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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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								      一種基于特征選擇和集成學(xué)習(xí)的時間序列植被指數(shù)作物分類方法，它屬于作物分類技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有模型的泛化能力弱、模型訓(xùn)練與推理效率低以及模型分類準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明基于遙感影像時間序列特征數(shù)據(jù)集，通過逐步增加特征的方式來構(gòu)建最優(yōu)特征子...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及場景智能識別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于AI技術(shù)的電網(wǎng)基建工程場景地物智能識別方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取電網(wǎng)基建工程場景的遙感圖像；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別遙感圖像的地物類型，在初始階段，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型激活預(yù)設(shè)數(shù)量的卷積層和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于基準(zhǔn)工期的項(xiàng)目協(xié)同監(jiān)控方法，適用于監(jiān)控系統(tǒng)，所述項(xiàng)目協(xié)同監(jiān)控方法包括：將所監(jiān)控項(xiàng)目的實(shí)際任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)工期模型對應(yīng)的多維幾何空間上，以生成動態(tài)幾何偏差特征向量；根據(jù)實(shí)際非正式溝通記錄調(diào)整預(yù)設(shè)的隱性協(xié)同鏈路拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及樂器領(lǐng)域，具體是一種樂器音色建模方法、裝置、音源器和存儲介質(zhì)，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(jìn)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(jìn)行分離變換，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(shù)據(jù)集；訓(xùn)練金屬膜片表面缺陷檢測模型，在訓(xùn)練集上，將圖片組同時輸入缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)，通過視覺轉(zhuǎn)換器主干網(wǎng)絡(luò)提取其特征，使用改進(jìn)的交叉特征金字塔模塊對特征進(jìn)行融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)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(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：采集損傷圖片構(gòu)建多模態(tài)震害評估數(shù)據(jù)集；構(gòu)建多模態(tài)震害評估大模型，并使用圖像?文本對比損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過多模態(tài)編碼器輸出一個新的多模態(tài)向量表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(tǒng)，該方法包括：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I對甲狀腺腫瘤B超圖像中的結(jié)節(jié)進(jìn)行分割，獲取初步二值化結(jié)節(jié)分割圖；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)II對甲狀腺腫瘤B超圖像中的結(jié)節(jié)進(jìn)行分割，獲取精細(xì)二值化結(jié)節(jié)分割圖；將初步二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)影像數(shù)據(jù)融合的腫瘤良惡性鑒別方法及系統(tǒng)。基于多模態(tài)影像數(shù)據(jù)融合的腫瘤良惡性鑒別方法能夠有效結(jié)合B超圖像和CT圖像的優(yōu)勢，通過對B超圖像和CT圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和數(shù)據(jù)融合，提高腫瘤良惡性的鑒別準(zhǔn)確率，繼而使得使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種外協(xié)采購零部件的管理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)管理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：連接企業(yè)ERP系統(tǒng)，實(shí)時同步篩選采購零部件的BOM信息、供應(yīng)商信息，并錄入返修數(shù)據(jù)、收貨數(shù)據(jù)和退貨數(shù)據(jù)，其中，錄入方式包括掃碼錄入和pc彈窗選擇錄入；進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種項(xiàng)目管理方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法包括：當(dāng)接收到對目標(biāo)項(xiàng)目進(jìn)行管理的指令時，確定關(guān)聯(lián)用戶；監(jiān)測是否接收到關(guān)聯(lián)用戶對目標(biāo)項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)操作指令；當(dāng)接收到關(guān)聯(lián)操作指令時，確定當(dāng)前關(guān)聯(lián)操作指令對應(yīng)的項(xiàng)目關(guān)聯(lián)信息；在預(yù)先構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)領(lǐng)域，包括進(jìn)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(huán)境語音信息；對原始圖像信息預(yù)處理得到圖像預(yù)處理信息，對原始環(huán)境語音信息預(yù)處理得到環(huán)境語音預(yù)處理信息；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種單株樹木點(diǎn)云的枝葉分離方法，涉及林業(yè)生態(tài)遙感技術(shù)領(lǐng)域，以解決樹木木質(zhì)結(jié)構(gòu)點(diǎn)云提取精度和效率不高的問題。該方法包括：對原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行單木分割和去噪，得到單木點(diǎn)云；對單木點(diǎn)云多角度旋轉(zhuǎn)，利用LeWoS算法對單木點(diǎn)云進(jìn)行分析并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型，包括：圖像特征抽取網(wǎng)絡(luò)，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(wǎng)絡(luò)，用于將所述多個圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了目標(biāo)模型生成方法、圖像處理方法和裝置，涉及人工智能、計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、大模型、自動駕駛、智能交通等技術(shù)領(lǐng)域。具體方案為：基于掩碼圖對樣本圖像進(jìn)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(yù)設(shè)模型，得到掩碼區(qū)域的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點(diǎn)云場景開放式語義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點(diǎn)云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)全局特征，再通過上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能和目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種實(shí)例特征增強(qiáng)的SAR圖像細(xì)粒度目標(biāo)檢測方法及裝置。該方法包括以下步驟：目標(biāo)檢測模型搭建：選擇yolov8網(wǎng)絡(luò)作為SAR圖像細(xì)粒度目標(biāo)檢測基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于動態(tài)卷積的細(xì)粒度特征增強(qiáng)模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種細(xì)菌檢測方法及系統(tǒng)，屬于細(xì)菌檢測。針對現(xiàn)有細(xì)菌檢測耗時長且精度低的問題，本發(fā)明提供一種細(xì)菌檢測方法，包括獲取真實(shí)場景的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進(jìn)行訓(xùn)練，得到Y(jié)OLOv5s檢測模型；所述Y...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(jìn)行特征融合；S2、干擾類型分類模型根據(jù)融合的特征進(jìn)行干擾因素識別；S3、根據(jù)干擾因素的識別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于腦卒中患者復(fù)發(fā)風(fēng)險評估的訓(xùn)練集擴(kuò)展方法，該方法包括：獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險等級下的歷史影像構(gòu)成的初始訓(xùn)練集；基于不同歷史影像之間的相似情況進(jìn)行聚類，并確定每個目標(biāo)簇對應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險等級；對每個目標(biāo)簇內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種端到端語音合成方法，所述方法具體包括：構(gòu)建包括HAE、HCE、HAD的層級條件變分自編碼器模型；以最大化證據(jù)下界為訓(xùn)練目標(biāo)，訓(xùn)練所述模型；合成語音波形。還涉及了裝置，包括HAE、HCE、HAD、訓(xùn)練模塊；其中，HAE包括：幀級...
								
            
							
            
							
						
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