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      首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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      • 本發(fā)明屬于智能語(yǔ)音領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于注意力特征融合的非平行任意到任意語(yǔ)音轉(zhuǎn)換方法,首先對(duì)原始語(yǔ)音與目標(biāo)語(yǔ)音分別提取內(nèi)容特征、說(shuō)話(huà)人特征與音律特征;使用由時(shí)序?qū)嵗龤w一化注意力所構(gòu)成的瓶頸層對(duì)所提取的特征進(jìn)行耦合得到特征圖;聯(lián)合時(shí)序?qū)嵗龤w一化...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于大模型的語(yǔ)音對(duì)話(huà)系統(tǒng),涉及語(yǔ)音交互技術(shù)領(lǐng)域,包括:智能調(diào)度模塊根據(jù)待識(shí)別文本確定任務(wù)類(lèi)型,根據(jù)任務(wù)類(lèi)型動(dòng)態(tài)適配快慢思考模塊;快慢思考模塊根據(jù)任務(wù)類(lèi)型動(dòng)態(tài)適配計(jì)算單元并輸出反饋結(jié)果;語(yǔ)音交互模塊根據(jù)用戶(hù)的語(yǔ)音特性生成待識(shí)別文本...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種測(cè)試任務(wù)的進(jìn)度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括對(duì)每個(gè)測(cè)試團(tuán)隊(duì)的測(cè)試任務(wù)的進(jìn)度進(jìn)行跟蹤,以明確測(cè)試任務(wù)的測(cè)試進(jìn)度,從而根據(jù)測(cè)試進(jìn)度生成相應(yīng)的處置方案,以對(duì)測(cè)試進(jìn)度的責(zé)任目標(biāo)進(jìn)行任務(wù)進(jìn)度提醒,...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于大語(yǔ)言模型的語(yǔ)音交互式圖表動(dòng)態(tài)生成方法及系統(tǒng),涉及圖表生成技術(shù)領(lǐng)域,包括,采集用戶(hù)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行初步分幀和計(jì)算短時(shí)能量,分析靜音段集合信號(hào);對(duì)集合信號(hào)提取頻域信號(hào),通過(guò)濾波器計(jì)算增益對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行降噪,計(jì)算過(guò)零率和降噪短時(shí)能量...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于LBP特征與改進(jìn)Yolov5的雷達(dá)圖像檢測(cè)方法,該方法針對(duì)原始SAR圖像提取LBP特征,并與原始圖像融合后作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在Yolov5模型特征提取網(wǎng)絡(luò)的C3模塊中加入可變形卷積,在特征融合金字塔網(wǎng)絡(luò)模塊中使用基于特征的內(nèi)...
      • 本發(fā)明涉及一種基于超像素分割的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法,包括以下步驟:獲取待測(cè)圖像;基于所述待測(cè)圖像,采用超像素分割算法進(jìn)行超像素分割,得到分割圖像;基于所述分割圖像,采用顏色增強(qiáng)檢測(cè)算法進(jìn)行處理,得到包含興趣點(diǎn)的初始顯著圖;基于所述包含興趣點(diǎn)的...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于結(jié)構(gòu)回歸融合的異源圖像變化檢測(cè)方法及裝置。所述方法包括:利用事件前圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建前向回歸模型;利用事件后圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建后向回歸模型;將事件前圖像的超圖和事件后圖像的超圖進(jìn)行融合,并計(jì)算融...
      • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了涉及一種語(yǔ)音質(zhì)檢方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取待質(zhì)檢會(huì)話(huà)的語(yǔ)音信號(hào),并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音分軌確定包含身份標(biāo)識(shí)的語(yǔ)音數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,確定待質(zhì)檢會(huì)話(huà)的對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù);基于第一...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于圖像模式的橋梁災(zāi)變識(shí)別方法,包括:實(shí)時(shí)采集橋梁靶標(biāo)圖像和橋面信息圖像;對(duì)橋梁靶標(biāo)圖像進(jìn)行靶標(biāo)點(diǎn)識(shí)別,計(jì)算不同時(shí)刻各靶標(biāo)點(diǎn)順橋向的偏離量;通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練得到的預(yù)測(cè)模型對(duì)橋面信息圖像進(jìn)行識(shí)別,以判別橋梁外觀(guān)輪廓狀態(tài)是否存在異常;...
      • 本發(fā)明適用于語(yǔ)音合成技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能的語(yǔ)音合成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)。本發(fā)明通過(guò)將目標(biāo)文本輸入第一情感分類(lèi)模型,得到目標(biāo)文本的第一情感預(yù)測(cè)類(lèi)別和第一概率,將目標(biāo)文本在預(yù)設(shè)上下文范圍內(nèi)的上文和下文輸入第二情感分類(lèi)模型,得到...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N音頻獲取方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,該方法應(yīng)用于電子設(shè)備領(lǐng)域,該方法從用戶(hù)在應(yīng)用場(chǎng)景中的目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)音頻特征,目標(biāo)音頻特征中包括噪聲特征和用戶(hù)的用戶(hù)音頻特征,以預(yù)先生成的用戶(hù)的參考聲紋向量為參考,從目標(biāo)音頻中獲取用...
