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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)明涉及教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于計(jì)算機(jī)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(cái)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(yùn)營情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和評估，重點(diǎn)識別研發(fā)資源和市場資源，明確企...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市歷史建筑修繕保護(hù)系統(tǒng)，包括監(jiān)測評估系統(tǒng)、干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)和運(yùn)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(hù)先決條件；干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)包括修繕申報(bào)、施工和驗(yàn)收三個模塊。本發(fā)明通過對城市歷史建...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(diǎn)；利用DBSCAN聚類算法對鋼軌感興趣區(qū)域像素點(diǎn)進(jìn)行掃描，確定鋼軌感興趣區(qū)域的干擾點(diǎn)簇；對去...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于遷移學(xué)習(xí)的說話人驗(yàn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)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(jī)制，確保傳輸路徑中不引入額外干擾；S103、所...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xiǎn)評估的訓(xùn)練集擴(kuò)展方法，該方法包括：獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)等級；對每個目標(biāo)簇內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種語音模型的處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)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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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種點(diǎn)云匹配的檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取存在匹配關(guān)系的多組點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并分別將每組點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為對應(yīng)的多個網(wǎng)格；計(jì)算各個網(wǎng)格對應(yīng)的點(diǎn)云描述信息，并根據(jù)點(diǎn)云描述信息，計(jì)算每組點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間存...
								
            
							
            
							
						
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