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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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								      本申請涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖；通過關(guān)鍵點(diǎn)檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺智能診斷方法，其包括步驟S1采集適宜水分、中度干旱和重度干旱脅迫下的多張小麥冠層圖像，并采用HSV?雙邊濾波優(yōu)化的Otsu閾值分割算法對小麥冠層圖像進(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結(jié)分類方法，S1：拍攝甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像；S2：建立甲狀腺結(jié)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)S3：利用甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像及分割掩膜對影像組學(xué)特征進(jìn)行提取，運(yùn)用自調(diào)節(jié)Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫，建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實(shí)與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向物流場景的輕量化違禁品識別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到X光圖像的增強(qiáng)圖像；基于樣本圖像分析增強(qiáng)圖像中相同材質(zhì)的不同物品之間的RGB差閾值；基于RG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于可行性時間窗和前向后向調(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；通過前向后向調(diào)整算法計算當(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)的語音操控超聲波調(diào)節(jié)設(shè)置方法，包括以下步驟：S1：通過聲音接收設(shè)備接收醫(yī)生的語音指令，對原始語音信號進(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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								      本公開實(shí)施例公開了一種語音交互方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。對語音輸入信號中的喚醒指令進(jìn)行實(shí)時檢測，基于檢測到的喚醒指令對應(yīng)的時間信息，確定第一音頻，根據(jù)喚醒指令對應(yīng)的時間信息，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別語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種礦用設(shè)備的語音信號降噪方法、裝置、介質(zhì)和終端設(shè)備，方法包括獲取聲音輸入信號序列，并對聲音輸入信號序列中的每幀聲音輸入信號進(jìn)行預(yù)處理加窗處理和傅里葉變換得到數(shù)字聲音信號序列；基于預(yù)先構(gòu)建的噪聲估計模型，對數(shù)字聲音信號序列中的每幀...
								
            
							
            
							
						
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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)，并整合分析各項信息，精準(zhǔn)評估每個垃圾回收區(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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								      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)音頻片段包括多個音頻幀；確定多個批次的第一聲學(xué)特征對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(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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								      本申請公開了基于時頻域特征融合的語音增強(qiáng)方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：對初始語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語音特征；對目標(biāo)時域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像分割方法和裝置，存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過目標(biāo)模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理，得到多個尺度的第二圖像；通過所述目標(biāo)模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種視頻幀剪輯圖像分割處理方法，通過首先從待剪輯的視頻中提取視頻幀圖像，根據(jù)視頻的時間序列和時間戳，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?zhí)峁┝艘环N基于頻域?空間域的雙域聚合的視覺地點(diǎn)識別方法，包括步驟：構(gòu)建帶有地理標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)庫；給定輸入圖像，使用視覺特征提取器對輸入圖像提取局部的空間域特征圖；通過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；通過多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種森林弱擾動區(qū)域識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及森林檢測技術(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)采用長時間序列影像的變化檢測算法構(gòu)建預(yù)測模型；根據(jù)兩個預(yù)測模型構(gòu)建訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種基于多尺度梯度直方圖特征的混合類別物體檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及嵌入式設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。本申請獲取含多個不同分辨率HOG算子的集合，確定參考窗口分辨率。獲取輸入圖像并構(gòu)建縮放因子集合，確定最大掃描區(qū)域。檢測基點(diǎn)按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種AI輔助對抗模式下二元自然語音音頻作業(yè)批改方法及系統(tǒng)，首先設(shè)置對抗模式及音頻作業(yè)參數(shù)，所述對抗模式為人機(jī)對抗模式、雙人多抗模式、三人對抗模式及三人以上的多人對抗模式中的一種，所述音頻作業(yè)參數(shù)包括音頻類...
								
            
							
            
							
						
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