)的透射圖；基于待處理圖像獲得場(chǎng)景深度相對(duì)估計(jì)；基于第一透射圖、場(chǎng)景深度相對(duì)估計(jì)獲得第二透射圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像分割模型的訓(xùn)練方法、圖像分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：獲取多張待分割圖像樣本，多張待分割圖像樣本來(lái)源于多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源；按照目標(biāo)特征轉(zhuǎn)換方式，對(duì)各待分割圖像樣本對(duì)應(yīng)的樣本特征進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，得到各待分割圖像樣本對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了大氣散射降質(zhì)圖像增強(qiáng)方法，包括：獲取待處理圖像；基于待處理圖像獲取第一場(chǎng)景輻射率圖像；獲得第一透射圖；基于第一透射圖、第一場(chǎng)景輻射率圖像獲取第一大氣光光強(qiáng)；基于第一大氣光光強(qiáng)、第一場(chǎng)景輻射率圖像獲取第二透射圖；基于第一大氣光光強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種低照度圖像增強(qiáng)模型的訓(xùn)練方法，包括：將低照度圖像和正常圖像分別輸入低照度圖像增強(qiáng)模型的圖像分解模塊，得到對(duì)應(yīng)的低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖；對(duì)低照度圖像反射率圖和正常圖像反射率圖分別進(jìn)行退化感知處理，得到對(duì)應(yīng)的低照度...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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