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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(gè)圖像塊令牌(Patch Token)序列；特征融合網(wǎng)絡(luò)，用于將所述多個(gè)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了目標(biāo)模型生成方法、圖像處理方法和裝置，涉及人工智能、計(jì)算機(jī)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(jìn)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)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點(diǎn)云場景開放式語義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點(diǎn)云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)全局特征，再通過上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能和目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種實(shí)例特征增強(qiáng)的SAR圖像細(xì)粒度目標(biāo)檢測方法及裝置。該方法包括以下步驟：目標(biāo)檢測模型搭建：選擇yolov8網(wǎng)絡(luò)作為SAR圖像細(xì)粒度目標(biāo)檢測基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于動態(tài)卷積的細(xì)粒度特征增強(qiáng)模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種細(xì)菌檢測方法及系統(tǒng)，屬于細(xì)菌檢測。針對現(xiàn)有細(xì)菌檢測耗時(shí)長且精度低的問題，本發(fā)明提供一種細(xì)菌檢測方法，包括獲取真實(shí)場景的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進(jìn)行訓(xùn)練，得到Y(jié)OLOv5s檢測模型；所述Y...
								
            
							
            
							
						
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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(gè)針對不同干擾場景的視覺特征編碼器提取特征并進(jìn)行特征融合；S2、干擾類型分類模型根據(jù)融合的特征進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)評估的訓(xùn)練集擴(kuò)展方法，該方法包括：獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)行聚類，并確定每個(gè)目標(biāo)簇對應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級；對每個(gè)目標(biāo)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(biāo)，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(shí)施例公開了一種語音模型的處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)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(gè)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(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，從而得到一個(gè)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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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種點(diǎn)云匹配的檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取存在匹配關(guān)系的多組點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并分別將每組點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為對應(yīng)的多個(gè)網(wǎng)格；計(jì)算各個(gè)網(wǎng)格對應(yīng)的點(diǎn)云描述信息，并根據(jù)點(diǎn)云描述信息，計(jì)算每組點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間存...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)相遙感圖像分別輸入至兩個(gè)權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡(luò)分支中，通過多個(gè)編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進(jìn)行編碼處理，分別得到第一時(shí)相特征圖，以及第二時(shí)相特...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)時(shí)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(biāo)準(zhǔn)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(shí)序數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開內(nèi)容涉及用于基于高光譜圖像估計(jì)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(gè)實(shí)施例，該分類方法包括：使用基于第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)級分類器提取高光譜圖像中的單個(gè)感興趣類型物體的輪廓區(qū)內(nèi)的多個(gè)點(diǎn)中的各點(diǎn)的點(diǎn)級分類特征；以及使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種障礙物的識別方法、裝置、設(shè)備以及軌道吊車。本發(fā)明提供的障礙物識別方法，通過采集來自不同維度（車頭方向和巷道側(cè)向）的圖像數(shù)據(jù)，能夠有效解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的低能見度環(huán)境下目標(biāo)漏檢和空間誤判的問題。首先，利用第一圖像采集裝置和第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鋼材缺陷檢測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括搜集鋼材表面缺陷數(shù)據(jù)集，并對表面缺陷數(shù)據(jù)集依次進(jìn)行整理、轉(zhuǎn)換及處理；在YOLOv8特征提取主干網(wǎng)絡(luò)中引入SPD?Conv模塊，并嵌入EMA模塊得到特征提取模型；在特征提取模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及企業(yè)信息管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的企業(yè)創(chuàng)業(yè)資源管理系統(tǒng)。包括創(chuàng)業(yè)階段評估模塊、人力資源管理模塊、財(cái)務(wù)管理模塊、業(yè)務(wù)管理模塊、研發(fā)管理模塊；本發(fā)明對企業(yè)整體運(yùn)營情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和評估，重點(diǎn)識別研發(fā)資源和市場資源，明確企...
								
            
							
            
							
						
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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(jìn)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)明實(shí)施例提供了一種目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的更新方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：獲取可見光圖像樣本、熱成像圖像樣本、融合圖像樣本、可見光檢測模型、熱成像檢測模型以及待更新目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，分別對可見光圖像樣本、熱成像圖像樣本以及融合圖像樣本進(jìn)行目標(biāo)檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及利用遙感識別地物的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種流域內(nèi)堆積體的快速識別方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取目標(biāo)遙感影像，目標(biāo)遙感影像為目標(biāo)流域在指定時(shí)空范圍內(nèi)的遙感影像，目標(biāo)流域包括裸土區(qū)域和其他地物區(qū)域；根據(jù)預(yù)設(shè)的環(huán)境參數(shù)閾值，在目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于遷移學(xué)習(xí)的說話人驗(yàn)證方法及系統(tǒng)，其中方法包括以下步驟：構(gòu)建聲紋特征提取模型，并利用域外標(biāo)注數(shù)據(jù)對聲紋特征提取模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；對經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的所述聲紋特征提取模型進(jìn)行優(yōu)化；利用經(jīng)過上述優(yōu)化及預(yù)訓(xùn)練的所述聲紋特征提取模型提取待...
								
            
							
            
							
						
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