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          樂器;聲學設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 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,通過實時采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運輸車輛的多維數(shù)據(jù),并整合分析各項信息,精準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)...
          • 一種處理烴進料的方法可包括:將烴進料分餾成輕質(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)流進料至第一流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū);將中間流進料至第二FCC反應(yīng)區(qū);并將加氫處理的重質(zhì)流進料至第三FCC反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含...
          • 本申請實施例提供了一種聲學事件檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),以提高聲學事件檢測的準確性。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,提取目標音頻片段的第一聲學特征,所述目標音頻片段包括多個音頻幀;確定多個批次的第一聲學特征對...
          • 本公開的實施方式涉及一種處理烴進料的方法,包括:將烴進料分餾成輕質(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)的進料流,并將改質(zhì)的進料流進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...
          • 本申請公開了基于時頻域特征融合的語音增強方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:對初始語音訓練數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,得到目標語音訓練數(shù)據(jù)集;對目標語音訓練數(shù)據(jù)集進行特征提取,得到候選語音特征;對候選語音特征進行歸一化,得到目標語音特征;對目標時域特征和...
          • 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:通過目標模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進行下采樣處理,得到多個尺度的第二圖像;通過所述目標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圖像進行...
          • 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行獨立的分析和處理;使用預(yù)先設(shè)置的目...
          • 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識別方法,包括步驟:構(gòu)建帶有地理標記的圖像數(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...
          • 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)建訓練集;訓練集中每個樣...
          • 本申請實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。檢測基點按...
          • 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...
          • 本公開實施例提供一種偽標簽?zāi)P偷挠柧毞椒ā⒀b置、設(shè)備及存儲介質(zhì),其中方法包括:獲取樣本圖像的標簽信息和邊緣信息;獲取所述樣本圖像的第一分類預(yù)測結(jié)果和第一邊緣預(yù)測結(jié)果,所述第一分類預(yù)測結(jié)果和第一邊緣預(yù)測結(jié)果通過待訓練的偽標簽?zāi)P皖A(yù)測得到;根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于認知評價多模態(tài)融合的對話情感計算方法及裝置,包括:建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫以及情緒調(diào)節(jié)策略模型,從情感產(chǎn)生機制的角度綜合考慮對話上下文語境信息和認知評價的影響,利用強化學習算法建立對話情感計算模型;建立基于聲學和深度特征尋...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的遙感測繪方法及系統(tǒng),涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)域;獲取目標地區(qū)的遙感衛(wèi)星圖像進行區(qū)域特征提取得到區(qū)域特征圖像集;對區(qū)域特征圖像進行深度信息提取得到深度圖像,將區(qū)域特征圖像和深度圖像進行融合得到深度特征圖像;針對每一深度...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)融合的對話情感計算方法及裝置,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知評價模型的強化學習模型,和基于聲學特征和深度特征尋優(yōu)融合的語音情感識...
          • 本發(fā)明公開了個性化發(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...
          • 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)場景處理系統(tǒng);在業(yè)務(wù)場景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標體系,并根據(jù)業(yè)務(wù)指標體系對業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項進行監(jiān)督,得到業(yè)務(wù)事項監(jiān)督結(jié)果;根據(jù)業(yè)務(wù)事...
          • 根據(jù)本公開的實現(xiàn),提出了用于語音合成和語音識別的方案。根據(jù)該方案,支持至少一種語言的語音合成(TTS)模型和自動語音識別(ASR)模型被獲取。基于目標語言的第一組配對數(shù)據(jù)來調(diào)整該TTS模型和ASR模型,以支持目標語言。然后,基于第一組配對數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種嵌入式語音識別控制模塊及其設(shè)備交互系統(tǒng),其中,所述嵌入式語音識別控制模塊包括語音采集子模塊、語音預(yù)處理子模塊、語音識別與命令解析子模塊、控制指令生成子模塊、執(zhí)行器與反饋子模塊以及自適應(yīng)學習與個性化子模塊,將深度學習語音識別技...
          • 本發(fā)明涉及音頻檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種藍牙音箱的音頻輸入檢測方法及裝置,其中,該方法包括:對藍牙音箱中多種輸入源的音頻信號進行采集和去噪,得到標準化的音頻信號幀;對所述標準化的音頻信號幀執(zhí)行頻域轉(zhuǎn)換處理,得到音頻特征數(shù)據(jù);對所述音頻特征數(shù)據(jù)...
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