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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明涉及數(shù)字信息傳輸領(lǐng)域，公開一種基于語音聲紋識(shí)別的保險(xiǎn)箱加密方法，包括：通過同步采集用戶終端與保險(xiǎn)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(shí)無線信道的物理層調(diào)制特征，構(gòu)建三重物理層驗(yàn)證機(jī)制協(xié)同生成一次性會(huì)話密鑰。本發(fā)明將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)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(shí)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(shí)別單元，所述圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)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(chǔ)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(jìn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于時(shí)頻域特征融合的語音增強(qiáng)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(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語音特征；對目標(biāo)時(shí)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(chǔ)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(biāo)模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理，得到多個(gè)尺度的第二圖像；通過所述目標(biāo)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(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施方式涉及一種處理烴進(jìn)料的方法，包括：將烴進(jìn)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(jìn)料流，并將改質(zhì)的進(jìn)料流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
								
            
							
            
							
						
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								      一種處理烴進(jìn)料的方法可包括：將烴進(jìn)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(jìn)料到單個(gè)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)...
								
            
							
            
							
						
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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(jī)以及外放音響，其中，所述音頻處理模塊分別于所述耳機(jī)以及所述外放音響進(jìn)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(jī)以及將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種控制設(shè)備移動(dòng)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于自動(dòng)移動(dòng)設(shè)備領(lǐng)域。所述方法包括：獲取自動(dòng)移動(dòng)設(shè)備拍攝的第一圖像；在所述第一圖像中識(shí)別定位圖標(biāo)，得到所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置；基于所述定位圖標(biāo)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(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(xiǎn)因素；分類器通過獲取患者目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像，進(jìn)行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域，之后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓(xùn)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(guān)鍵點(diǎn)檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術(shù)領(lǐng)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(luò)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(xué)特征進(jìn)行提取，運(yùn)用自調(diào)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(jī)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(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)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(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)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(gòu)建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實(shí)與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，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(shí)別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到X光圖像的增強(qiáng)圖像；基于樣本圖像分析增強(qiáng)圖像中相同材質(zhì)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(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種水利水電工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：動(dòng)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(dòng)態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計(jì)算節(jié)點(diǎn)間流速變化率。本發(fā)明中，通過基于施工節(jié)點(diǎn)溫控參數(shù)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(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對待檢測圖像進(jìn)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(biāo)簽；基于動(dòng)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(qiáng)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(shí)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(jìn)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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								      本發(fā)明公開了一種企業(yè)信息化架構(gòu)管理系統(tǒng)，屬于信息處理和管理領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：元模型構(gòu)建模塊、合規(guī)校驗(yàn)?zāi)K、生命周期管理模塊和資產(chǎn)關(guān)聯(lián)分析模塊，元模型構(gòu)建模塊，用于定義業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)四大架構(gòu)域的層級化元模型，支持至少5級元素層級關(guān)聯(lián)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的包裝結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測系統(tǒng)，包括安裝于包裝生產(chǎn)線關(guān)鍵工位上的圖像采集模塊，對圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的圖像處理系統(tǒng)，采用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的缺陷識(shí)別與分類模塊，輸出檢測結(jié)果至人機(jī)界的結(jié)果處理與報(bào)警...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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