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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		樂(lè)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(chē)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(chē)輛...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
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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(cè)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(duì)每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類(lèi)，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(shí)別方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shí)別方法包括：對(duì)待檢測(cè)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(kāi)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(duì)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(lèi)模型中，得到所述待處理音頻的全局分類(lèi)信息和/或所述音頻段的局部分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種特氣設(shè)備零件的檢測(cè)方法及裝置，檢測(cè)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(cè)模型進(jìn)行檢測(cè)，以獲得檢測(cè)結(jié)果；判斷檢測(cè)結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則；在檢測(cè)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(cè)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)明公開(kāi)了基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法包括：基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語(yǔ)特征，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取得到音頻特征；將唇語(yǔ)特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合編碼，生成包含視聽(tīng)信息的混合特征；將混合...
								
            
							
            
							
						
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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(guò)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(guò)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(tái)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚(yú)過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對(duì)目標(biāo)活魚(yú)進(jìn)行種類(lèi)分類(lèi)，并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁可行性分析和活魚(yú)轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備，得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱；對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁測(cè)試，基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過(guò)駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像變化檢測(cè)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(duì)；對(duì)待處理圖像對(duì)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(duì)；將多個(gè)圖像特征對(duì)輸入預(yù)設(shè)變化檢測(cè)模型進(jìn)行圖像變化檢測(cè)處理...
								
            
							
            
							
						
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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(duì)長(zhǎng)距離依賴(lài)和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)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(yǔ)種的方言文本；通過(guò)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(guò)目標(biāo)語(yǔ)音模型對(duì)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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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字孿生的城市道路動(dòng)態(tài)噪聲溯源評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，通過(guò)非均勻聲壓傳感器陣列與振動(dòng)傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聲波衰減；利用小波包分解提取聲紋特征，構(gòu)建數(shù)字孿生體關(guān)聯(lián)交通流量、建筑聲學(xué)反射等動(dòng)態(tài)參數(shù)；改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了考慮分段工藝屬性的多堆場(chǎng)綜合調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組；確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序；根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng)；規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線；計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種優(yōu)化配送流程的方法，包括以下步驟：?jiǎn)?dòng)掃碼系統(tǒng)，建立網(wǎng)絡(luò)通信連接；根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表，工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作；使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼；將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車(chē)輛內(nèi)的指定位置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，具體涉及一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督可見(jiàn)光紅外行人重識(shí)別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督可見(jiàn)光紅外行人重識(shí)別方法，通過(guò)區(qū)分同相機(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系，有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      提供了一種用于識(shí)別用戶(hù)的語(yǔ)音的系統(tǒng)和方法。一種由服務(wù)器執(zhí)行的針對(duì)輸入到設(shè)備的語(yǔ)音信號(hào)提供文本串的方法包括：從設(shè)備接收從包括在設(shè)備中的端到端自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型的編碼器得到的編碼器輸出值；識(shí)別與接收到的編碼器輸出值相對(duì)應(yīng)的域；從包括在服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種流體配比物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)及方法，包括儲(chǔ)液終端，用于發(fā)出流體信息請(qǐng)求；云平臺(tái)，用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請(qǐng)求和儲(chǔ)液終端的位置信息，根據(jù)流體信息請(qǐng)求和位置信息匹配車(chē)載終端，并向車(chē)載終端發(fā)送指令；車(chē)載終端，用于接收指令，并根據(jù)車(chē)輛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語(yǔ)音生成方法及語(yǔ)音生成裝置，所述語(yǔ)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(duì)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(chóng)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(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲(chóng)害異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時(shí)計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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