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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?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)語音識別技...
								
            
							
            
							
						
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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(gè)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(shí)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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								      基于樣本擴(kuò)充和空間?光譜注意力機(jī)制的小樣本高光譜圖像分類方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺與高光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請是為了解決高光譜圖像分類中存在的樣本不足的問題。本申請利用光譜注意力模塊在高光譜圖像中提取光譜特征，并獲得增強(qiáng)光譜特征的...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)驗(yàn)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?cái)?shù)據(jù)；智能處理模塊，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字信息傳輸領(lǐng)域，公開一種基于語音聲紋識別的保險(xiǎn)箱加密方法，包括：通過同步采集用戶終端與保險(xiǎn)箱的環(huán)境聲學(xué)指紋，結(jié)合語音信號提取的聲紋瞬態(tài)熵特征及發(fā)聲時(shí)無線信道的物理層調(diào)制特征，構(gòu)建三重物理層驗(yàn)證機(jī)制協(xié)同生成一次性會話密鑰。本發(fā)明將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，具體公開了一種基于人工智能的積水深度監(jiān)測識別裝置，包括：高清攝像頭，用于持續(xù)采集監(jiān)測區(qū)域路面圖像數(shù)據(jù)；圖像處理模塊，用于接收并處理高清攝像頭的圖像數(shù)據(jù)；所述圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理單元和積水區(qū)域識別單元，所述圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種交互關(guān)系檢測方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，方法包括如下的步驟：獲取待檢測圖像；利用訓(xùn)練過的交互關(guān)系檢測模型對所述待檢測圖像進(jìn)行交互關(guān)系檢測；其中，所述交互關(guān)系檢測模型，用于：根據(jù)所述待檢測圖像，確定所述待檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于時(shí)頻域特征融合的語音增強(qiáng)方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：對初始語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語音特征；對目標(biāo)時(shí)域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像分割方法和裝置，存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過目標(biāo)模型的嵌入模塊對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第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施方式涉及一種處理烴進(jìn)料的方法，包括：將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流和重質(zhì)流，加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流，將輕質(zhì)流和加氫處理的重質(zhì)流合并以形成改質(zhì)的進(jìn)料流，并將改質(zhì)的進(jìn)料流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
								
            
							
            
							
						
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								      一種處理烴進(jìn)料的方法可包括：將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流和重質(zhì)流；加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流；以及將輕質(zhì)流、中間流和加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。在相同的FCC反應(yīng)區(qū)內(nèi)，輕質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種KTV系統(tǒng)，包括音頻處理模塊、耳機(jī)以及外放音響，其中，所述音頻處理模塊分別于所述耳機(jī)以及所述外放音響進(jìn)行通信連接；所述音頻處理模塊，用于分離歌曲文件中的原唱軌道信號和伴奏軌道信號，并將所述原唱軌道信號發(fā)送至所述耳機(jī)以及將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種控制設(shè)備移動的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，屬于自動移動設(shè)備領(lǐng)域。所述方法包括：獲取自動移動設(shè)備拍攝的第一圖像；在所述第一圖像中識別定位圖標(biāo)，得到所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置；基于所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測模型，屬于頸椎病術(shù)后預(yù)測領(lǐng)域；一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測模型包括：分類器以及輸入分類器的危險(xiǎn)因素；分類器通過獲取患者目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像，進(jìn)行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域，之后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖；通過關(guān)鍵點(diǎn)檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結(jié)分類方法，S1：拍攝甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像；S2：建立甲狀腺結(jié)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)S3：利用甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像及分割掩膜對影像組學(xué)特征進(jìn)行提取，運(yùn)用自調(diào)節(jié)Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺智能診斷方法，其包括步驟S1采集適宜水分、中度干旱和重度干旱脅迫下的多張小麥冠層圖像，并采用HSV?雙邊濾波優(yōu)化的Otsu閾值分割算法對小麥冠層圖像進(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫，建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實(shí)與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向物流場景的輕量化違禁品識別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到X光圖像的增強(qiáng)圖像；基于樣本圖像分析增強(qiáng)圖像中相同材質(zhì)的不同物品之間的RGB差閾值；基于RG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種水利水電工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：動態(tài)水文預(yù)測模塊基于監(jiān)測數(shù)據(jù)，獲取水位值、降雨量值和流速值，結(jié)合泄洪通道動態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計(jì)算節(jié)點(diǎn)間流速變化率。本發(fā)明中，通過基于施工節(jié)點(diǎn)溫控參數(shù)與排...
								
            
							
            
							
						
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