      • 本發(fā)明提供一種基于多幀檢測(cè)的海面小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法及系統(tǒng),該方法提出了一種整體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)MF?IFA?UNet,該網(wǎng)絡(luò)基于UNet編碼器?解碼器架構(gòu),同時(shí)在編碼器中嵌入了幀間注意力機(jī)制模塊IFA,使得網(wǎng)絡(luò)具備在不同時(shí)刻關(guān)注目標(biāo)特征的能力,同...
      • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字化無(wú)感應(yīng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管控系統(tǒng),涉及倉(cāng)儲(chǔ)管控技術(shù)領(lǐng)域,包括:第一采集模塊,用于對(duì)第一電機(jī)零部件進(jìn)行重量采集;物料框配置模塊,用于配置第一物料框;第二采集模塊,用于對(duì)第一物料框進(jìn)行重量采集;第三采集模塊,用于配置稱(chēng)重傳感器模組...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于GEE平臺(tái)的海洋保護(hù)區(qū)生態(tài)質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:S1:通過(guò)GEE平臺(tái)調(diào)用第一預(yù)設(shè)時(shí)段和預(yù)設(shè)海域內(nèi)的遙感數(shù)據(jù),從所述遙感數(shù)據(jù)中提取生態(tài)指標(biāo)以形成生態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo)集,并按像元點(diǎn)單位構(gòu)建生態(tài)指標(biāo)的時(shí)間序列;S2:對(duì)每個(gè)像元點(diǎn)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全局和局部特征關(guān)聯(lián)分析的少樣本圖像分類(lèi)方法,其中,方法包括:步驟1,將訓(xùn)練任務(wù)輸入卷積網(wǎng)絡(luò),得到原始全局特征和原始局部特征集;步驟2,計(jì)算原始全局特征和原始局部特征集的相關(guān)系數(shù);步驟3,將局部特征劃分為背景相關(guān)局部特征和...
      • 本發(fā)明涉及智能工廠(chǎng)的管理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說(shuō),涉及一種數(shù)字化智能工廠(chǎng)的管理系統(tǒng)及方法。其包括生產(chǎn)管理單元使用SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型來(lái)預(yù)測(cè)需求、規(guī)劃生產(chǎn)并分配資源;質(zhì)量管理單元通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析,確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)和客戶(hù)要求;設(shè)備管理單元...
      • 本發(fā)明公開(kāi)基于雙注意力和多尺度特征融合的語(yǔ)音欺騙檢測(cè)方法,屬于語(yǔ)音欺騙檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;方法包括:獲取訓(xùn)練語(yǔ)料并預(yù)處理;將預(yù)處理后的訓(xùn)練語(yǔ)料輸入檢測(cè)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練;并調(diào)整超參數(shù)以最小化目標(biāo)損失函數(shù),得到訓(xùn)練好的檢測(cè)模型;獲取測(cè)試語(yǔ)料并預(yù)處理...
      • 本發(fā)明涉及一種基于智能多標(biāo)簽分類(lèi)的乘務(wù)員服飾識(shí)別方法及裝置,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明考慮到服飾與身體部位的關(guān)聯(lián)性,在利用乘務(wù)員圖像對(duì)進(jìn)行服飾識(shí)別時(shí),將對(duì)乘務(wù)員圖像中的關(guān)鍵骨骼點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的特征與乘務(wù)員圖像特征進(jìn)行融合得到融合特...
      • 本發(fā)明涉及一種基于流形學(xué)習(xí)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)方法、電子設(shè)備,通過(guò)特征提取主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的遙感圖像進(jìn)行特征提取,獲得不同層級(jí)的特征圖;構(gòu)建特征融合網(wǎng)絡(luò),對(duì)不同層級(jí)的特征圖進(jìn)行融合操作,獲得融合特征圖;利用流形學(xué)習(xí)算法對(duì)所述不同層級(jí)特征圖分別進(jìn)...
      • 本發(fā)明提供了一種用于水禽表型識(shí)別裝置,屬于水禽表型信息采集技術(shù)領(lǐng)域,識(shí)別裝置包括外殼,安裝在外殼上的圖像采集模塊、設(shè)置在外殼內(nèi)并與圖像采集模塊連接的數(shù)據(jù)處理模塊,設(shè)置在外殼上并與數(shù)據(jù)處理模塊連接的顯示單元,以及設(shè)置在外殼內(nèi)與數(shù)據(jù)處理模塊連接...
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