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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,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、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及森林檢測技術(shù)領域，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)建預測模型；根據(jù)兩個預測模型構(gòu)建訓練集；訓練集中每個樣...
								
            
							
            
							
						
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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)及嵌入式設備，涉及圖像處理領域。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簽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中方法包括：獲取樣本圖像的標簽信息和邊緣信息；獲取所述樣本圖像的第一分類預測結(jié)果和第一邊緣預測結(jié)果，所述第一分類預測結(jié)果和第一邊緣預測結(jié)果通過待訓練的偽標簽模型預測得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于認知評價多模態(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知評價的影響，利用強化學習算法建立對話情感計算模型；建立基于聲學和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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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學習與個性化子模塊，將深度學習語音識別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音頻檢測技術(shù)領域，公開了一種藍牙音箱的音頻輸入檢測方法及裝置，其中，該方法包括：對藍牙音箱中多種輸入源的音頻信號進行采集和去噪，得到標準化的音頻信號幀；對所述標準化的音頻信號幀執(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、裝置以及電子設備，將多個語種的數(shù)據(jù)聯(lián)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(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、設備及介質(zhì)，方法包括：對待檢測圖像進行多維復雜度評估，聯(lián)合信息熵、邊緣密度、紋理及梯度方差生成分類標簽；基于動態(tài)閾值將圖像劃分為高/低復雜度數(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)識別方法及應用，涉及圖像處理技術(shù)領域。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)的超聲圖像進行數(shù)據(jù)預處理，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)進行分類并存儲；本地知識庫，獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關聯(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習領域。針對現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在復雜紋理、細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性差的問題，提出了一種改進的EfficientNet?BSFT?S模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏電站監(jiān)控技術(shù)領域，具體公開了一種基于語音輔助的光伏電站監(jiān)控方法及系統(tǒng)，該方法包括：分別對唇部信息診斷模型和語音信息識別模型進行訓練；獲取光伏電站值班人員的當前語音信息及其對應的當前唇部圖像，并利用訓練好的唇部信息診斷模型診斷出...
								
            
							
            
							
						
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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(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)流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應區(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(zhì)，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(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預測模型，屬于頸椎病術(shù)后預測領域；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(shù)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(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓練圖像數(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(shù)領域，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特征進行提取，運用自調(diào)節(jié)Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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