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                  		樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)?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(cè)方法，包括：采用連續(xù)成像方法對(duì)裂解全過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取表面形貌圖像序列，通過(guò)圖像處理方法對(duì)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(shì)；根據(jù)碳纖維表面...
								
            
							
            
							
						
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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(chǎng)景處理系統(tǒng)；在業(yè)務(wù)場(chǎng)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(duì)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(kāi)的實(shí)現(xiàn)，提出了用于語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識(shí)別的方案。根據(jù)該方案，支持至少一種語(yǔ)言的語(yǔ)音合成(TTS)模型和自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型被獲取。基于目標(biāo)語(yǔ)言的第一組配對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標(biāo)語(yǔ)言。然后，基于第一組配對(duì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)融合的對(duì)話情感計(jì)算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，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(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語(yǔ)音情感識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了個(gè)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(cè)子模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸出端和輸入端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)頻特征聯(lián)合建模的語(yǔ)音增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待增強(qiáng)的失真語(yǔ)音信號(hào)；對(duì)失真語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，得到幅度譜和相位譜，并從中提取時(shí)頻特征；通過(guò)編碼器對(duì)時(shí)頻特征進(jìn)行編碼，以提高語(yǔ)義維度和時(shí)間感受...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種對(duì)液態(tài)油流(例如熱解油流)進(jìn)行加氫處理的方法和設(shè)備，其通過(guò)在固定床反應(yīng)器中連續(xù)操作，在還原的鎳(Ni)催化劑的存在下，在80?250℃的溫度、10?200barg的壓力、0.1?6.0h?1的液時(shí)空速(L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于可行性時(shí)間窗和前向后向調(diào)整算法的自適應(yīng)大鄰域搜索方法，包括：構(gòu)建含最大停留時(shí)間約束的車輛路徑規(guī)劃模型；隨機(jī)生成客戶節(jié)點(diǎn)的編碼序列作為模型的當(dāng)前解；通過(guò)前向后向調(diào)整算法計(jì)算當(dāng)前路徑所有客戶節(jié)點(diǎn)的可行性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于CTC?Attention混合架構(gòu)的語(yǔ)音操控超聲波調(diào)節(jié)設(shè)置方法，包括以下步驟：S1：通過(guò)聲音接收設(shè)備接收醫(yī)生的語(yǔ)音指令，對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；S2：構(gòu)建CTC?Attention混合架構(gòu)的聲學(xué)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的聲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音交互方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。對(duì)語(yǔ)音輸入信號(hào)中的喚醒指令進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于檢測(cè)到的喚醒指令對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息，確定第一音頻，根據(jù)喚醒指令對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息，確定目標(biāo)位置，根據(jù)目標(biāo)位置，從第一音頻中確定第一識(shí)別語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種礦用設(shè)備的語(yǔ)音信號(hào)降噪方法、裝置、介質(zhì)和終端設(shè)備，方法包括獲取聲音輸入信號(hào)序列，并對(duì)聲音輸入信號(hào)序列中的每幀聲音輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理加窗處理和傅里葉變換得到數(shù)字聲音信號(hào)序列；基于預(yù)先構(gòu)建的噪聲估計(jì)模型，對(duì)數(shù)字聲音信號(hào)序列中的每幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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(guò)程中，數(shù)據(jù)集合D（t）...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本公開(kāi)的實(shí)施方式涉及一種處理烴進(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)流合并以形成改質(zhì)的進(jìn)料流，并將改質(zhì)的進(jìn)料流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于時(shí)頻域特征融合的語(yǔ)音增強(qiáng)方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：對(duì)初始語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對(duì)目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到候選語(yǔ)音特征；對(duì)候選語(yǔ)音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語(yǔ)音特征；對(duì)目標(biāo)時(shí)域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像分割方法和裝置，存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)目標(biāo)模型的嵌入模塊對(duì)待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理，得到多個(gè)尺度的第二圖像；通過(guò)所述目標(biāo)模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種視頻幀剪輯圖像分割處理方法，通過(guò)首先從待剪輯的視頻中提取視頻幀圖像，根據(jù)視頻的時(shí)間序列和時(shí)間戳，獲取視頻的連續(xù)幀圖像序列作為處理的基礎(chǔ)；將視頻轉(zhuǎn)換為圖像序列，方便后續(xù)處理步驟對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的分析和處理；使用預(yù)先設(shè)置的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于頻域?空間域的雙域聚合的視覺(jué)地點(diǎn)識(shí)別方法，包括步驟：構(gòu)建帶有地理標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；給定輸入圖像，使用視覺(jué)特征提取器對(duì)輸入圖像提取局部的空間域特征圖；通過(guò)二維快速傅里葉變換將空間域特征圖轉(zhuǎn)換到頻域得到頻域特征圖；通過(guò)多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種森林弱擾動(dòng)區(qū)域識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及森林檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：分別根據(jù)歸一化紅波和短波紅外距離指數(shù)和纓帽變換濕度指數(shù)采用長(zhǎng)時(shí)間序列影像的變化檢測(cè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型；根據(jù)兩個(gè)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個(gè)樣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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