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                  		樂(lè)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)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種AI輔助對(duì)抗模式下二元自然語(yǔ)音音頻作業(yè)批改方法及系統(tǒng)，首先設(shè)置對(duì)抗模式及音頻作業(yè)參數(shù)，所述對(duì)抗模式為人機(jī)對(duì)抗模式、雙人多抗模式、三人對(duì)抗模式及三人以上的多人對(duì)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(kāi)實(shí)施例提供一種偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷挠?xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取樣本圖像的標(biāo)簽信息和邊緣信息；獲取所述樣本圖像的第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果，所述第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)待訓(xùn)練的偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于認(rèn)知評(píng)價(jià)多模態(tài)融合的對(duì)話情感計(jì)算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)以及情緒調(diào)節(jié)策略模型，從情感產(chǎn)生機(jī)制的角度綜合考慮對(duì)話上下文語(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)的影響，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法建立對(duì)話情感計(jì)算模型；建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種嵌入式語(yǔ)音識(shí)別控制模塊及其設(shè)備交互系統(tǒng)，其中，所述嵌入式語(yǔ)音識(shí)別控制模塊包括語(yǔ)音采集子模塊、語(yǔ)音預(yù)處理子模塊、語(yǔ)音識(shí)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?zhàn)幽K以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)與個(gè)性化子模塊，將深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音頻檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種藍(lán)牙音箱的音頻輸入檢測(cè)方法及裝置，其中，該方法包括：對(duì)藍(lán)牙音箱中多種輸入源的音頻信號(hào)進(jìn)行采集和去噪，得到標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號(hào)幀；對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號(hào)幀執(zhí)行頻域轉(zhuǎn)換處理，得到音頻特征數(shù)據(jù)；對(duì)所述音頻特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多語(yǔ)種免切換交互方法、裝置以及電子設(shè)備，將多個(gè)語(yǔ)種的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別模型，基于多語(yǔ)種共性特征混合建模，實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)言無(wú)縫免切換語(yǔ)音交互，具體地，將輸入的混合語(yǔ)種語(yǔ)音音頻特征送入端到端的多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別模型中，從中獲取多語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行多維復(fù)雜度評(píng)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(duì)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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								      本申請(qǐng)涉及工業(yè)智能平臺(tái)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(shí)驗(yàn)全過(guò)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(tái)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并存儲(chǔ)；本地知識(shí)庫(kù)，獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關(guān)聯(lián)的本地?cái)?shù)據(jù)；智能處理模塊，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)多尺度模塊的魯棒圖像分類方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜紋理、細(xì)粒度分類和類不平衡數(shù)據(jù)場(chǎng)景中的特征提取不足和分布適應(yīng)性差的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)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(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于語(yǔ)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(duì)唇部信息診斷模型和語(yǔ)音信息識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練；獲取光伏電站值班人員的當(dāng)前語(yǔ)音信息及其對(duì)應(yīng)的當(dāng)前唇部圖像，并利用訓(xùn)練好的唇部信息診斷模型診斷出...
								
            
							
            
							
						
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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(qǐng)公開(kāi)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(hào)和伴奏軌道信號(hào)，并將所述原唱軌道信號(hào)發(fā)送至所述耳機(jī)以及將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(kāi)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(cè)模型，屬于頸椎病術(shù)后預(yù)測(cè)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(cè)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(guò)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(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模塊輸出的第一預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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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(duì)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(kāi)了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺(jué)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(duì)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(kāi)了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫(kù)，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(chǎng)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(duì)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(kāi)了一種面向物流場(chǎng)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(duì)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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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