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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(qǐng)公開了一種操作意圖的識(shí)別方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置，涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：識(shí)別目標(biāo)語音中攜帶的設(shè)備功能以及多個(gè)目標(biāo)關(guān)鍵詞；組合所述設(shè)備功能以及所述多個(gè)目標(biāo)關(guān)鍵詞構(gòu)建參考操作意圖；從所述參考操作意圖中篩選出可信度高于目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像特征提取領(lǐng)域，尤其涉及一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設(shè)備。方法包括：獲取待識(shí)別圖像；將待識(shí)別圖像輸入預(yù)設(shè)細(xì)胞通道進(jìn)行特征編碼，得到待識(shí)別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關(guān)聯(lián)有時(shí)間戳的若干個(gè)脈沖事件；根據(jù)全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及語言合成技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于喉震信號(hào)分析的語音生成方法及系統(tǒng)，其方法包括：通過喉振發(fā)聲器采集喉震信號(hào)；將振動(dòng)、壓力以及聲音多維度數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的喉震數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，并根據(jù)比對(duì)結(jié)果，對(duì)振動(dòng)、壓力以及聲音多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)的語義部件姿態(tài)估計(jì)方法，提出了SURF?FPS算法與CPFNet模型，SURF?FPS算法為聯(lián)合SURF算法的物體模型三維關(guān)鍵點(diǎn)采樣方法，用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，能夠綜合考慮物體的幾何特征與潛在的表面紋理特征，使選取的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng)，涉及智能音頻制作技術(shù)領(lǐng)域，包括，通過SDIO協(xié)議從SD NAND固態(tài)存儲(chǔ)器中讀取音頻數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)送入環(huán)形緩沖區(qū)，實(shí)施ECC機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和錯(cuò)誤糾正；利用深度學(xué)習(xí)算法分析緩沖區(qū)中的音頻數(shù)據(jù)，并動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)情感感知的智能對(duì)話控制方法及相關(guān)裝置，其方法包括：智能外呼機(jī)器人一體機(jī)進(jìn)入智能對(duì)話監(jiān)控模式，對(duì)當(dāng)前環(huán)境下的目標(biāo)用戶的語音音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)話監(jiān)控處理，獲得對(duì)話監(jiān)控結(jié)果；基于對(duì)話監(jiān)控結(jié)果進(jìn)入對(duì)話模式，并對(duì)語音音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高豐富度高真實(shí)感SAR圖像測(cè)試數(shù)據(jù)生成方法及裝置，包括以下步驟：構(gòu)建前景目標(biāo)庫；構(gòu)建背景庫；接收用戶輸入的前景參數(shù)集合；根據(jù)所述前景參數(shù)集合，生成多樣性前景SAR圖像；接收用戶輸入的背景參數(shù)集合；根據(jù)所述場(chǎng)景類型從所述背景庫...
								
            
							
            
							
						
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								      一種橡膠增塑劑的生產(chǎn)方法，其特征在于使用溶劑抽提的方法，第一溶劑包括苯酚、糠醛、N?甲基吡咯烷酮、二甲基亞砜中的一種，進(jìn)入第一和第二抽提塔上部，第二溶劑為碳數(shù)在6?20個(gè)碳的烷烴和/或環(huán)烷烴，進(jìn)入三個(gè)抽提塔下部，原料油為抽出油，原料油從第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，尤其為基于AI分身虛擬數(shù)字人實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)及使用方法，包括以下步驟：步驟一：獲取麥克風(fēng)采集的原始語言信號(hào)數(shù)據(jù)
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于特征描述子的匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖形圖像及點(diǎn)云處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括以下步驟：獲取輸入數(shù)據(jù)中目標(biāo)表面的圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成圖像特征描述子，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種音素后驗(yàn)圖模型訓(xùn)練方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過利用主唱音頻與和聲音頻在音素后驗(yàn)圖特征上的差異，對(duì)音素后驗(yàn)圖模型進(jìn)行訓(xùn)練，并且和聲音頻為基于主唱音頻生成的包含除主唱外其余人聲的音頻，由此經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種區(qū)分課堂對(duì)話中的身份的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取課堂音頻文件；調(diào)用預(yù)置的語音識(shí)別模型對(duì)所述課堂音頻文件進(jìn)行語音識(shí)別，得到所述課堂音頻文件中的文本內(nèi)容；利用訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)所述文本內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源遙感影像地表水體提取方法。以SAR影像為主，融合光學(xué)影像、數(shù)字高程模型及局部入射角信息。先對(duì)SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、幾何校正與噪聲抑制，并進(jìn)行多源數(shù)據(jù)空間分辨率匹配。隨后采用自適應(yīng)貝葉斯超像素分割方法將影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于人工智能語音交互的機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程操控裝置，基于人工智能語音交互的機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程操控裝置包括：用戶交互設(shè)備，機(jī)電設(shè)備，邊緣認(rèn)知體，預(yù)測(cè)性主動(dòng)安全交互引擎；基于人工智能語音交互的機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程操控方法包括以下步驟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測(cè)與區(qū)域分割方法，其方法包括：將采集的可見光圖像和紅外光譜圖像對(duì)齊空間位置；對(duì)可見光圖像進(jìn)行去霧處理后，基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力施工進(jìn)度智能化管理方法及系統(tǒng)，包括通過無人機(jī)按預(yù)設(shè)高度測(cè)定位置周期性巡航，實(shí)時(shí)采集鐵塔建設(shè)的視頻流；基于視頻流識(shí)別當(dāng)前施工高度并與預(yù)設(shè)高度閾值比對(duì)，達(dá)任一閾值時(shí)判定到達(dá)施工進(jìn)度節(jié)點(diǎn)并生成觸發(fā)信號(hào)；響應(yīng)信號(hào)獲取對(duì)應(yīng)安裝監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于智能眼鏡的目標(biāo)語音調(diào)控方法、裝置及設(shè)備，屬于智能穿戴技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有技術(shù)通常對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，用戶難以獲得契合自身需求的語音信號(hào)的問題。包括，獲取當(dāng)前場(chǎng)景中說話人的音頻信息，并將其劃分為多個(gè)音頻片段；獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機(jī)器人定位方法，通過離散小波變換對(duì)多模態(tài)傳感器輸入特征進(jìn)行多頻域分解，分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息，并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)提取后特征的增強(qiáng)。具體而...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于視覺詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹種識(shí)別方法，涉及樹種橫切面微觀圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)集構(gòu)建；S2：利用視覺詞袋模型提取局部特征；S3：利用狀態(tài)空間模型提取全局特征；S4：多層次特征融合；S5：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)作物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于地理先驗(yàn)信息的作物表型自動(dòng)識(shí)別方法。包括：通過地理配準(zhǔn)、點(diǎn)云文件轉(zhuǎn)換和地面特定點(diǎn)匹配，將全部圖像確定在同一坐標(biāo)系；對(duì)確定在同一坐標(biāo)系的圖像進(jìn)行全自動(dòng)分割或半自動(dòng)分割，得到多源作物遙感的圖像的小區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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