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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 一種基于特征選擇和集成學(xué)習(xí)的時間序列植被指數(shù)作物分類方法,它屬于作物分類技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有模型的泛化能力弱、模型訓(xùn)練與推理效率低以及模型分類準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明基于遙感影像時間序列特征數(shù)據(jù)集,通過逐步增加特征的方式來構(gòu)建最優(yōu)特征子...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于計算機視覺的自動閱卷方法,包括:圖像采集與預(yù)處理:采集答題卡圖像,通過灰度化、二值化處理進(jìn)行圖像模糊檢測和校正識別并剔除不清晰圖像,本發(fā)明通過圖像灰度化、局部自適應(yīng)二值化、模糊檢測及透視校正等圖像預(yù)處...
          • 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(luò)分支中,通過多個編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進(jìn)行編碼處理,分別得到第一時相特征圖,以及第二時相特...
          • 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(jìn)行特征融合;S2、干擾類型分類模型根據(jù)融合的特征進(jìn)行干擾因素識別;S3、根據(jù)干擾因素的識別結(jié)果...
          • 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(biāo)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...
          • 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(jìn)行整理、轉(zhuǎn)換及處理;在YOLOv8特征提取主干網(wǎng)絡(luò)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...
          • 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(wù)管理模塊、業(yè)務(wù)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(jìn)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...
          • 本發(fā)明公開了一種城市歷史建筑修繕保護系統(tǒng),包括監(jiān)測評估系統(tǒng)、干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)和運維管理系統(tǒng);監(jiān)測評估系統(tǒng)包括登記和評估兩個模塊,分別用于登記歷史建筑信息和評估修繕保護先決條件;干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)包括修繕申報、施工和驗收三個模塊。本發(fā)明通過對城市歷史建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的回聲消除降噪方法,涉及回聲降噪優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,用于解決回聲消除過程情感捕捉差的問題;本發(fā)明通過結(jié)合時頻域變換、情感識別網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型,有效保留語音的情感信息,通過提取回聲語音信號的時頻特征,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與...
          • 本發(fā)明提供一種語音識別模型的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)作用于RPA平臺的圖形用戶界面的模型選擇操作,從RPA平臺的數(shù)據(jù)庫中獲取多個目標(biāo)場景的語音識別模型,對多個目標(biāo)場景的語音識別模型的模型參數(shù)進(jìn)行N次迭代確定聯(lián)邦語音識...
          • 本發(fā)明公開了一種基于方言語音生成圖片的方法及裝置。其中,方法包括:通過多模態(tài)特征融合模型提取待處理方言語音的聲學(xué)特征;基于預(yù)先構(gòu)建的方言語音詞典查找聲學(xué)特征對應(yīng)的方言,生成待處理方言語音的方言文本;根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的方言語義網(wǎng)絡(luò)對方言文本進(jìn)行映...
          • 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(jìn)行掃描,確定鋼軌感興趣區(qū)域的干擾點簇;對去...
          • 本發(fā)明提供了一種基于遷移學(xué)習(xí)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(biāo)注數(shù)據(jù)對聲紋特征提取模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;對經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的所述聲紋特征提取模型進(jìn)行優(yōu)化;利用經(jīng)過上述優(yōu)化及預(yù)訓(xùn)練的所述聲紋特征提取模型提取待...
          • 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(biāo)貸款業(yè)務(wù)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(biāo)貸款業(yè)務(wù)進(jìn)行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理,得到目...
          • 本發(fā)明公開了一種紋層狀頁巖紋層類型識別及孔隙結(jié)構(gòu)逐紋層表征方法和裝置,該方法可以包括:對紋層狀頁巖樣品的AMICS圖像和BSE圖像,以AMICS圖像為基準(zhǔn),分別對AMICS圖像和BSE圖像以紋層為單元進(jìn)行分割,以得到若干張與單紋層對應(yīng)的分割...
          • 本公開實施例提供了一種用撥片自由切換音色的方法,包括:S101、通過撥片選擇指定音色模式以生成初始音色配置指令;S102、將生成的初始音色配置指令輸入至預(yù)設(shè)算法中,同時啟動信號路徑中的噪聲屏蔽機制,確保傳輸路徑中不引入額外干擾;S103、所...
          • 本申請?zhí)峁┮环N故障工單管理方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),創(chuàng)建工單?文檔一體化架構(gòu)的動態(tài)工單日志,將獲取到的用于反映故障設(shè)備的故障情況所需的工單信息,按照預(yù)設(shè)的文檔字段映射表分別添加至預(yù)設(shè)文檔的工單顯示區(qū)域,同時將故障設(shè)備的故障處理信息對應(yīng)的待編輯內(nèi)...
          • 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(fù)發(fā)風(fēng)險評估的訓(xùn)練集擴展方法,該方法包括:獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險等級下的歷史影像構(gòu)成的初始訓(xùn)練集;基于不同歷史影像之間的相似情況進(jìn)行聚類,并確定每個目標(biāo)簇對應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險等級;對每個目標(biāo)簇內(nèi)的...
          • 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(xùn)練目標(biāo),訓(xùn)練所述模型;合成語音波形。還涉及了裝置,包括HAE、HCE、HAD、訓(xùn)練模塊;其中,HAE包括:幀級...
          • 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(yù)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(yù)設(shè)平行語音轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)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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