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								      本申請涉及一種疑問語氣識別方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取原始音頻，并確定所述原始音頻對應(yīng)的音素序列；其中，所述原始音頻包括多個幀，所述音素序列中包括多個音素；將所述原始音頻和所述音素序列輸入音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種危廢全流程信息化管理系統(tǒng)，屬于環(huán)境保護領(lǐng)域。系統(tǒng)包括：經(jīng)營管理模塊，用于產(chǎn)廢企業(yè)管理、發(fā)起調(diào)研樣申請和危廢轉(zhuǎn)運申請；化驗管理模塊，用于對產(chǎn)廢企業(yè)發(fā)送的調(diào)研樣進行審批后根據(jù)調(diào)研樣化驗結(jié)果開具市場準入單、響應(yīng)進廠危廢的取樣化驗申...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于基準工期的項目協(xié)同監(jiān)控方法，適用于監(jiān)控系統(tǒng)，所述項目協(xié)同監(jiān)控方法包括：將所監(jiān)控項目的實際任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)的基準工期模型對應(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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								      本發(fā)明公開一種細菌檢測方法及系統(tǒng)，屬于細菌檢測。針對現(xiàn)有細菌檢測耗時長且精度低的問題，本發(fā)明提供一種細菌檢測方法，包括獲取真實場景的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進行訓(xùn)練，得到Y(jié)OLOv5s檢測模型；所述Y...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種項目管理方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法包括：當接收到對目標項目進行管理的指令時，確定關(guān)聯(lián)用戶；監(jiān)測是否接收到關(guān)聯(lián)用戶對目標項目的關(guān)聯(lián)操作指令；當接收到關(guān)聯(lián)操作指令時，確定當前關(guān)聯(lián)操作指令對應(yīng)的項目關(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)點云提取精度和效率不高的問題。該方法包括：對原始點云數(shù)據(jù)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(zhuǎn)，利用LeWoS算法對單木點云進行分析并通過...
								
            
							
            
							
						
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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(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)明提供了一種基于紅外熱圖像的乳腺分析方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，步驟S1：獲取包括乳腺區(qū)域的光感值的紅外熱圖像；步驟S2：將光感值劃分為若干種色階；步驟S3：通過深度學(xué)習(xí)分割模型對紅外熱圖像進行乳腺區(qū)域和血管區(qū)域的分割；步驟S4：基于分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能和目標檢測技術(shù)領(lǐng)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(wǎng)絡(luò)作為SAR圖像細粒度目標檢測基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于動態(tài)卷積的細粒度特征增強模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于狀態(tài)空間的圖像變化檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：將雙時相遙感圖像分別輸入至兩個權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡(luò)分支中，通過多個編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進行編碼處理，分別得到第一時相特征圖，以及第二時相特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開內(nèi)容涉及用于基于高光譜圖像估計物體分類的分類方法、分類裝置以及存儲介質(zhì)。根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施例，該分類方法包括：使用基于第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點級分類器提取高光譜圖像中的單個感興趣類型物體的輪廓區(qū)內(nèi)的多個點中的各點的點級分類特征；以及使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及食品安全檢測領(lǐng)域，公開一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)與AI算法的食品安全智能檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過多源傳感器實時采集食品在各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，得到多模態(tài)食品數(shù)據(jù)；對多模態(tài)食品數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標準化的多模態(tài)食品數(shù)據(jù)，多模態(tài)食品數(shù)據(jù)包括時序數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種面向復(fù)雜場景下自適應(yīng)偽裝目標的識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能的計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：將獲取的待測圖像輸入目標識別模型中進行處理，得到目標識別結(jié)果；所述目標識別模型是基于交互引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和顯著性感知協(xié)同優(yōu)化損失...
								
            
							
            
							
						
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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(jù)融合的特征進行干擾因素識別；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)風險評估的訓(xùn)練集擴展方法，該方法包括：獲取由不同復(fù)發(fā)風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行聚類，并確定每個目標簇對應(yīng)的復(fù)發(fā)風險等級；對每個目標簇內(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，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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								      本申請實施例公開了一種語音模型的處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過非平行語音轉(zhuǎn)換模型基于多個預(yù)設(shè)樣本對生成轉(zhuǎn)換語音后，采用指定音色語音和轉(zhuǎn)換語音對預(yù)設(shè)平行語音轉(zhuǎn)換模型進行預(yù)訓(xùn)練，從而得到一個通用的基礎(chǔ)平行語音轉(zhuǎn)換模型，后續(xù)可以根據(jù)不...
								
            
							
            
							
						
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