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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(biāo)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個樣...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種偽標(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(xùn)練的偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ皖A(yù)測得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于認(rèn)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(rèn)知評價的影響，利用強化學(xué)習(xí)算法建立對話情感計算模型；建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)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(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；針對每一深度...
								
            
							
            
							
						
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								      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(rèn)知評價模型的強化學(xué)習(xí)模型，和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語音情感識...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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(biāo)體系，并根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系對業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項進(jìn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(biāo)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(biāo)語言。然后，基于第一組配對數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xué)習(xí)與個性化子模塊，將深度學(xué)習(xí)語音識別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音頻檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種藍(lán)牙音箱的音頻輸入檢測方法及裝置，其中，該方法包括：對藍(lán)牙音箱中多種輸入源的音頻信號進(jìn)行采集和去噪，得到標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號幀；對所述標(biāo)準(zhǔn)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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								      本發(fā)明公開了一種多語種免切換交互方法、裝置以及電子設(shè)備，將多個語種的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練多語種語音識別模型，基于多語種共性特征混合建模，實現(xiàn)多語言無縫免切換語音交互，具體地，將輸入的混合語種語音音頻特征送入端到端的多語種語音識別模型中，從中獲取多語...
								
            
							
            
							
						
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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方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對待檢測圖像進(jìn)行多維復(fù)雜度評估，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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								      本申請涉及工業(yè)智能平臺的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)實驗全過程智能化處理系統(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，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并存儲；本地知識庫，獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關(guān)聯(lián)的本地數(shù)據(jù)；智能處理模塊，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時頻特征聯(lián)合建模的語音增強方法及系統(tǒng)，涉及語音增強技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待增強的失真語音信號；對失真語音信號進(jìn)行短時傅里葉變換，得到幅度譜和相位譜，并從中提取時頻特征；通過編碼器對時頻特征進(jìn)行編碼，以提高語義維度和時間感受...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種對液態(tài)油流(例如熱解油流)進(jìn)行加氫處理的方法和設(shè)備，其通過在固定床反應(yīng)器中連續(xù)操作，在還原的鎳(Ni)催化劑的存在下，在80?250℃的溫度、10?200barg的壓力、0.1?6.0h?1的液時空速(L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)多尺度模塊的魯棒圖像分類方法，涉及計算機視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜紋理、細(xì)粒度分類和類不平衡數(shù)據(jù)場景中的特征提取不足和分布適應(yīng)性差的問題，提出了一種改進(jìn)的EfficientNet?BSFT?S模型...
								
            
							
            
							
						
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