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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請公開了一種多層級(jí)生產(chǎn)線人力資源建模方法，其包括人員數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集，建立人力資源分類標(biāo)準(zhǔn)，基于人力資源分類標(biāo)準(zhǔn)，對生產(chǎn)線的作業(yè)人員進(jìn)行能力建模，若作業(yè)人員具備多種專業(yè)角色能力，則創(chuàng)建多條人員能力模型，并按照不同角色的規(guī)則建模，形成生產(chǎn)線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種變電站刀閘分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取巡檢照片并對巡檢照片進(jìn)行預(yù)處理，得到原始圖片；步驟S2：基于原始圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測，判斷是否存在刀閘，并提取得到多個(gè)含有刀閘的切片；步驟S3：將所有切片進(jìn)行聚類得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維純度評價(jià)的多時(shí)相遙感端元提取方法，包括：首先，對多時(shí)相遙感影像的時(shí)序穩(wěn)定性，以及多時(shí)相遙感影像所包括的單時(shí)相遙感圖像的空間異質(zhì)性和紋理特征進(jìn)行評價(jià)，獲得像元的時(shí)序穩(wěn)定性指標(biāo)、空間異質(zhì)性指標(biāo)和紋理特征指標(biāo)。然后，引入權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法，具體為：獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本；對遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征；設(shè)計(jì)中層特征增...
								
            
							
            
							
						
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								      高光譜圖像噪聲檢測評估方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：首先，利用改進(jìn)的線性迭代聚類方法對原始高光譜圖像進(jìn)行超像素分割，得到多個(gè)超像素子塊；之后，對每兩兩超像素子塊的光譜反射率序列采用去趨勢偏互相關(guān)法計(jì)算去趨勢互相關(guān)系數(shù)和去趨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種設(shè)備的異常聲音檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，設(shè)備內(nèi)設(shè)置有聲音傳感器、鼓風(fēng)組件，該方法包括：獲取聲音傳感器采集的聲音數(shù)據(jù)；根據(jù)聲音數(shù)據(jù)確定設(shè)備是否存在異常；若確定設(shè)備存在異常，則通過鼓風(fēng)組件對設(shè)備內(nèi)的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行鼓風(fēng)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標(biāo)識(shí)系統(tǒng)及方法，具體涉及太赫茲圖像智能識(shí)別領(lǐng)域，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構(gòu)造第一損失函數(shù)模塊、圖像檢測模塊、標(biāo)記標(biāo)識(shí)模塊、判斷識(shí)別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內(nèi)違禁品太赫茲原始圖像，對圖像進(jìn)行優(yōu)化和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個(gè)分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強(qiáng)模塊強(qiáng)化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強(qiáng)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體對話系統(tǒng)及方法，涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù)；音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度，設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式，當(dāng)傳輸方式為通信信號(hào)傳輸時(shí)，將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流；語音識(shí)別處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種窗戶狀態(tài)識(shí)別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取一個(gè)監(jiān)控圖像；對所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進(jìn)行標(biāo)注，形成一個(gè)標(biāo)注掩膜；根據(jù)所述標(biāo)注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個(gè)目標(biāo)圖像，并將所述標(biāo)注掩膜和所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于本地化處理的實(shí)時(shí)音頻變音控制方法、系統(tǒng)及終端，該方法包括以下步驟：獲取實(shí)體麥克風(fēng)采集的實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)；依據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的變音參數(shù)對實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并獲得變音數(shù)據(jù)；將變音數(shù)據(jù)提供至實(shí)體麥克風(fēng)，使實(shí)體麥克風(fēng)將變音數(shù)據(jù)提供至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性預(yù)測的視覺SLAM方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于同步定位與建圖的技術(shù)領(lǐng)域。首先根據(jù)當(dāng)前圖像幀和深度幀進(jìn)行基于多模態(tài)融合的顯著性預(yù)測，獲得當(dāng)前圖像幀的灰度圖和含有效結(jié)構(gòu)化區(qū)域的顯著性掩膜，再進(jìn)行特征提取和匹配得到匹配特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于機(jī)器視覺的圖像檢測方法及系統(tǒng)，采集同一目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光圖像；采用包括去噪、歸一化方式對目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光進(jìn)行預(yù)處理，并且，將采集的同一目標(biāo)禽蛋的圖像分成訓(xùn)練集和測試集；建立雙分支禽蛋檢測模型；將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音響信號(hào)處理領(lǐng)域，公開了音響分頻變壓裝置的自適應(yīng)音頻場景識(shí)別與分頻參數(shù)優(yōu)化算法，包括以下步驟：S1、獲取輸入的音頻信號(hào)，提取所述音頻信號(hào)的聲學(xué)特征數(shù)據(jù)；S2、對所述聲學(xué)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成音頻場景分類結(jié)果；S3、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在處理目標(biāo)對象與背景圖像的角度、尺寸等特征匹配方面存在局限性的問題，提供了一種基于相機(jī)參數(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)語義合成方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)對象在第一場景下的第一圖像以及包括目標(biāo)場景的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺識(shí)別的燈具LED自動(dòng)識(shí)別與色度檢測系統(tǒng)和方法，屬于視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。包括：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動(dòng)識(shí)別模塊、色度檢測模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)LED自動(dòng)定位，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種智能測試儀器語音交互接口方法，屬于測試儀器、語音交互技術(shù)領(lǐng)域，包括語音輸入、Paraformer中英文語音識(shí)別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯(cuò)詞庫進(jìn)行發(fā)音糾錯(cuò)和文字匹配糾錯(cuò)、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測、調(diào)用程控指令庫根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)切換程控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測方法，具體包括以下步驟：步驟1，采集電弧爐高溫合金熔煉圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，經(jīng)預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；步驟2，構(gòu)建包含噴濺區(qū)域?qū)嵗指钆c突變異常時(shí)序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測模型；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類方法，該方法通過動(dòng)態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結(jié)合可變形卷積(DCN)自適應(yīng)捕捉不規(guī)則空間特征，利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動(dòng)力學(xué)參數(shù)自主辨識(shí)方法，屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實(shí)現(xiàn)域泛化，能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化，實(shí)現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動(dòng)的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，為航天器健康狀態(tài)評估和...
								
            
							
            
							
						
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