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								      公開(kāi)了一種音頻處理方法、裝置及系統(tǒng)，應(yīng)用于音頻處理及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取歌者針對(duì)目標(biāo)歌曲演唱的歌者人聲音頻，以及獲取目標(biāo)歌曲的原唱人聲音頻和伴奏音頻；控制在第一音區(qū)播放第一音頻，以及在第二音區(qū)播放第二音頻，第一音頻包括原唱人聲音頻，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛控制的技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種車輛標(biāo)定數(shù)據(jù)生成及更新方法、云平臺(tái)、車輛以及設(shè)備，該方法包括：在車輛基于基礎(chǔ)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛的情況下，獲取車輛駕駛數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)；對(duì)車輛駕駛數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到車輛的目標(biāo)場(chǎng)景工況數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于梯度特征提取與多階段融合的地圖檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及深度學(xué)習(xí)和圖像處理領(lǐng)域，針對(duì)的問(wèn)題是：現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜地圖數(shù)據(jù)的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)、邊界模糊和類別不均衡等問(wèn)題時(shí)存在不足。該方法通過(guò)純凈梯度提取模塊從地圖中提取梯度信息和邊緣細(xì)節(jié)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種爆破塊度特征尺度計(jì)算方法和設(shè)備，方法包括：S10、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型訓(xùn)練：使用Roboflow平臺(tái)獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練YOLOv12模型；S20、石塊識(shí)別：加載訓(xùn)練好的模型，對(duì)爆破后現(xiàn)場(chǎng)圖像中的石塊進(jìn)行識(shí)別，獲取石塊的邊界框和像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種多標(biāo)簽圖像識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：對(duì)待識(shí)別圖像和各候選文本標(biāo)簽進(jìn)行特征提取，得到待識(shí)別圖像的圖像特征以及各候選文本標(biāo)簽的文本特征；利用大語(yǔ)言模型組件對(duì)圖像特征進(jìn)行特征遷移，并對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種建筑施工質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取建筑裝配式結(jié)構(gòu)中多構(gòu)件的豎向投影平面坐標(biāo)，選取水平邊緣頂點(diǎn)坐標(biāo)集合，計(jì)算平均得出構(gòu)件幾何中心，按構(gòu)件編號(hào)順序連點(diǎn)生成構(gòu)件定位中心向量組。本發(fā)明中，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廣告業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種廣告業(yè)務(wù)多維度管理方法及系統(tǒng)。其包括以下步驟：獲取的業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶全鏈路路徑，進(jìn)而識(shí)別廣告投放對(duì)整個(gè)用戶全鏈路路徑的增量效應(yīng)；采集用戶微觀行為數(shù)據(jù)獲取注意力分?jǐn)?shù)，在注...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括：獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)；基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)網(wǎng)損分析，以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)；根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計(jì)算獲取所述抽水蓄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓(xùn)練方法、裝置、終端及介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集；為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型，并通過(guò)多模型協(xié)作方式進(jìn)行迭代訓(xùn)練；在每次迭代訓(xùn)練過(guò)程中，利用訓(xùn)練子集更新參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò)，將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起，用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中，而無(wú)需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)電容量配置領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)電容量區(qū)間計(jì)算方法，包括以下步驟：步驟1：建立考慮碳捕捉效益的風(fēng)電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2：建立考慮風(fēng)電配置成本和碳捕捉效益的風(fēng)電容量計(jì)算模型。步驟3：建立考慮風(fēng)電不確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)與評(píng)估方法、裝置，涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)的需求文件和功能待測(cè)項(xiàng)清單；根據(jù)所述需求文件和所述功能待測(cè)項(xiàng)清單進(jìn)行需求分解，獲取功能故障模式影響及危害性分析報(bào)告和功能設(shè)計(jì)報(bào)告；根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的快速反應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)測(cè)模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，如觀看課程視頻時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及工業(yè)工況識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種工業(yè)爐窯工況識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法設(shè)計(jì)了自適應(yīng)滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)，精確量化當(dāng)前時(shí)延序列是否最優(yōu)，同時(shí)利用DDS?POGIC算法，從而實(shí)現(xiàn)了在高維度、時(shí)延序列多的情況下，有效且快速的搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)波束成形方法，主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號(hào)自相消和魯棒性不足的問(wèn)題，其實(shí)現(xiàn)步驟是：陣列接收信號(hào)建模；構(gòu)造重建網(wǎng)絡(luò)的實(shí)值信號(hào)協(xié)方差矩陣輸入；基于Unet框架設(shè)計(jì)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種應(yīng)用屬性的探查方法和計(jì)算設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別，得到特征信息集合；特征信息集合包括多條特征信息，每條特征信息分別用于描述不同接口的特征；基于目標(biāo)應(yīng)用，確定特征信息集...
								
            
							
            
							
						
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								      基于CNN?LSTM模型的融合氣象空間特征的臭氧預(yù)測(cè)方法，屬于空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決如何更為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)高濃度臭氧污染的問(wèn)題，本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取，將提取的空間特征輸入長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立基于卷積?長(zhǎng)短時(shí)記憶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于藍(lán)牙與GPS多數(shù)據(jù)融合的公交乘客起訖點(diǎn)估計(jì)方法，包括：S1、對(duì)MAC地址m的藍(lán)牙時(shí)間戳集合與車輛GPS數(shù)據(jù)的時(shí)間戳集合通過(guò)時(shí)間匹配規(guī)則得到藍(lán)牙時(shí)間戳與車輛GPS時(shí)間戳匹配后的時(shí)間戳集合；S2、計(jì)算多個(gè)MAC地址特征值與多...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種請(qǐng)求處理方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：生成擴(kuò)展點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)中插件包所對(duì)應(yīng)的功能擴(kuò)展點(diǎn)的動(dòng)態(tài)代理對(duì)象；其中，所述插件包包括基于對(duì)應(yīng)功能擴(kuò)展點(diǎn)定制的實(shí)現(xiàn)邏輯、所述插件包支持的應(yīng)用身份信息；接收對(duì)目標(biāo)功能擴(kuò)展點(diǎn)的目標(biāo)服務(wù)請(qǐng)求，確定所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種具腦機(jī)器人端邊云協(xié)同管理系統(tǒng)，包括具腦機(jī)器人單元、人機(jī)交互客戶端和APP/小程序、資源管理平臺(tái)以及應(yīng)用市場(chǎng)平臺(tái)；具腦機(jī)器人單元，包括多模態(tài)感知模塊：用于理解自然語(yǔ)言指令、屏幕內(nèi)容以及語(yǔ)音交互；大模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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