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                  		樂器;聲學設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      處理烴進料的方法可包括：將烴進料分餾成輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和殘余流；對殘余流進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料至單個流化催化裂化(FCC)反應區(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，并對所述原始含噪圖像進行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行識別；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語音合成模型的訓練方法、語音合成方法、裝置及終端，語音合成模型的訓練方法通過獲取第一訓練樣本數(shù)據(jù)；基于第一訓練樣本數(shù)據(jù)對語音合成模型進行預訓練，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)進行調(diào)整，得到預訓練后的語音合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種聲學事件檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，以提高聲學事件檢測的準確性。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，提取目標音頻片段的第一聲學特征，所述目標音頻片段包括多個音頻幀；確定多個批次的第一聲學特征對...
								
            
							
            
							
						
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								      一種處理烴進料的方法可包括：將烴進料分餾成輕質(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)流進料至第一流化催化裂化(FCC)反應區(qū)；將中間流進料至第二FCC反應區(qū)；并將加氫處理的重質(zhì)流進料至第三FCC反應區(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，通過實時采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運輸車輛的多維數(shù)據(jù)，并整合分析各項信息，精準評估每個垃圾回收區(qū)域的垃圾分類效率、預測垃圾量以及優(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)學術(shù)語存在映射關(guān)系的預設(shè)自然關(guān)鍵詞，然后獲取音頻信息并進行特征提取以獲得若干自然關(guān)鍵詞，統(tǒng)計與各預設(shè)自然關(guān)鍵詞匹配的自然...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了業(yè)務處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收業(yè)務處理請求，獲取對應的發(fā)車任務流、發(fā)車任務流關(guān)聯(lián)的車輛標識和對應的車輛軌跡；根據(jù)發(fā)車任務流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個節(jié)點對應的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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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、計算機設(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得到的主旋律的準確率。該方法包括：獲得目標歌曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種企業(yè)項目管理方法、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）實現(xiàn)了跨模塊實時數(shù)據(jù)同步，消除了數(shù)據(jù)孤島，通過協(xié)議適配器實現(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)明涉及圖像光源標定技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種元件光源自適應搜索方法、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區(qū)域作為精定位圖像;分別計算相鄰光源亮度等級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下的精定位圖像灰度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的目的是提供一種音頻的端點檢測方法及設(shè)備，本申請通過獲取待處理的目標音頻及其對應的總時長；基于目標音頻的總時長，依序?qū)δ繕艘纛l進行頻域變換、特征提取及有效特征過濾，得到目標音頻中的每個采樣時刻對應的有效特征向量和采樣序號，及相鄰的兩個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N錄音聲道分割方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。包括：獲取單聲道錄音的待分割錄音，待分割錄音中包括至少兩個錄音對象的錄音段。從待分割錄音中提取頻譜特征，并將頻譜特征輸入訓練好的錄音分割模型中，通過錄音分割模型輸出至少兩個錄音對象的排列信息，...
								
            
							
            
							
						
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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歌一體機智能調(diào)音方法，獲取用戶演唱的原始混合音頻信號，并進行預處理；隨后利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多源音頻分離模型對預處理音頻進行處理，提取人聲軌道及伴奏成分；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種音頻音效處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：接收目標音頻；對目標音頻進行處理，得到目標音頻的M*N個音頻段落、目標音頻的M*N個段落信息和目標音頻的全局語義特征；對目標音頻的M*N個音頻段落進行特征提取，得到M*N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡的回收碳纖維途徑的預測方法，包括：采用連續(xù)成像方法對裂解全過程進行實時監(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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								      本發(fā)明涉及業(yè)務流程監(jiān)督技術(shù)，揭露了一種業(yè)務流程全面監(jiān)督的實現(xiàn)方法，包括：根據(jù)業(yè)務流程利用低代碼引擎配置業(yè)務場景處理系統(tǒng)；在業(yè)務場景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務指標體系，并根據(jù)業(yè)務指標體系對業(yè)務流程中的業(yè)務事項進行監(jiān)督，得到業(yè)務事項監(jiān)督結(jié)果；根據(jù)業(yè)務事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)融合的對話情感計算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫，以及以圖譜的形式構(gòu)建人物性格和情感狀態(tài)轉(zhuǎn)移的情緒調(diào)節(jié)策略模型，搭建融合上下文語境信息和認知評價模型的強化學習模型，和基于聲學特征和深度特征尋優(yōu)融合的語音情感識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了個性化發(fā)酵茶智能調(diào)配系統(tǒng)與方法，涉及發(fā)酵茶調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括聯(lián)合控制模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸入端電性連接有數(shù)據(jù)采集與交互模塊，所述數(shù)據(jù)采集與交互模塊包括用戶信息采集子模塊和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測子模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸出端和輸入端...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實現(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。基于目標語言的第一組配對數(shù)據(jù)來調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標語言。然后，基于第一組配對數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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