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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發明提供基于人工智能進行企業經驗資產管理的企業管理系統，涉及數據處理領域，包括：經驗資產獲取模塊，用于接收用戶端上傳的待管理的企業經驗資產；經驗資產分析模塊，用于對待管理的企業經驗資產進行分析，確定待管理的企業經驗資產的資產特征信息；經驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于交叉特征融合的金屬膜片表面缺陷檢測方法。包括：建立金屬膜片表面缺陷數據集；訓練金屬膜片表面缺陷檢測模型，在訓練集上，將圖片組同時輸入缺陷檢測網絡，通過視覺轉換器主干網絡提取其特征，使用改進的交叉特征金字塔模塊對特征進行融...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及場景智能識別技術領域，具體公開了一種基于AI技術的電網基建工程場景地物智能識別方法及系統，方法主要包括：獲取電網基建工程場景的遙感圖像；采用卷積神經網絡模型識別遙感圖像的地物類型，在初始階段，卷積神經網絡模型激活預設數量的卷積層和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于基準工期的項目協同監控方法，適用于監控系統，所述項目協同監控方法包括：將所監控項目的實際任務執行數據映射至預設的基準工期模型對應的多維幾何空間上，以生成動態幾何偏差特征向量；根據實際非正式溝通記錄調整預設的隱性協同鏈路拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及樂器領域，具體是一種樂器音色建模方法、裝置、音源器和存儲介質，樂器音色建模方法包括：獲取樂器的輸入采樣組，所述采樣組包括多個采樣樣本；對每個采樣樣本進行短時傅里葉變換，得到所述采樣樣本的幅度譜；對所述采樣樣本的幅度譜進行分離變換，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于多模型集成的甲狀腺腫瘤B超診斷方法及系統，該方法包括：利用神經網絡I對甲狀腺腫瘤B超圖像中的結節進行分割，獲取初步二值化結節分割圖；利用神經網絡II對甲狀腺腫瘤B超圖像中的結節進行分割，獲取精細二值化結節分割圖；將初步二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多模態大模型的建筑物震害損傷智能評估方法，屬于地震工程技術領域；包括以下步驟：采集損傷圖片構建多模態震害評估數據集；構建多模態震害評估大模型，并使用圖像?文本對比損失函數進行優化，通過多模態編碼器輸出一個新的多模態向量表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種項目管理方法及裝置、存儲介質及電子設備，該方法包括：當接收到對目標項目進行管理的指令時，確定關聯用戶；監測是否接收到關聯用戶對目標項目的關聯操作指令；當接收到關聯操作指令時，確定當前關聯操作指令對應的項目關聯信息；在預先構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種外協采購零部件的管理方法及系統，涉及數據管理相關技術領域，該方法包括：連接企業ERP系統，實時同步篩選采購零部件的BOM信息、供應商信息，并錄入返修數據、收貨數據和退貨數據，其中，錄入方式包括掃碼錄入和pc彈窗選擇錄入；進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于轉換器模型的多尺度感知模型，包括：圖像特征抽取網絡，包括：由多級注意力模塊堆疊而成的編碼器，用于基于輸入的待識別圖像輸出由所述多級注意力模塊提取的多個圖像塊令牌(Patch Token)序列；特征融合網絡，用于將所述多個圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了目標模型生成方法、圖像處理方法和裝置，涉及人工智能、計算機視覺、深度學習、大模型、自動駕駛、智能交通等技術領域。具體方案為：基于掩碼圖對樣本圖像進行掩碼處理，得到掩碼后的樣本圖像；將掩碼后的樣本圖像輸入預設模型，得到掩碼區域的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于圖像識別的文字生成方法，涉及圖像識別技術領域，包括進行信息采集得到原始采集信息，原始采集信息包括原始圖像信息和原始環境語音信息；對原始圖像信息預處理得到圖像預處理信息，對原始環境語音信息預處理得到環境語音預處理信息；根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種單株樹木點云的枝葉分離方法，涉及林業生態遙感技術領域，以解決樹木木質結構點云提取精度和效率不高的問題。該方法包括：對原始點云數據進行單木分割和去噪，得到單木點云；對單木點云多角度旋轉，利用LeWoS算法對單木點云進行分析并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于項目管理技術領域，具體涉及一種科研項目全流程管理平臺。包括科研項目管理駕駛艙模塊、科研項目庫管理模塊、科研項目執行管理模塊、科研項目文檔管理模塊、科研項目概算管理模塊、知識產權庫管理模塊、科技成果庫管理模塊、科研項目報表管理模塊和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于文本提示的室內點云場景開放式語義分割方法。本發明基于大規模室內場景點云數據，采用基于Mamba塊的3D U?Net網絡結構提取點云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點云數據全局特征，再通過上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于人工智能和目標檢測技術領域，尤其涉及一種實例特征增強的SAR圖像細粒度目標檢測方法及裝置。該方法包括以下步驟：目標檢測模型搭建：選擇yolov8網絡作為SAR圖像細粒度目標檢測基礎網絡，構建基于動態卷積的細粒度特征增強模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于特征選擇和集成學習的時間序列植被指數作物分類方法，它屬于作物分類技術領域。本發明解決了現有模型的泛化能力弱、模型訓練與推理效率低以及模型分類準確率低的問題。本發明基于遙感影像時間序列特征數據集，通過逐步增加特征的方式來構建最優特征子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及教學技術領域，具體涉及一種基于計算機視覺的自動閱卷方法，包括：圖像采集與預處理：采集答題卡圖像，通過灰度化、二值化處理進行圖像模糊檢測和校正識別并剔除不清晰圖像，本發明通過圖像灰度化、局部自適應二值化、模糊檢測及透視校正等圖像預處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置，所述方法包括以下步驟：S1、對于輸入圖像，使用多個針對不同干擾場景的視覺特征編碼器提取特征并進行特征融合；S2、干擾類型分類模型根據融合的特征進行干擾因素識別；S3、根據干擾因素的識別結果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種細菌檢測方法及系統，屬于細菌檢測。針對現有細菌檢測耗時長且精度低的問題，本發明提供一種細菌檢測方法，包括獲取真實場景的數據集，對數據集進行預處理；基于預處理后的數據集對YOLOv5s進行訓練，得到YOLOv5s檢測模型；所述Y...
								
            
							
            
							
						
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