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                  		樂器;聲學設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點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)場景點云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)提取點云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點云數(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)絡作為SAR圖像細粒度目標檢測基礎(chǔ)網(wǎng)絡，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)集進行預處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進行訓練，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發(fā)風險評估的訓練集擴展方法，該方法包括：獲取由不同復發(fā)風險等級下的歷史影像構(gòu)成的初始訓練集；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的復發(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)下界為訓練目標，訓練所述模型；合成語音波形。還涉及了裝置，包括HAE、HCE、HAD、訓練模塊；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)換語音對預設(shè)平行語音轉(zhuǎn)換模型進行預訓練，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)系的多組點云數(shù)據(jù)，并分別將每組點云數(shù)據(jù)劃分為對應的多個網(wǎng)格；計算各個網(wǎng)格對應的點云描述信息，并根據(jù)點云描述信息，計算每組點云數(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：將雙時相遙感圖像分別輸入至兩個權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡分支中，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)集依次進行整理、轉(zhuǎn)換及處理；在YOLOv8特征提取主干網(wǎng)絡中引入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、財務管理模塊、業(yè)務管理模塊、研發(fā)管理模塊；本發(fā)明對企業(yè)整體運營情況進行數(shù)據(jù)分析和評估，重點識別研發(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：通過深度學習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)明實施例提供了一種目標檢測網(wǎng)絡的更新方法、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檢測網(wǎng)絡，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行目標檢測...
								
            
							
            
							
						
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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：獲取目標遙感影像，目標遙感影像為目標流域在指定時空范圍內(nèi)的遙感影像，目標流域包括裸土區(qū)域和其他地物區(qū)域；根據(jù)預設(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習的說話人驗證方法及系統(tǒng)，其中方法包括以下步驟：構(gòu)建聲紋特征提取模型，并利用域外標注數(shù)據(jù)對聲紋特征提取模型進行預訓練；對經(jīng)過預訓練的所述聲紋特征提取模型進行優(yōu)化；利用經(jīng)過上述優(yōu)化及預訓練的所述聲紋特征提取模型提取待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的結(jié)清函件處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取目標貸款業(yè)務的貸款結(jié)清信息，其中，貸款結(jié)清信息包括貸款詳情數(shù)據(jù)和結(jié)清數(shù)據(jù)；根據(jù)貸款結(jié)清信息，對目標貸款業(yè)務進行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速鐵路鋼軌廓形檢測方法及裝置，其中方法包括：獲得高速鐵路鋼軌圖像；根據(jù)高速鐵路鋼軌圖像，利用時空上下文算法確定鋼軌感興趣區(qū)域像素點；利用DBSCAN聚類算法對鋼軌感興趣區(qū)域像素點進行掃描，確定鋼軌感興趣區(qū)域的干擾點簇；對去...
								
            
							
            
							
						
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