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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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								      本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動(dòng)態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時(shí)性，導(dǎo)致檢測精度和檢測效率低下的技術(shù)問題。該方法包括：對獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種攝影相機(jī)音頻處理系統(tǒng)，涉及音頻處理的技術(shù)領(lǐng)域，包括音頻采集模塊、人聲檢測模塊、人聲突出模塊、音質(zhì)增強(qiáng)模塊和時(shí)域存儲模塊；音頻采集模塊用于對實(shí)時(shí)音頻進(jìn)行采集和預(yù)處理；人聲檢測模塊用于對待分析頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行端點(diǎn)幀計(jì)算得到疑似人聲數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內(nèi)壁結(jié)焦區(qū)域圖像識別方法，通過干燥塔內(nèi)壁圖像，基于預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行圓柱坐標(biāo)逆向投影獲得平面展開圖；利用雙向反射分布函數(shù)模型分解圖像為鏡面與漫反射分量，保留漫反射本征圖像；將該圖像輸入編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)初步分割，其跳躍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積加注意力機(jī)制的手機(jī)端面部動(dòng)作恢復(fù)語音系統(tǒng)，涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊和語音生成模塊。數(shù)據(jù)采集模塊調(diào)用手機(jī)加速度傳感器實(shí)時(shí)同步采集面部加速度與語音數(shù)據(jù)并傳輸至電腦；數(shù)據(jù)處理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的綠植花期監(jiān)測方法、裝置及系統(tǒng)，通過可學(xué)習(xí)卷積核實(shí)現(xiàn)可見光與近紅外圖像的跨模態(tài)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)，生成植被活性掩膜以精準(zhǔn)定位植被區(qū)域；利用通道注意力機(jī)制結(jié)合掩膜加權(quán)融合光譜與紋理特征，抑制非植被噪聲干擾；通過跨模態(tài)交叉注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說話人提取方法及系統(tǒng)，獲取包含目標(biāo)說話人數(shù)據(jù)的混合語音信號和視頻數(shù)據(jù)；對獲取的混合語音信號進(jìn)行音頻編碼，得到音頻特征；對獲取的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性視覺特征提取，得到與目標(biāo)語音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種特氣設(shè)備零件的檢測方法及裝置，檢測方法包括獲取目標(biāo)圖像；輸入目標(biāo)圖像至預(yù)設(shè)零件檢測模型進(jìn)行檢測，以獲得檢測結(jié)果；判斷檢測結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則；在檢測結(jié)果符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下，生成合格信息；在檢測結(jié)果不符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人流量和問題上報(bào)的動(dòng)態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)公廁點(diǎn)對應(yīng)的人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問題清單；基于人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問題清單，結(jié)合公廁點(diǎn)對應(yīng)的歷史趨勢片段庫，生成公廁點(diǎn)對應(yīng)的未來維護(hù)狀況動(dòng)態(tài)趨勢；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于注意力機(jī)制的水聲生物目標(biāo)識別方法，屬于水下目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機(jī)制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號目標(biāo)識別，通過多頭注意力機(jī)制，提取不同尺度空間的水聲信號特征信息，來提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識別精度；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取待識別語音；將待識別語音輸入預(yù)設(shè)的語音識別模型，得到語音識別文本、語音識別文本的內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度；根據(jù)內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度判斷語音識別文本的文本置信度...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺。將預(yù)處理后待檢測的圖片及其對應(yīng)的類別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對圖片特征提取和特征融合，根據(jù)特征篩選樣本框送入加權(quán)得分標(biāo)簽分配模塊中；加權(quán)得分標(biāo)簽分配為樣本框根據(jù)加權(quán)得分分配正標(biāo)簽和負(fù)標(biāo)簽；模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種條碼識別平臺的控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：采集當(dāng)前圖像，并識別當(dāng)前圖像的當(dāng)前圖像特征；集參照圖像，并識別參照圖像的參照圖像特征；其中，當(dāng)前圖像和參照圖像是先后采集的兩張相鄰圖像；判斷當(dāng)前圖像特征與參照圖像特征是否匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的河道采砂管控方法，屬于采砂技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：分別建立河道砂廠、采砂設(shè)備和運(yùn)砂車輛的數(shù)字孿生模型；將河道砂廠模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個(gè)采砂單元區(qū)；獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量，并將各采砂設(shè)備模型和各運(yùn)砂車輛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語義分割方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過程中，自適應(yīng)地去除上采樣高層特征中的有害高頻，并增強(qiáng)低層特征中的有益高頻，從而提高特征融合效果，減輕特征不對齊問題，...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供了語音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語音合成方法及裝置。其中，通過獲取目標(biāo)發(fā)聲對象的多條第一情感語音數(shù)據(jù)，并對至少一條第一情感語音數(shù)據(jù)的目標(biāo)聲音要素進(jìn)行調(diào)整，得到第二情感語音數(shù)據(jù)，以便將該多條第一情感語音數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法，包括：多模態(tài)扭矩傳感模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；分布式數(shù)據(jù)管理云平臺，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種用于工具柜的工具狀態(tài)檢測系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：圖像采集模塊、最終特征區(qū)域獲取模塊、目標(biāo)區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊，首先采集若干個(gè)入柜圖像以及出柜圖像，對每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類，獲取每個(gè)出柜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法包括：對待檢測金相圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到金相二值圖像；提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻，對所述待處理音頻進(jìn)行分段處理，得到多個(gè)音頻段；將所述多個(gè)音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類模型中，得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
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