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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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								      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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								      本公開實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)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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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識物進(jìn)行識別，利用OpenCV通過標(biāo)識物對圖像進(jìn)行視角矯正并測算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：獲取輸入文本，其中，輸入文本表示目標(biāo)小語種的方言文本；通過有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本；通過目標(biāo)語音模型對標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析，得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像變化檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待處理圖像對；對待處理圖像對進(jìn)行多分辨率特征提取處理，得到不同分辨率的多個(gè)圖像特征對；將多個(gè)圖像特征對輸入預(yù)設(shè)變化檢測模型進(jìn)行圖像變化檢測處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評估領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對目標(biāo)活魚進(jìn)行種類分類，并對轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過駁可行性分析和活魚轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備，得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱；對目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過駁測試，基于測試結(jié)果對過駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語音生成方法及語音生成裝置，所述語音生成方法包括：獲取目標(biāo)解析模型，將描述文本輸入所述目標(biāo)解析模型中，得到所述描述文本對應(yīng)的目標(biāo)聲音特征向量；其中，所述描述文本包括目標(biāo)音色文本描述；將所述目標(biāo)聲音特征向量輸入目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個(gè)子區(qū)域，采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，生成天麻種植實(shí)時(shí)生長圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流體配比物流運(yùn)營系統(tǒng)及方法，包括儲(chǔ)液終端，用于發(fā)出流體信息請求；云平臺，用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請求和儲(chǔ)液終端的位置信息，根據(jù)流體信息請求和位置信息匹配車載終端，并向車載終端發(fā)送指令；車載終端，用于接收指令，并根據(jù)車輛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時(shí)間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法，涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合；基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進(jìn)行預(yù)處理后，構(gòu)建鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識庫，基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識庫形成若干組底層數(shù)據(jù)；基于若干組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種隱患檢測方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像，以及，多維檢索樹K?D樹，所述K?D樹中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)與各個(gè)預(yù)置的隱患類別一一對應(yīng)，每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對應(yīng)隱患類別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及紋飾基因庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種元青花紋飾基因庫構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，所述方法包括對表面圖進(jìn)行紋飾特征提取，根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對表面圖進(jìn)行分區(qū)，基于AI對每個(gè)區(qū)域進(jìn)行識別，輸出識別結(jié)果；統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測方法、裝置及終端設(shè)備，適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息；根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫與所述第一光譜圖像信息，確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息；根據(jù)所述第一光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于唇語增強(qiáng)的語音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于唇語增強(qiáng)的語音交互方法包括：基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語特征，對語音信號進(jìn)行特征提取得到音頻特征；將唇語特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合編碼，生成包含視聽信息的混合特征；將混合...
								
            
							
            
							
						
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