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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)明屬于生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于多產(chǎn)線調(diào)度優(yōu)化的生產(chǎn)管理系統(tǒng)及方法。首先確定主件生產(chǎn)計劃,MES對主件生產(chǎn)計劃內(nèi)的工單進(jìn)行拆分;配件動態(tài)匹配模塊匹配需求后,由WMS校驗庫存,根據(jù)需要通過JIT配件生產(chǎn)線進(jìn)行補(bǔ)貨,直至配件庫存補(bǔ)充完成...
          • 本公開提供了一種設(shè)備狀態(tài)確定方法,可以應(yīng)用于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該設(shè)備狀態(tài)確定方法包括:根據(jù)歷史識別記錄信息,確定與第一設(shè)備標(biāo)識關(guān)聯(lián)的至少一個已識別物品信息;根據(jù)至少一個已識別物品信息,確定物品識別率、物品誤識率和設(shè)備故障率;根據(jù)物品識別率、物...
          • 本申請實施例公開了一種語音合成模型的訓(xùn)練及其語音合成方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對以及語音合成模型,所述語音合成模型包括音素處理模塊和文本處理模塊;通過所述音素處理模塊中的音素特征提取模塊對所述音素數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到...
          • 本發(fā)明提供一種語音克隆方法、裝置及電子設(shè)備,獲取待處理文本以及參考音頻;基于所述待處理文本,得到與待處理文本對應(yīng)的待處理音素;將待處理音素和參考音頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的語音克隆模型,得到語音克隆模型輸出的語音克隆結(jié)果,其中,語音克隆模型至少包...
          • 本公開實施例提供一種物料入庫方法、物料出庫方法、裝置、調(diào)度設(shè)備及系統(tǒng),該物料入庫方法包括:針對每種類型的待入庫物料,獲取類型的各個批次的待入庫物料的入庫數(shù)量;根據(jù)該類型的待入庫物料所屬批次,為待入庫物料分配料箱的格口,若當(dāng)前批次的上一批次的...
          • 本申請公開了一種多層級生產(chǎn)線人力資源建模方法,其包括人員數(shù)據(jù)自動化采集,建立人力資源分類標(biāo)準(zhǔn),基于人力資源分類標(biāo)準(zhǔn),對生產(chǎn)線的作業(yè)人員進(jìn)行能力建模,若作業(yè)人員具備多種專業(yè)角色能力,則創(chuàng)建多條人員能力模型,并按照不同角色的規(guī)則建模,形成生產(chǎn)線...
          • 本發(fā)明涉及一種變電站刀閘分割方法、裝置及存儲介質(zhì),其中方法包括:步驟S1:獲取巡檢照片并對巡檢照片進(jìn)行預(yù)處理,得到原始圖片;步驟S2:基于原始圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測,判斷是否存在刀閘,并提取得到多個含有刀閘的切片;步驟S3:將所有切片進(jìn)行聚類得到...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多維純度評價的多時相遙感端元提取方法,包括:首先,對多時相遙感影像的時序穩(wěn)定性,以及多時相遙感影像所包括的單時相遙感圖像的空間異質(zhì)性和紋理特征進(jìn)行評價,獲得像元的時序穩(wěn)定性指標(biāo)、空間異質(zhì)性指標(biāo)和紋理特征指標(biāo)。然后,引入權(quán)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法,具體為:獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本;對遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征;設(shè)計中層特征增...
          • 高光譜圖像噪聲檢測評估方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:首先,利用改進(jìn)的線性迭代聚類方法對原始高光譜圖像進(jìn)行超像素分割,得到多個超像素子塊;之后,對每兩兩超像素子塊的光譜反射率序列采用去趨勢偏互相關(guān)法計算去趨勢互相關(guān)系數(shù)和去趨...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種設(shè)備的異常聲音檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),設(shè)備內(nèi)設(shè)置有聲音傳感器、鼓風(fēng)組件,該方法包括:獲取聲音傳感器采集的聲音數(shù)據(jù);根據(jù)聲音數(shù)據(jù)確定設(shè)備是否存在異常;若確定設(shè)備存在異常,則通過鼓風(fēng)組件對設(shè)備內(nèi)的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行鼓風(fēng);...
          • 本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標(biāo)識系統(tǒng)及方法,具體涉及太赫茲圖像智能識別領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構(gòu)造第一損失函數(shù)模塊、圖像檢測模塊、標(biāo)記標(biāo)識模塊、判斷識別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內(nèi)違禁品太赫茲原始圖像,對圖像進(jìn)行優(yōu)化和...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法,包括步驟:輸入圖像被并行送入兩個分支:空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強(qiáng)模塊強(qiáng)化空間域偽影;頻域處理分支則首先通過離散小波變換(DWT)提取高頻分量;然后利用多尺度頻率增強(qiáng)模塊...
          • 本發(fā)明提供一種智能體對話系統(tǒng)及方法,涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù);音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號強(qiáng)度,設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式,當(dāng)傳輸方式為通信信號傳輸時,將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流;語音識別處理...
          • 本發(fā)明涉及圖像通信技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種窗戶狀態(tài)識別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取一個監(jiān)控圖像;對所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進(jìn)行標(biāo)注,形成一個標(biāo)注掩膜;根據(jù)所述標(biāo)注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個目標(biāo)圖像,并將所述標(biāo)注掩膜和所述目...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于本地化處理的實時音頻變音控制方法、系統(tǒng)及終端,該方法包括以下步驟:獲取實體麥克風(fēng)采集的實時音頻數(shù)據(jù);依據(jù)本地數(shù)據(jù)庫存儲的變音參數(shù)對實時音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并獲得變音數(shù)據(jù);將變音數(shù)據(jù)提供至實體麥克風(fēng),使實體麥克風(fēng)將變音數(shù)據(jù)提供至...
          • 本發(fā)明公開了一種基于顯著性預(yù)測的視覺SLAM方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),屬于同步定位與建圖的技術(shù)領(lǐng)域。首先根據(jù)當(dāng)前圖像幀和深度幀進(jìn)行基于多模態(tài)融合的顯著性預(yù)測,獲得當(dāng)前圖像幀的灰度圖和含有效結(jié)構(gòu)化區(qū)域的顯著性掩膜,再進(jìn)行特征提取和匹配得到匹配特征...
          • 本發(fā)明提出的一種基于機(jī)器視覺的圖像檢測方法及系統(tǒng),采集同一目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光圖像;采用包括去噪、歸一化方式對目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光進(jìn)行預(yù)處理,并且,將采集的同一目標(biāo)禽蛋的圖像分成訓(xùn)練集和測試集;建立雙分支禽蛋檢測模型;將所述...
          • 本發(fā)明涉及音響信號處理領(lǐng)域,公開了音響分頻變壓裝置的自適應(yīng)音頻場景識別與分頻參數(shù)優(yōu)化算法,包括以下步驟:S1、獲取輸入的音頻信號,提取所述音頻信號的聲學(xué)特征數(shù)據(jù);S2、對所述聲學(xué)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成音頻場景分類結(jié)果;S3、...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中在處理目標(biāo)對象與背景圖像的角度、尺寸等特征匹配方面存在局限性的問題,提供了一種基于相機(jī)參數(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)語義合成方法、裝置及設(shè)備。該方法包括:獲取目標(biāo)對象在第一場景下的第一圖像以及包括目標(biāo)場景的第...
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