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                  		樂(lè)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(kāi)了一種圖像分割方法和裝置，存儲(chǔ)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(guò)目標(biāo)模型的嵌入模塊對(duì)待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理，得到多個(gè)尺度的第二圖像；通過(guò)所述目標(biāo)模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種視頻幀剪輯圖像分割處理方法，通過(guò)首先從待剪輯的視頻中提取視頻幀圖像，根據(jù)視頻的時(shí)間序列和時(shí)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(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的分析和處理；使用預(yù)先設(shè)置的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于頻域?空間域的雙域聚合的視覺(jué)地點(diǎn)識(shí)別方法，包括步驟：構(gòu)建帶有地理標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；給定輸入圖像，使用視覺(jué)特征提取器對(duì)輸入圖像提取局部的空間域特征圖；通過(guò)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(guò)多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種森林弱擾動(dòng)區(qū)域識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及森林檢測(cè)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(zhǎng)時(shí)間序列影像的變化檢測(cè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型；根據(jù)兩個(gè)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個(gè)樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于多尺度梯度直方圖特征的混合類別物體檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及嵌入式設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)獲取含多個(gè)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(cè)基點(diǎn)按...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)抗模式下二元自然語(yǔ)音音頻作業(yè)批改方法及系統(tǒng)，首先設(shè)置對(duì)抗模式及音頻作業(yè)參數(shù)，所述對(duì)抗模式為人機(jī)對(duì)抗模式、雙人多抗模式、三人對(duì)抗模式及三人以上的多人對(duì)抗模式中的一種，所述音頻作業(yè)參數(shù)包括音頻類...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供一種偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷挠?xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取樣本圖像的標(biāo)簽信息和邊緣信息；獲取所述樣本圖像的第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果，所述第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)待訓(xùn)練的偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于認(rèn)知評(píng)價(jià)多模態(tài)融合的對(duì)話情感計(jì)算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)以及情緒調(diào)節(jié)策略模型，從情感產(chǎn)生機(jī)制的角度綜合考慮對(duì)話上下文語(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)的影響，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法建立對(duì)話情感計(jì)算模型；建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感測(cè)繪方法及系統(tǒng)，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域；獲取目標(biāo)地區(qū)的遙感衛(wèi)星圖像進(jìn)行區(qū)域特征提取得到區(qū)域特征圖像集；對(duì)區(qū)域特征圖像進(jìn)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(jìn)行融合得到深度特征圖像；針對(duì)每一深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)融合的對(duì)話情感計(jì)算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，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(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語(yǔ)音情感識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了個(gè)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(cè)子模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸出端和輸入端...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shí)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(chǎng)景處理系統(tǒng)；在業(yè)務(wù)場(chǎng)景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，并根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系對(duì)業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項(xiàng)進(jìn)行監(jiān)督，得到業(yè)務(wù)事項(xiàng)監(jiān)督結(jié)果；根據(jù)業(yè)務(wù)事...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)現(xiàn)，提出了用于語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識(shí)別的方案。根據(jù)該方案，支持至少一種語(yǔ)言的語(yǔ)音合成(TTS)模型和自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型被獲取。基于目標(biāo)語(yǔ)言的第一組配對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標(biāo)語(yǔ)言。然后，基于第一組配對(duì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種嵌入式語(yǔ)音識(shí)別控制模塊及其設(shè)備交互系統(tǒng)，其中，所述嵌入式語(yǔ)音識(shí)別控制模塊包括語(yǔ)音采集子模塊、語(yǔ)音預(yù)處理子模塊、語(yǔ)音識(shí)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?zhàn)幽K以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)與個(gè)性化子模塊，將深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音頻檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種藍(lán)牙音箱的音頻輸入檢測(cè)方法及裝置，其中，該方法包括：對(duì)藍(lán)牙音箱中多種輸入源的音頻信號(hào)進(jìn)行采集和去噪，得到標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號(hào)幀；對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號(hào)幀執(zhí)行頻域轉(zhuǎn)換處理，得到音頻特征數(shù)據(jù)；對(duì)所述音頻特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多語(yǔ)種免切換交互方法、裝置以及電子設(shè)備，將多個(gè)語(yǔ)種的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別模型，基于多語(yǔ)種共性特征混合建模，實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)言無(wú)縫免切換語(yǔ)音交互，具體地，將輸入的混合語(yǔ)種語(yǔ)音音頻特征送入端到端的多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別模型中，從中獲取多語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多尺度特征融合的外立面裂縫檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行多維復(fù)雜度評(píng)估，聯(lián)合信息熵、邊緣密度、紋理及梯度方差生成分類標(biāo)簽；基于動(dòng)態(tài)閾值將圖像劃分為高/低復(fù)雜度數(shù)據(jù)，分別采用參數(shù)化增強(qiáng)與多模態(tài)特征融合策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于RMSD?Net的腹橫肌平面組織結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及應(yīng)用，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟：針對(duì)已獲取的具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，建立腹部超聲圖像數(shù)據(jù)集；其中，所述具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像中包括在T...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及工業(yè)智能平臺(tái)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)實(shí)驗(yàn)全過(guò)程智能化處理系統(tǒng)及方法，其包括：采集模塊，采集各環(huán)節(jié)中的原始數(shù)據(jù)；物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并存儲(chǔ)；本地知識(shí)庫(kù)，獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關(guān)聯(lián)的本地?cái)?shù)據(jù)；智能處理模塊，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)頻特征聯(lián)合建模的語(yǔ)音增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待增強(qiáng)的失真語(yǔ)音信號(hào)；對(duì)失真語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，得到幅度譜和相位譜，并從中提取時(shí)頻特征；通過(guò)編碼器對(duì)時(shí)頻特征進(jìn)行編碼，以提高語(yǔ)義維度和時(shí)間感受...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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