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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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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								      根據(jù)本公開的實(shí)現(xiàn)，提出了用于語音合成和語音識(shí)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(dòng)語音識(shí)別(ASR)模型被獲取?；谀繕?biāo)語言的第一組配對(duì)數(shù)據(jù)來調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標(biāo)語言。然后，基于第一組配對(duì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(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，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(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)融合的語音情感識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了個(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)明公開了一種基于時(shí)頻特征聯(lián)合建模的語音增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待增強(qiáng)的失真語音信號(hào)；對(duì)失真語音信號(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；通過編碼器對(duì)時(shí)頻特征進(jìn)行編碼，以提高語義維度和時(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(duì)原始語音信號(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(chǔ)介質(zhì)。對(duì)語音輸入信號(hào)中的喚醒指令進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，基于檢測到的喚醒指令對(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種礦用設(shè)備的語音信號(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(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(qǐng)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(chǔ)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(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)公開了基于時(shí)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(duì)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(duì)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(duì)候選語音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語音特征；對(duì)目標(biāo)時(shí)域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開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(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；給定輸入圖像，使用視覺特征提取器對(duì)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(qǐng)公開了一種森林弱擾動(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(shí)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(gè)預(yù)測模型構(gòu)建訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個(gè)樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)及嵌入式設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)獲取含多個(gè)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(duì)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(duì)抗模式及音頻作業(yè)參數(shù)，所述對(duì)抗模式為人機(jī)對(duì)抗模式、雙人多抗模式、三人對(duì)抗模式及三人以上的多人對(duì)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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