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								      本發(fā)明公開了一種基于條件流匹配和聲碼器的語音增強(qiáng)方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：構(gòu)建梅爾頻譜提取模塊，用于將輸入的帶噪語音轉(zhuǎn)換為帶噪梅爾頻譜；步驟S2：構(gòu)建條件流匹配降噪模塊，用于對(duì)步驟S1獲取帶噪梅爾頻譜進(jìn)行處理輸出增強(qiáng)后的梅爾頻譜；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于OCR和大語言模型的項(xiàng)目管理軟件文檔上傳方法，涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，包括通過接收項(xiàng)目文檔圖片，利用多尺度特征金字塔和注意力增強(qiáng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行OCR識(shí)別；將文本信息輸入預(yù)訓(xùn)練大語言模型進(jìn)行分類和關(guān)鍵字段提??；根據(jù)項(xiàng)目類型確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于交通監(jiān)控視頻的自下而上城市交通碳排放實(shí)時(shí)估算方法及系統(tǒng)，屬于智慧交通與城市低碳治理交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、交通監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)、車輛參數(shù)數(shù)據(jù)以及道路地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)；將交通監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種水田雜草檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取不同光譜下水稻秧苗、雜草和水田背景的圖像數(shù)據(jù)；對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，并對(duì)標(biāo)注后的圖像進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建級(jí)聯(lián)的編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)，對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高光譜圖像差分插值變化檢測(cè)方法，包含五個(gè)主要模塊：信道加權(quán)、空間加權(quán)、三階特征重構(gòu)、特征差分、雙三次插值。首先對(duì)輸入空間片段進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，重構(gòu)并提取空間斑塊的信道與空間信息，接著以分組級(jí)聯(lián)的形式組建特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于廣域網(wǎng)狀樹突神經(jīng)元模型的水果圖像分類方法，該方法通過并行1×1、3×3、5×5卷積與池化分支實(shí)現(xiàn)多尺度特征提取，經(jīng)融合卷積、LeCunTanh激活與批量歸一化后，結(jié)合全局平均池化和輕量級(jí)前饋網(wǎng)絡(luò)生成特征表示，并借助動(dòng)態(tài)樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種熱敏標(biāo)簽紙切割質(zhì)量識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括對(duì)切割完成的熱敏標(biāo)簽紙進(jìn)行圖像采集，得到熱敏標(biāo)簽紙圖像；對(duì)熱敏標(biāo)簽紙圖像進(jìn)行加強(qiáng)處理，得到熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)；基于熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙置信度閾值的人機(jī)協(xié)同目標(biāo)智能判讀方法，包括以下步驟：利用目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，輸出檢測(cè)結(jié)果，所述檢測(cè)結(jié)果包括每個(gè)目標(biāo)的預(yù)測(cè)邊界框、類別和置信度；根據(jù)設(shè)定的雙置信度閾值x1和x2...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)控加工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種航空結(jié)構(gòu)件模鍛件余量快速分配方法。該方法基于ICP算法，在初始加工坐標(biāo)系下完成模鍛件理論外形輪廓點(diǎn)集中各輪廓點(diǎn)對(duì)應(yīng)的模鍛件毛坯實(shí)際位置測(cè)量，形成實(shí)際位置點(diǎn)集；之后不斷以小步距迭代更新初始加工坐標(biāo)系姿態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺識(shí)別防漏針方法及其系統(tǒng)。其中，所述方法包括：獲取施針區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，預(yù)處理后得到歸一化后的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的Faster R?CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取針具在圖像中的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，得到針具的位置以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種水稻田壟邊界線檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集水田環(huán)境的RGB圖像和深度信息；對(duì)RGB圖像和深度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)，分別提取RGB特征和深度三維特征，并將RGB特征與深度三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種葉型輪廓線的求解方法和裝置，其包括：獲取葉片的球心點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，球心點(diǎn)云數(shù)據(jù)集包括多個(gè)球心點(diǎn)云數(shù)據(jù)；分別對(duì)各球心點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，得到每個(gè)球心點(diǎn)云數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的二維截面圓數(shù)據(jù)，二維截面圓數(shù)據(jù)與二維截面圓對(duì)應(yīng)；分別對(duì)多個(gè)二維截...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種電子顯示面板的缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng)，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待測(cè)顯示面板的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到顯示面板的缺陷區(qū)域的位置和類型；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種樓宇租賃后臺(tái)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括登錄系統(tǒng)模塊，提供用戶進(jìn)入系統(tǒng)的入口，樓宇基本信息管理模塊，含有樓宇信息錄入子模塊、樓宇信息查詢與修改子模塊及樓宇狀態(tài)管理子模塊，分別用于信息錄入、查詢修改與狀態(tài)跟蹤，租賃業(yè)務(wù)管理模塊，通過租金動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力價(jià)格預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于隨機(jī)森林算法的電力價(jià)格預(yù)測(cè)方法，包括：基于采集的全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、新能源負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃數(shù)據(jù)、必停機(jī)組數(shù)據(jù)、必開機(jī)組數(shù)據(jù)、節(jié)假日標(biāo)志數(shù)據(jù)、檢修總?cè)萘繑?shù)據(jù)以及歷史日前電價(jià)數(shù)據(jù)生成第一特征數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種雙向充電站能源管理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)置的參數(shù)構(gòu)建三層博弈模型，所述三層博弈模型用于輸出不同階段的能源管理策略；所述不同階段的能源管理策略包括：第一階段的雙向充電站參與策略、第二階段的雙向充電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)與停機(jī)坪智能配準(zhǔn)的物流配送系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)中頂部開放式停機(jī)坪設(shè)置在箱體的頂部，內(nèi)部功能區(qū)設(shè)置在箱體的內(nèi)部，外部騎手取貨區(qū)設(shè)置在箱體的一側(cè)壁。本發(fā)明結(jié)合紅外信標(biāo)+RTK基站定位系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)物流箱通過物流箱接收孔洞精準(zhǔn)降...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及流程工業(yè)設(shè)備生產(chǎn)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于案例推理和模糊聚類的干熄焦生產(chǎn)關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè)方法，包括將模糊C均值算法引入案例推理過程，對(duì)案例庫進(jìn)行聚類，建立基于案例推理關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè)模型，依據(jù)反應(yīng)機(jī)理和實(shí)際數(shù)據(jù)分析，確定影響預(yù)測(cè)目標(biāo)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無損監(jiān)測(cè)的草地利用閾值確定方法，屬于生態(tài)管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：S1、構(gòu)建草地地上生物量無損測(cè)定模型；S2、根據(jù)地上生物量無損測(cè)定模型反演待測(cè)草地的地上生物量；S3、根據(jù)反演得到的地上生物量，對(duì)各樣地的地上生物量按不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于長江流域知識(shí)注入的大語言模型構(gòu)建方法，涉及人工智能技術(shù)與水文知識(shí)管理領(lǐng)域，方法包括：獲取長江流域數(shù)據(jù)，構(gòu)建長江領(lǐng)域的知識(shí)語料庫；通過知識(shí)語料庫，構(gòu)建覆蓋長江領(lǐng)域的指令數(shù)據(jù)集；基于知識(shí)語料庫，對(duì)GLM?4?9B大語言模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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