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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(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(jìn)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(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感興趣類型物體的輪廓區(qū)內(nèi)的多個點(diǎn)中的各點(diǎn)的點(diǎn)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(shí)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(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(biāo)的識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能的計(jì)算機(jī)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(biāo)識別模型中進(jìn)行處理，得到目標(biāo)識別結(jié)果；所述目標(biāo)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(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，并確定每個目標(biāo)簇對應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級；對每個目標(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)的多個網(wǎng)格；計(jì)算各個網(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)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的回聲消除降噪方法，涉及回聲降噪優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，用于解決回聲消除過程情感捕捉差的問題；本發(fā)明通過結(jié)合時頻域變換、情感識別網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，有效保留語音的情感信息，通過提取回聲語音信號的時頻特征，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市歷史建筑修繕保護(hù)系統(tǒng)，包括監(jiān)測評估系統(tǒng)、干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)和運(yùn)維管理系統(tǒng)；監(jiān)測評估系統(tǒng)包括登記和評估兩個模塊，分別用于登記歷史建筑信息和評估修繕保護(hù)先決條件；干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)包括修繕申報(bào)、施工和驗(yàn)收三個模塊。本發(fā)明通過對城市歷史建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種語音識別模型的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)作用于RPA平臺的圖形用戶界面的模型選擇操作，從RPA平臺的數(shù)據(jù)庫中獲取多個目標(biāo)場景的語音識別模型，對多個目標(biāo)場景的語音識別模型的模型參數(shù)進(jìn)行N次迭代確定聯(lián)邦語音識...
								
            
							
            
							
						
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