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          • 本發(fā)明提供一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)和頻域注意力機(jī)制的語音情緒識別方法,包括:輸入原始語音信號,將原始語音信號轉(zhuǎn)換為對數(shù)梅爾頻譜圖;提取對數(shù)梅爾頻譜圖的特征,保留其卷積層并移除原分類層,輸出多通道特征圖;通過頻域注意力模塊對多通道特征圖進(jìn)行處理,...
          • 本發(fā)明涉及一種基于5GAeroMACS的機(jī)場多模態(tài)感知場面監(jiān)視系統(tǒng)及方法,屬于本發(fā)明屬于機(jī)場場面監(jiān)視技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明機(jī)場多模態(tài)感知場面監(jiān)視系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)通過創(chuàng)新的技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)了對機(jī)場場面的高效、精確監(jiān)測。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)充分考慮了數(shù)據(jù)采集、...
          • 本發(fā)明提供一種基于壓裂停泵數(shù)據(jù)的斷裂活化預(yù)警方法及系統(tǒng),該方法,首先基于獲取的目標(biāo)油氣井壓裂停泵后的壓力監(jiān)測數(shù)據(jù),確定第一壓力降曲線數(shù)據(jù)。然后,對第一壓力降曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,得到第二壓力降曲線數(shù)據(jù)。其次,基于第二壓力降曲線數(shù)據(jù),確定壓力...
          • 本發(fā)明公開了基于人臉識別與UWB定位的唯一性身份識別系統(tǒng)及方法,包括如下步驟:S1、采集人臉圖像并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理人臉圖像;S2、通過UWB檢卡器,得到標(biāo)識卡位置數(shù)據(jù);S3、設(shè)定運(yùn)行模式,執(zhí)行身份驗(yàn)證運(yùn)行模式判斷;S4、在僅人臉識別模...
          • 本發(fā)明提供了一種基于U?Net模型的非接觸式人體尺寸測量方法,包括:首先,創(chuàng)建三維模型;接著,將生成的模型轉(zhuǎn)化為二維圖像,設(shè)置不同的拍攝參數(shù),并根據(jù)與人體的距離調(diào)整,確保畫面構(gòu)圖一致。對傳統(tǒng)U?Net模型進(jìn)行修改,然后對修改后的U?Net模...
          • 本申請公開了一種定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及倉儲物流技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在搬運(yùn)車輛基于作業(yè)指令到達(dá)貨架的目標(biāo)庫位區(qū)域內(nèi)的情況下,獲取三維成像設(shè)備在目標(biāo)庫位區(qū)域內(nèi)采集的第一場景點(diǎn)云;對搬運(yùn)車輛的作業(yè)指令進(jìn)行解析,確定與作業(yè)指令對應(yīng)的待定位的目...
          • 本申請涉及一種智慧城市管理事件預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取目標(biāo)城市管理監(jiān)測區(qū)域的實(shí)時圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述實(shí)時圖像數(shù)據(jù),通過預(yù)訓(xùn)練的結(jié)合全局語義信息補(bǔ)全和注意力協(xié)同機(jī)制的姿態(tài)檢測模型,輸出第一預(yù)設(shè)時刻的城市管理...
          • 本發(fā)明公開了一種基于背景解耦和掩碼引導(dǎo)區(qū)域正則化的視覺語言模型OOD檢測方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域,該方法通過背景信息解耦的方式生成背景噪聲樣本作為OOD樣本,能夠抑制模型應(yīng)對背景圖像干擾的響應(yīng);通過重復(fù)ID樣本的ID區(qū)域中的局...
          • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域自適應(yīng)重要點(diǎn)提取的三維地形建模方法,包括以下步驟:讀取數(shù)字高程模型影像,并設(shè)置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù);計(jì)算數(shù)字高程模型影像地形起伏度最佳分析窗口,將數(shù)字高程模型劃分若干區(qū)域,計(jì)算數(shù)字高程模型影像平均地形起伏度和每個區(qū)域的地形起...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)據(jù)信息庫與場景孿生庫的實(shí)時三維建模系統(tǒng),屬于信息技術(shù)和應(yīng)急管理領(lǐng)域,該系統(tǒng)為統(tǒng)一的管理平臺,實(shí)現(xiàn)了對三維模型與場景孿生的高效存儲、管理與查看,能夠提高管理效率;針對特定應(yīng)用場景(如水庫、隧道、內(nèi)澇點(diǎn)等)提供了定制化...
          • 本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云分割方法和系統(tǒng),涉及點(diǎn)云分割技術(shù)領(lǐng)域,其中,方法包括:獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù),為點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建八叉樹,對八叉樹中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息增強(qiáng),得到信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹;基于信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹生成點(diǎn)云序列X,對點(diǎn)云序列X進(jìn)行Patch編碼;...
          • CMOS傳感器輻射損傷壞點(diǎn)補(bǔ)償方法,其作用對象為CMOS傳感器輸出的含有α響應(yīng)信號的純黑背景的幀圖像,其用于對所述幀圖像中的壞點(diǎn)進(jìn)行檢測并補(bǔ)償。方法如下:1,建立分類特征:類別目標(biāo)包括α響應(yīng)信號和壞點(diǎn);α響應(yīng)信號具有靶式分布特征,壞點(diǎn)具有灰...
          • 本發(fā)明屬于金融科技和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,具體涉及基于數(shù)據(jù)融合的金融交易情緒分析與價格趨勢預(yù)測方法,主要用于解決金融市場中對股價預(yù)測的復(fù)雜性和實(shí)時性需求問題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評估和價格預(yù)測三個模塊,通過整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進(jìn)的機(jī)器...
          • 本發(fā)明涉及旅游推廣技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于商業(yè)模式的項(xiàng)目盈利推廣方法及應(yīng)用,包括:S1、廣告引流與互動增值,S2、導(dǎo)流結(jié)合,S3、人流分流,S4、提供自定義劇情服務(wù),S5、虛擬道具與周邊產(chǎn)品售賣和S6收益分析;本發(fā)明通過廣告投放、商家引...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AI Copilot的車輛維修建議生成方法及相關(guān)裝置,該方法包括:通過診斷設(shè)備獲取目標(biāo)車輛的故障碼和車輛信息;根據(jù)故障碼和車輛信息,通過AI Copilot模型生成目標(biāo)車輛的a個第一維修建議;獲取a個第一維修建議中...
          • 本發(fā)明涉及智慧教育領(lǐng)域,尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實(shí)時部件、公共部件,管理模塊包括參數(shù)配置、用戶管理、終端管理、統(tǒng)計(jì)分析、權(quán)限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理;控制模塊包括接入模塊、業(yè)務(wù)集成接...
          • 本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于農(nóng)作物長勢評估方法,包括獲取農(nóng)作物生長圖像,并進(jìn)行圖像預(yù)處理;對農(nóng)作物區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,構(gòu)建生長空間狀態(tài)矩陣;利用蟲害檢測模型和病害檢測模型對網(wǎng)格子圖像進(jìn)行蟲害檢測,輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng),涉及管道作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域,能夠降低作業(yè)過程的安全風(fēng)險。該系統(tǒng)包括:組織用戶管理模塊,用于獲取目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊,用于基于目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息,確定目標(biāo)作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
          • 本申請是關(guān)于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取具有采集時間戳的果園環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù);將所述降水量與所述土壤濕度進(jìn)行時空對齊,得到降水量監(jiān)測數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測數(shù)據(jù);獲取作物目標(biāo)土壤濕度并確定灌溉量,根據(jù)灌溉設(shè)備參數(shù)分配灌溉時...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于認(rèn)知風(fēng)格理論的知識追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法包括步驟:統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù),提取并嵌入認(rèn)知特征;構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論,對學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
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