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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)明公開一種基于局部特征強(qiáng)化和重排序的圖像檢索方法、介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明構(gòu)建特征提取模型，通過引入一種局部特征強(qiáng)化編碼器，提取了特征圖中感興趣區(qū)域的局部幾何結(jié)構(gòu)信息，使感興趣區(qū)域中的特征得到更高的權(quán)重，降低非重要區(qū)域?qū)θ痔卣鞯母蓴_，使得編...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施方式，處理烴進(jìn)料的方法包括：將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流和重質(zhì)流；加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流；將輕質(zhì)流和加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料至單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。在相同的FCC反應(yīng)區(qū)內(nèi)，輕質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種項(xiàng)目管理方法、裝置及電子設(shè)備，涉及項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用戶輸入的項(xiàng)目需求；基于所述項(xiàng)目需求和項(xiàng)目各階段對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)交付物模版，生成項(xiàng)目管理列表；所述項(xiàng)目管理列表包括所述項(xiàng)目的進(jìn)度數(shù)據(jù)；基于所述項(xiàng)目管理列表，通過至少...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種核電站智能物流管理方法、裝置及設(shè)備，涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域。在本公開的一些實(shí)施例中，利用安裝在核電站內(nèi)部及核電站周邊的傳感器網(wǎng)絡(luò)收集傳感器數(shù)據(jù)；對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到分析結(jié)果；根據(jù)分析結(jié)果，生成物流路徑和調(diào)度計(jì)劃；其中，調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于幀間相似度的偽造語音片段定位方法，涉及人工智能安全領(lǐng)域，包括：構(gòu)建上下文感知特征提取網(wǎng)絡(luò)，生成語音信號(hào)的高維特征表示；設(shè)計(jì)嵌入相似度模塊，通過計(jì)算幀間余弦相似度分離真實(shí)幀與偽造幀，定義由真實(shí)幀相似性損失、偽造幀相似性損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合可見光與紅外成像的自適應(yīng)場(chǎng)景切換目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的可見光圖像和紅外圖像，并獲取可見光圖像對(duì)應(yīng)的光照強(qiáng)度，并獲取紅外圖像對(duì)應(yīng)的溫差量；基于耦合模型、光照強(qiáng)度和溫差量獲取耦合系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全域綠化數(shù)據(jù)的城市環(huán)境監(jiān)測(cè)調(diào)控系統(tǒng)及方法，包括影像采集模塊、監(jiān)測(cè)模塊、影像分析模塊、采樣篩選模塊、全域推測(cè)模塊和策略生成模塊。影像采集模塊定期獲取綠化影像數(shù)據(jù)；監(jiān)測(cè)模塊通過傳感器組采集植被監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；影像分析模塊提取植被覆...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了用于文本匹配的語音識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括：接收對(duì)應(yīng)目標(biāo)文本數(shù)據(jù)的音頻數(shù)據(jù)；對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到音頻特征信息；根據(jù)領(lǐng)域類型和音頻特征信息，生成聲學(xué)概率信息；根據(jù)領(lǐng)域類型和聲學(xué)概...
								
            
							
            
							
						
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								      處理烴進(jìn)料的方法可包括：將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和殘余流；對(duì)殘余流進(jìn)行加氫處理以形成加氫處理的殘余流；以及將輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和加氫處理的殘余流進(jìn)料至單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。輕質(zhì)流和加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模糊C均值聚類的圖像去噪方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其中包括以下步驟：S1：獲取原始含噪圖像，并對(duì)所述原始含噪圖像進(jìn)行FCM聚類分割；S2：基于所述S1得到的聚類結(jié)果，對(duì)所述原始含噪圖像包含的噪聲類型進(jìn)行識(shí)別；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語音合成模型的訓(xùn)練方法、語音合成方法、裝置及終端，語音合成模型的訓(xùn)練方法通過獲取第一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；基于第一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)語音合成模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以對(duì)語音合成模型中包括的音頻處理模塊和文本編碼模塊的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到預(yù)訓(xùn)練后的語音合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種聲學(xué)事件檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，以提高聲學(xué)事件檢測(cè)的準(zhǔn)確性。所述方法包括：獲取待檢測(cè)音頻數(shù)據(jù)；從所述待檢測(cè)音頻數(shù)據(jù)中，提取目標(biāo)音頻片段的第一聲學(xué)特征，所述目標(biāo)音頻片段包括多個(gè)音頻幀；確定多個(gè)批次的第一聲學(xué)特征對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種處理烴進(jìn)料的方法可包括：將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流和重質(zhì)流；加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流；將輕質(zhì)流進(jìn)料至第一流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)；將中間流進(jìn)料至第二FCC反應(yīng)區(qū)；并將加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料至第三FCC反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧園區(qū)綜合管理系統(tǒng)及方法，涉及智慧園區(qū)技術(shù)領(lǐng)域，通過實(shí)時(shí)采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運(yùn)輸車輛的多維數(shù)據(jù)，并整合分析各項(xiàng)信息，精準(zhǔn)評(píng)估每個(gè)垃圾回收區(qū)域的垃圾分類效率、預(yù)測(cè)垃圾量以及優(yōu)化回收路徑與頻率。在這一過程中，數(shù)據(jù)集合D（t）...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于自然語言的傷殘等級(jí)鑒定方法及裝置。該方法通過構(gòu)建術(shù)語映射庫(kù)并確定出若干與各醫(yī)學(xué)術(shù)語存在映射關(guān)系的預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞，然后獲取音頻信息并進(jìn)行特征提取以獲得若干自然關(guān)鍵詞，統(tǒng)計(jì)與各預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞匹配的自然...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收業(yè)務(wù)處理請(qǐng)求，獲取對(duì)應(yīng)的發(fā)車任務(wù)流、發(fā)車任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車輛標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的車輛軌跡；根據(jù)發(fā)車任務(wù)流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及音頻技術(shù)領(lǐng)域，提供一種歌曲主旋律提取方法、歌曲處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和產(chǎn)品。本申請(qǐng)能有效將歌曲中包含伴唱和非伴唱部分的伴奏去除，清除了主旋律提取過程中存在的干擾信號(hào)，增加基于干聲信號(hào)估計(jì)得到的主旋律的準(zhǔn)確率。該方法包括：獲得目標(biāo)歌曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種企業(yè)項(xiàng)目管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于企業(yè)信息化管理的技術(shù)領(lǐng)域，該方法中，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)總線（UDB）實(shí)現(xiàn)了跨模塊實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，消除了數(shù)據(jù)孤島，通過協(xié)議適配器實(shí)現(xiàn)了與外部系統(tǒng)的交互，接口適配效率大大提高，另外，相關(guān)業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像光源標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種元件光源自適應(yīng)搜索方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：從元件粗定位圖像中篩選出目標(biāo)區(qū)域作為精定位圖像;分別計(jì)算相鄰光源亮度等級(jí)下的元件粗定位圖像灰度值的差異值和相鄰光源亮度等級(jí)下的精定位圖像灰度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的目的是提供一種音頻的端點(diǎn)檢測(cè)方法及設(shè)備，本申請(qǐng)通過獲取待處理的目標(biāo)音頻及其對(duì)應(yīng)的總時(shí)長(zhǎng)；基于目標(biāo)音頻的總時(shí)長(zhǎng)，依序?qū)δ繕?biāo)音頻進(jìn)行頻域變換、特征提取及有效特征過濾，得到目標(biāo)音頻中的每個(gè)采樣時(shí)刻對(duì)應(yīng)的有效特征向量和采樣序號(hào)，及相鄰的兩個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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