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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種多語種免切換交互方法、裝置以及電子設備，將多個語種的數據聯合訓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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								      基于樣本擴充和空間?光譜注意力機制的小樣本高光譜圖像分類方法、設備和介質，涉及計算機視覺與高光譜圖像處理技術領域。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，并獲得增強光譜特征的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)智能平臺的技術領域，尤其是涉及一種基于物聯網的研發(fā)實驗全過程智能化處理系統及方法，其包括：采集模塊，采集各環(huán)節(jié)中的原始數據；物聯網平臺，對原始數據進行分類并存儲；本地知識庫，獲取原始數據并檢索關聯的本地數據；智能處理模塊，根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數字信息傳輸領域，公開一種基于語音聲紋識別的保險箱加密方法，包括：通過同步采集用戶終端與保險箱的環(huán)境聲學指紋，結合語音信號提取的聲紋瞬態(tài)熵特征及發(fā)聲時無線信道的物理層調制特征，構建三重物理層驗證機制協同生成一次性會話密鑰。本發(fā)明將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺領域，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)域路面圖像數據；圖像處理模塊，用于接收并處理高清攝像頭的圖像數據；所述圖像處理模塊包括圖像預處理單元和積水區(qū)域識別單元，所述圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種交互關系檢測方法、模型訓練方法、設備及存儲介質。其中，方法包括如下的步驟：獲取待檢測圖像；利用訓練過的交互關系檢測模型對所述待檢測圖像進行交互關系檢測；其中，所述交互關系檢測模型，用于：根據所述待檢測圖像，確定所述待檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于時頻域特征融合的語音增強方法、裝置及電子設備，方法包括：對初始語音訓練數據集進行預處理，得到目標語音訓練數據集；對目標語音訓練數據集進行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進行歸一化，得到目標語音特征；對目標時域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像分割方法和裝置，存儲介質及電子設備。涉及人工智能技術領域，該方法包括：通過目標模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進行下采樣處理，得到多個尺度的第二圖像；通過所述目標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圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施方式涉及一種處理烴進料的方法，包括：將烴進料分餾成輕質流和重質流，加氫處理重質流以形成加氫處理的重質流，將輕質流和加氫處理的重質流合并以形成改質的進料流，并將改質的進料流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應區(qū)，從而產生包含輕質烯...
								
            
							
            
							
						
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								      一種處理烴進料的方法可包括：將烴進料分餾成輕質流、中間流和重質流；加氫處理重質流以形成加氫處理的重質流；以及將輕質流、中間流和加氫處理的重質流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應區(qū)，從而產生包含輕質烯烴的產物流。在相同的FCC反應區(qū)內，輕質...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種KTV系統，包括音頻處理模塊、耳機以及外放音響，其中，所述音頻處理模塊分別于所述耳機以及所述外放音響進行通信連接；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)送至所述耳機以及將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種控制設備移動的方法、裝置、設備和存儲介質，屬于自動移動設備領域。所述方法包括：獲取自動移動設備拍攝的第一圖像；在所述第一圖像中識別定位圖標，得到所述定位圖標在所述第一圖像中的位置；基于所述定位圖標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后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預測模型，屬于頸椎病術后預測領域；一種頸椎病患者頸前路術后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預測模型包括：分類器以及輸入分類器的危險因素；分類器通過獲取患者目標區(qū)域的醫(yī)學影像，進行預處理并勾畫感興趣區(qū)域，之后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種模型訓練方法、關鍵點選擇方法、裝置、設備及介質。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓練圖像數據的第一高維特征圖和變換圖像數據的第二高維特征圖；通過關鍵點檢測模塊輸出的第一預測關鍵點概率圖、第一預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術領域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結分類方法，S1：拍攝甲狀腺癌中央淋巴結的超聲圖像；S2：建立甲狀腺結節(jié)分割網絡S3：利用甲狀腺癌中央淋巴結的超聲圖像及分割掩膜對影像組學特征進行提取，運用自調節(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行分割；S2采用色彩空間轉換、統計特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測技術領域，首先構建劣化病害樣本庫，建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結合真實與虛擬樣本，采用改進雙分支生成對抗網絡進行數據增強，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練方法，涉及違禁品識別技術領域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對X光圖像進行預處理，得到X光圖像的增強圖像；基于樣本圖像分析增強圖像中相同材質的不同物品之間的RGB差閾值；基于RG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程項目管理技術領域，具體為一種水利水電工程項目管理系統，系統包括：動態(tài)水文預測模塊基于監(jiān)測數據，獲取水位值、降雨量值和流速值，結合泄洪通道動態(tài)流量和施工圍堰基礎水位變化計算節(jié)點間流速變化率。本發(fā)明中，通過基于施工節(jié)點溫控參數與排...
								
            
							
            
							
						
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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、設備及介質，方法包括：對待檢測圖像進行多維復雜度評估，聯合信息熵、邊緣密度、紋理及梯度方差生成分類標簽；基于動態(tài)閾值將圖像劃分為高/低復雜度數據，分別采用參數化增強與多模態(tài)特征融合策略...
								
            
							
            
							
						
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