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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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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N深度估計(jì)增強(qiáng)的語(yǔ)義分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括對(duì)采集的RGB圖像使用深度估計(jì)大模型提取對(duì)應(yīng)的深度圖像；構(gòu)建場(chǎng)景感知模型，場(chǎng)景感知模型包括編碼層和解碼層；編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支，基于分別設(shè)置在...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識(shí)別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：異常指數(shù)計(jì)算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強(qiáng)單元和空間鄰近概率場(chