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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本發(fā)明提供了一種基于RMSD?Net的腹橫肌平面組織結(jié)構(gòu)識別方法及應(yīng)用,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟:針對已獲取的具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,建立腹部超聲圖像數(shù)據(jù)集;其中,所述具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像中包括在T...
          • 本申請涉及工業(yè)智能平臺的技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)實(shí)驗(yàn)全過程智能化處理系統(tǒng)及方法,其包括:采集模塊,采集各環(huán)節(jié)中的原始數(shù)據(jù);物聯(lián)網(wǎng)平臺,對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并存儲;本地知識庫,獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關(guān)聯(lián)的本地?cái)?shù)據(jù);智能處理模塊,根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于時頻特征聯(lián)合建模的語音增強(qiáng)方法及系統(tǒng),涉及語音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待增強(qiáng)的失真語音信號;對失真語音信號進(jìn)行短時傅里葉變換,得到幅度譜和相位譜,并從中提取時頻特征;通過編碼器對時頻特征進(jìn)行編碼,以提高語義維度和時間感受...
          • 本發(fā)明涉及一種對液態(tài)油流(例如熱解油流)進(jìn)行加氫處理的方法和設(shè)備,其通過在固定床反應(yīng)器中連續(xù)操作,在還原的鎳(Ni)催化劑的存在下,在80?250℃的溫度、10?200barg的壓力、0.1?6.0h?1的液時空速(L...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)多尺度模塊的魯棒圖像分類方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜紋理、細(xì)粒度分類和類不平衡數(shù)據(jù)場景中的特征提取不足和分布適應(yīng)性差的問題,提出了一種改進(jìn)的EfficientNet?BSFT?S模型...
          • 本發(fā)明涉及光伏電站監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于語音輔助的光伏電站監(jiān)控方法及系統(tǒng),該方法包括:分別對唇部信息診斷模型和語音信息識別模型進(jìn)行訓(xùn)練;獲取光伏電站值班人員的當(dāng)前語音信息及其對應(yīng)的當(dāng)前唇部圖像,并利用訓(xùn)練好的唇部信息診斷模型診斷出...
          • 本發(fā)明公開一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測模型,屬于頸椎病術(shù)后預(yù)測領(lǐng)域;一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測模型包括:分類器以及輸入分類器的危險(xiǎn)因素;分類器通過獲取患者目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,進(jìn)行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域,之后...
          • 本發(fā)明涉及工程項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種水利水電工程項(xiàng)目管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括:動態(tài)水文預(yù)測模塊基于監(jiān)測數(shù)據(jù),獲取水位值、降雨量值和流速值,結(jié)合泄洪通道動態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計(jì)算節(jié)點(diǎn)間流速變化率。本發(fā)明中,通過基于施工節(jié)點(diǎn)溫控參數(shù)與排...
          • 基于樣本擴(kuò)充和空間?光譜注意力機(jī)制的小樣本高光譜圖像分類方法、設(shè)備和介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺與高光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請是為了解決高光譜圖像分類中存在的樣本不足的問題。本申請利用光譜注意力模塊在高光譜圖像中提取光譜特征,并獲得增強(qiáng)光譜特征的...
          • 本申請公開了一種KTV系統(tǒng),包括音頻處理模塊、耳機(jī)以及外放音響,其中,所述音頻處理模塊分別于所述耳機(jī)以及所述外放音響進(jìn)行通信連接;所述音頻處理模塊,用于分離歌曲文件中的原唱軌道信號和伴奏軌道信號,并將所述原唱軌道信號發(fā)送至所述耳機(jī)以及將所述...
          • 一種處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流和重質(zhì)流;加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流;以及將輕質(zhì)流、中間流和加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料到單個流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。在相同的FCC反應(yīng)區(qū)內(nèi),輕質(zhì)...
          • 本申請公開了一種控制設(shè)備移動的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),屬于自動移動設(shè)備領(lǐng)域。所述方法包括:獲取自動移動設(shè)備拍攝的第一圖像;在所述第一圖像中識別定位圖標(biāo),得到所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置;基于所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置,確定...
          • 本發(fā)明公開了一種企業(yè)信息化架構(gòu)管理系統(tǒng),屬于信息處理和管理領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括:元模型構(gòu)建模塊、合規(guī)校驗(yàn)?zāi)K、生命周期管理模塊和資產(chǎn)關(guān)聯(lián)分析模塊,元模型構(gòu)建模塊,用于定義業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)四大架構(gòu)域的層級化元模型,支持至少5級元素層級關(guān)聯(lián);...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字信息傳輸領(lǐng)域,公開一種基于語音聲紋識別的保險(xiǎn)箱加密方法,包括:通過同步采集用戶終端與保險(xiǎn)箱的環(huán)境聲學(xué)指紋,結(jié)合語音信號提取的聲紋瞬態(tài)熵特征及發(fā)聲時無線信道的物理層調(diào)制特征,構(gòu)建三重物理層驗(yàn)證機(jī)制協(xié)同生成一次性會話密鑰。本發(fā)明將...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,具體公開了一種基于人工智能的積水深度監(jiān)測識別裝置,包括:高清攝像頭,用于持續(xù)采集監(jiān)測區(qū)域路面圖像數(shù)據(jù);圖像處理模塊,用于接收并處理高清攝像頭的圖像數(shù)據(jù);所述圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理單元和積水區(qū)域識別單元,所述圖像...
          • 本申請實(shí)施例提供一種交互關(guān)系檢測方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,方法包括如下的步驟:獲取待檢測圖像;利用訓(xùn)練過的交互關(guān)系檢測模型對所述待檢測圖像進(jìn)行交互關(guān)系檢測;其中,所述交互關(guān)系檢測模型,用于:根據(jù)所述待檢測圖像,確定所述待檢測...
          • 本發(fā)明涉及降噪技術(shù)領(lǐng)域,尤指一種新型防護(hù)耳罩的智能防噪控制方法。包括以下步驟:通過多陣列傳感器網(wǎng)絡(luò)采集多源聲學(xué)數(shù)據(jù)。采用譜嵌入式密度峰值聚類算法提取關(guān)鍵噪聲特征并識別噪聲類型,生成噪聲分析結(jié)果。基于近端策略優(yōu)化算法構(gòu)建防噪決策模型,并生成最...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的包裝結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測系統(tǒng),包括安裝于包裝生產(chǎn)線關(guān)鍵工位上的圖像采集模塊,對圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的圖像處理系統(tǒng),采用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的缺陷識別與分類模塊,輸出檢測結(jié)果至人機(jī)界的結(jié)果處理與報(bào)警...
          • 本發(fā)明公開了面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的多智能體深度偽造攻擊檢測系統(tǒng),具體涉及電力設(shè)備圖像分析與語音輔助故障判斷技術(shù)領(lǐng)域,通過語義提取模塊構(gòu)建圖像與語音語義向量,語義對齊模塊計(jì)算對齊得分與覆蓋比例,語義判定模塊識別語義不一致,代理融合模塊基于多維評分輸...
          • 本發(fā)明公開了一種地下電纜X射線圖像的區(qū)域分割方法及系統(tǒng),涉及智能用電技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,對獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,獲得多尺度特征組,并通過特征融合生成圖像深度特征,并利用圖像深度特征進(jìn)行特征重組,并進(jìn)行位置檢測,獲得感興趣區(qū)域特征和...
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