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          樂器;聲學設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 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(shù)領(lǐng)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(shù)對關(guān)鍵文件進行處理,利用智能合約自動執(zhí)行協(xié)...
          • 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(lǐng)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...
          • 本公開涉及一種智能電梯的語音指令識別方法、裝置、設(shè)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...
          • 本發(fā)明涉及金融及醫(yī)療的語音處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了語音模型訓練方法、語言識別方法、裝置、設(shè)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...
          • 本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域,可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺中,公開了一種行為克隆模型訓練方法、裝置、設(shè)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(shè)解碼器提取輸入表示的潛在表示,利用預設(shè)策略...
          • 本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)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...
          • 本申請實施例提供了一種分類方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,先獲取目標區(qū)域在預設(shè)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)?..
          • 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(shù)領(lǐng)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)...
          • 本發(fā)明涉及語音編碼技術(shù)領(lǐng)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(shè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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、...
          • 本發(fā)明涉及倉儲物流技術(shù)領(lǐng)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(gòu)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(shù)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(shè)備路徑規(guī)劃,...
          • 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(shù)領(lǐng)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...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件表面損傷識別方法,涉及人工智能與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)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(gòu)健康監(jiān)測圖像和損傷描述詞匯構(gòu)建提示...
          • 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(guān)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(shè)計權(quán)重生成網(wǎng)絡(luò),將場景特征映射為動態(tài)融合權(quán)重;構(gòu)建增強特征向量,分...
          • 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(luò)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)...
          • 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(lǐng)域,包括圖像采集模塊、結(jié)構(gòu)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(gòu)與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N深度估計增強的語義分割方法、裝置、設(shè)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(gòu)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(shè)置在...
          • 本發(fā)明屬于智能檢測與識別技術(shù)領(lǐng)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...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)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(quán)管理模塊;本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
          • 本發(fā)明公開了一種基于街景照片分析的街道慢行發(fā)展評估方法,屬于智能交通系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。首先對街景圖片進行圖像分割與目標識別,得到街道各要素圖像占比,建立基于街道要素占比組合計算的街道慢行發(fā)展指標體系;其次建立路網(wǎng)gis模型,用建立路段緩沖區(qū)的方...
          • 本發(fā)明提供一種會議紀要記錄方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取會議上幻燈片播放時的幻燈片內(nèi)容信息和對應幻燈片所采集的多媒體數(shù)據(jù)采集片斷;根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)采集片斷,獲得幻燈片播放時對應發(fā)言方的用戶采集信息,根據(jù)用戶采集信息識別發(fā)言方...
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