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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明公開一種面向動態(tài)場景下視覺SLAM的自適應(yīng)特征點(diǎn)補(bǔ)償方法，包括：首先獲取動態(tài)環(huán)境圖像，并利用YOLO11s目標(biāo)檢測模型識別圖像中的動態(tài)目標(biāo)，獲取目標(biāo)檢測框類別及其坐標(biāo)信息。然后基于目標(biāo)先驗(yàn)運(yùn)動特性構(gòu)建動態(tài)置信度評分準(zhǔn)則，區(qū)分出高動態(tài)物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字散斑的固化土破壞模式識別方法及系統(tǒng)，包括通過標(biāo)定后的相機(jī)獲取被測固化土左右兩組散斑圖像系列，并獲取兩組預(yù)處理圖像系列；通過子區(qū)匹配算法將第一組預(yù)處理圖像系列的參考圖像分解為第一參考子區(qū)圖像；基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種回聲消除方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，回聲消除方法包括：利用第一狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前輪次的目標(biāo)分塊數(shù)量；其中，第一狀態(tài)數(shù)據(jù)用于表征聲音環(huán)境的復(fù)雜度；將濾波器劃分為目標(biāo)分塊數(shù)量個(gè)濾波塊；利用當(dāng)前輪次的頻域采集信號、當(dāng)前輪次各濾波塊分別對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種語音意圖識別模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域。本公開中，獲取帶有意圖標(biāo)簽的第一語音樣本及對應(yīng)的第一文本樣本。獲取經(jīng)訓(xùn)練的利由第二語音樣本及對應(yīng)的第二文本樣本訓(xùn)練得到的第一多模態(tài)提取網(wǎng)絡(luò)?；趲в幸鈭D標(biāo)簽的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種歌詞音素發(fā)音時(shí)長的預(yù)測方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。本申請能夠在原唱歌詞的時(shí)長約束下，預(yù)測新歌詞中的每個(gè)字中的音素時(shí)長，提高翻唱歌詞時(shí)長預(yù)測準(zhǔn)確度。該方法包括：確定原唱歌詞，并獲取目標(biāo)歌詞的字?jǐn)?shù)；根據(jù)原唱歌詞中每個(gè)字的時(shí)間戳以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像傾斜矯正方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取包含目標(biāo)對象的圖形區(qū)域的待矯正圖像，其中目標(biāo)對象為矩形形狀；利用深度學(xué)習(xí)的圖像定位模型，對待矯正圖像進(jìn)行圖像定位，生成用于從待矯正圖像中分割圖形區(qū)域的掩膜圖像；根據(jù)掩膜...
								
            
							
            
							
						
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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，對所述原始含噪圖像包含的噪聲類型進(jìn)行識別；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)對語音合成模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以對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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								      本申請實(shí)施例提供了一種聲學(xué)事件檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，以提高聲學(xué)事件檢測的準(zhǔn)確性。所述方法包括：獲取待檢測音頻數(shù)據(jù)；從所述待檢測音頻數(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...
								
            
							
            
							
						
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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)評估每個(gè)垃圾回收區(qū)域的垃圾分類效率、預(yù)測垃圾量以及優(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鑒定方法及裝置。該方法通過構(gòu)建術(shù)語映射庫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)處理請求，獲取對應(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)識和對應(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)對應(yīng)的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及音頻技術(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，增加基于干聲信號估計(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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								      本申請?zhí)峁┮环N結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回收碳纖維途徑的預(yù)測方法，包括：采用連續(xù)成像方法對裂解全過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，獲取表面形貌圖像序列，通過圖像處理方法對所述表面形貌圖像序列進(jìn)行分析，判斷碳纖維表面溝槽深度、粗糙度微觀形貌參數(shù)的變化趨勢；根據(jù)碳纖維表面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種音頻音效處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：接收目標(biāo)音頻；對目標(biāo)音頻進(jìn)行處理，得到目標(biāo)音頻的M*N個(gè)音頻段落、目標(biāo)音頻的M*N個(gè)段落信息和目標(biāo)音頻的全局語義特征；對目標(biāo)音頻的M*N個(gè)音頻段落進(jìn)行特征提取，得到M*N個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字音頻信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于AI音效優(yōu)化的K歌一體機(jī)智能調(diào)音方法，獲取用戶演唱的原始混合音頻信號，并進(jìn)行預(yù)處理；隨后利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源音頻分離模型對預(yù)處理音頻進(jìn)行處理，提取人聲軌道及伴奏成分；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)流程監(jiān)督技術(shù)，揭露了一種業(yè)務(wù)流程全面監(jiān)督的實(shí)現(xiàn)方法，包括：根據(jù)業(yè)務(wù)流程利用低代碼引擎配置業(yè)務(wù)場景處理系統(tǒng)；在業(yè)務(wù)場景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，并根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系對業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項(xiàng)進(jìn)行監(jiān)督，得到業(yè)務(wù)事項(xiàng)監(jiān)督結(jié)果；根據(jù)業(yè)務(wù)事...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實(shí)現(xiàn)，提出了用于語音合成和語音識別的方案。根據(jù)該方案，支持至少一種語言的語音合成(TTS)模型和自動語音識別(ASR)模型被獲取?；谀繕?biāo)語言的第一組配對數(shù)據(jù)來調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標(biāo)語言。然后，基于第一組配對數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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