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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及樂器技術領域，公開了一種移動琴弦式彈撥樂器，包括琴身、設置于琴身上的搖桿、兩端分別與琴身和搖桿連接的滑動式琴弦，在琴身內(nèi)設置有沿琴身長度方向延伸的隔板；通過隔板與琴身的側(cè)壁圍設成容納槽；并在琴身的上端面開設有與容納槽相連通的條形槽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種危險廢物的智能倉庫管理方法及系統(tǒng)，通過部署傳感器網(wǎng)絡對危險廢物倉庫內(nèi)的物品狀態(tài)進行實時監(jiān)控，從中獲取物品位置和環(huán)境參數(shù)的基礎數(shù)據(jù)，并傳輸至中央處理平臺，得到初步數(shù)據(jù)集合；根據(jù)初步數(shù)據(jù)集合，采用數(shù)據(jù)融合技術對多源信息進行整合處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多方協(xié)同的集裝箱智能調(diào)度管理方法及系統(tǒng)，涉及集裝箱智能調(diào)度管理技術領域，包括采用動態(tài)協(xié)同優(yōu)化算法對各參與方的利益進行建模，輸入各參與方的信息，并輸出得到全局最優(yōu)解；采用區(qū)塊鏈技術對關鍵文件進行處理，利用智能合約自動執(zhí)行協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種音頻特征分析的音頻切片處理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，涉及音頻處理領域，方法包括：對音頻文件進行音頻特征提取，生成若干個音頻特征序列；分別對所述若干個音頻特征序列進行特征差異分析，輸出若干個差異特征集；根據(jù)所述若干個差異特征集進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種智能電梯的語音指令識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：收集電梯轎廂內(nèi)用戶發(fā)出的音頻；識別音頻中的命令詞；確定音頻中位于目標音頻片段之前的第一音頻片段，和/或位于目標音頻片段之后的第二音頻片段是否為發(fā)出目標音頻片段的用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務系統(tǒng)平臺中，公開了一種行為克隆模型訓練方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：獲取多模態(tài)輸入，對多模態(tài)輸入進行特征提取與拼接，得到輸入表示；利用預設解碼器提取輸入表示的潛在表示，利用預設策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融及醫(yī)療的語音處理技術領域，公開了語音模型訓練方法、語言識別方法、裝置、設備及介質(zhì)，方法包括獲取音頻數(shù)據(jù)集，所述音頻數(shù)據(jù)集包括多種情緒的語音樣本，每個所述語音樣本標注有對應的情緒類別；將每個語音樣本輸入至待訓練模型，以按照預定義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)感知的智能語音交互系統(tǒng)及方法，屬于人機交互技術領域。該系統(tǒng)包括語音采集與預處理模塊、多模態(tài)感知模塊、語音識別、語音理解與決策模塊及多模態(tài)反饋模塊。其中，多模態(tài)感知模塊通過時空對齊算法融合語音、視覺及傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測技術領域，具體為一種基于無人機遙感的森林病蟲害智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：無人機采集多光譜數(shù)據(jù)，提取反射率并平滑處理，差分識別異常像元，提取曲線篩選顯著變化，分割病斑邊界，分類健康狀態(tài)，生成病蟲害圖層預測趨勢。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種分類方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，先獲取目標區(qū)域在預設時間范圍內(nèi)對應的第一影像數(shù)據(jù)、第二影像數(shù)據(jù)、第三影像數(shù)據(jù)；然后基于第一影像數(shù)據(jù)確定目標區(qū)域?qū)诘谝粫r間單位的紋理特征數(shù)據(jù)，基于第二影像數(shù)據(jù)確定目標區(qū)域?qū)?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語音編碼技術領域，特別涉及一種可變比特率的去冗余語音語義編碼方法及裝置，其中，方法包括：基于預設深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，獲取目標說話人的原音頻；提取原音頻中語言學離散語義表示，并獲取原音頻的聲紋特征和壓縮頻譜特征；將語言學離散語義表示、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉儲物流技術領域，具體提供了一種倉儲作業(yè)時長優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具有如下步驟：S1、貨位分配策略優(yōu)化模型構建；S2、系統(tǒng)實現(xiàn)與集成；S3、動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明能夠通過綜合考慮貨物屬性、倉儲作業(yè)流程和搬運設備路徑規(guī)劃，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬數(shù)字人和AI的農(nóng)業(yè)信息辦理方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息辦理技術領域，包括以下步驟：首先，實時捕捉用戶語音輸入數(shù)據(jù)，收集用戶語音參數(shù)，為后續(xù)分析和處理提供原始數(shù)據(jù)支持；將獲取到的語音數(shù)據(jù)參數(shù)匯總成分析集合，并對收集到的語音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的鋼結(jié)構構件表面損傷識別方法，涉及人工智能與結(jié)構健康監(jiān)測技術領域。旨在解決傳統(tǒng)深度學習方法對大量標注樣本依賴嚴重、泛化能力差以及對復雜損傷場景適應性不足的問題。該方法通過引入結(jié)構健康監(jiān)測圖像和損傷描述詞匯構建提示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于場景信息驅(qū)動的雷達?視覺自適應融合感知方法，包括基于時空配準結(jié)果實現(xiàn)雷達檢測目標集合和視覺檢測目標集合的關聯(lián)；獲取場景特征表征，包括道路特征和局部環(huán)境特征；設計權重生成網(wǎng)絡，將場景特征映射為動態(tài)融合權重；構建增強特征向量，分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣域紅外小目標檢測方法，對輸入的紅外圖像進行預處理，對三類元數(shù)據(jù)進行特異化預編碼及多層感知機映射，生成初始輔助特征，通過骨干網(wǎng)絡提取多層級圖像特征，生成最終輔助特征，以彌合元高層語義缺乏的細節(jié)特征；利用多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)系統(tǒng)，具體涉及實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)領域，包括圖像采集模塊、結(jié)構建模模塊、特征標注模塊、模態(tài)訓練模塊、決策融合模塊、趨勢預警模塊；圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結(jié)構與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N深度估計增強的語義分割方法、裝置、設備及介質(zhì)，該方法包括對采集的RGB圖像使用深度估計大模型提取對應的深度圖像；構建場景感知模型，場景感知模型包括編碼層和解碼層；編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支，基于分別設置在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能檢測與識別技術領域，具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：異常指數(shù)計算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強單元和空間鄰近概率場推斷單元；所述異常指數(shù)計算單元，用于得到歸一化值，基于歸一化值，結(jié)合位置參數(shù)，得到復...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術領域，具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng)，包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫存監(jiān)測模塊、圖書質(zhì)量評估模塊以及圖書版權管理模塊；本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
								
            
							
            
							
						
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