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          • 本發(fā)明公開了一種多模態(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,以及以圖譜的形式構(gòu)建人物性格和情感狀態(tài)轉(zhuǎn)移的情緒調(diào)節(jié)策略模型,搭建融合上下文語境信息和認知評價模型的強化學(xué)習(xí)模型,和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語音情感識...
          • 本發(fā)明公開了個性化發(fā)酵茶智能調(diào)配系統(tǒng)與方法,涉及發(fā)酵茶調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括聯(lián)合控制模塊,所述聯(lián)合控制模塊輸入端電性連接有數(shù)據(jù)采集與交互模塊,所述數(shù)據(jù)采集與交互模塊包括用戶信息采集子模塊和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測子模塊,所述聯(lián)合控制模塊輸出端和輸入端...
          • 本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)流程監(jiān)督技術(shù),揭露了一種業(yè)務(wù)流程全面監(jiān)督的實現(xiàn)方法,包括:根據(jù)業(yè)務(wù)流程利用低代碼引擎配置業(yè)務(wù)場景處理系統(tǒng);在業(yè)務(wù)場景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標體系,并根據(jù)業(yè)務(wù)指標體系對業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項進行監(jiān)督,得到業(yè)務(wù)事項監(jiān)督結(jié)果;根據(jù)業(yè)務(wù)事...
          • 根據(jù)本公開的實現(xiàn),提出了用于語音合成和語音識別的方案。根據(jù)該方案,支持至少一種語言的語音合成(TTS)模型和自動語音識別(ASR)模型被獲取?;谀繕苏Z言的第一組配對數(shù)據(jù)來調(diào)整該TTS模型和ASR模型,以支持目標語言。然后,基于第一組配對數(shù)...
          • 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(guān)聯(lián)的本地數(shù)據(jù);智能處理模塊,根據(jù)...
          • 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(xué)指紋,結(jié)合語音信號提取的聲紋瞬態(tài)熵特征及發(fā)聲時無線信道的物理層調(diào)制特征,構(gòu)建三重物理層驗證機制協(xié)同生成一次性會話密鑰。本發(fā)明將...
          • 本發(fā)明涉及計算機視覺領(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...
          • 本申請實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...
          • 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(shè)備,方法包括:對初始語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,得到目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;對目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)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...
          • 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...
          • 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(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)的進料流,并將改質(zhì)的進料流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
          • 本發(fā)明公開了一種基于時頻特征聯(lián)合建模的語音增強方法及系統(tǒng),涉及語音增強技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待增強的失真語音信號;對失真語音信號進行短時傅里葉變換,得到幅度譜和相位譜,并從中提取時頻特征;通過編碼器對時頻特征進行編碼,以提高語義維度和時間感受...
          • 本發(fā)明涉及一種對液態(tài)油流(例如熱解油流)進行加氫處理的方法和設(shè)備,其通過在固定床反應(yīng)器中連續(xù)操作,在還原的鎳(Ni)催化劑的存在下,在80?250℃的溫度、10?200barg的壓力、0.1?6.0h?1的液時空速(L...
          • 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因素;分類器通過獲取患者目標區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,進行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域,之后...
          • 本發(fā)明涉及工程項目管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種水利水電工程項目管理系統(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(shù)與排...
          • 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...
          • 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(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)...
          • 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,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...
          • 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(shè)備及介質(zhì),方法包括:對待檢測圖像進行多維復(fù)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(fù)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...
          • 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(yīng)用,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(yù)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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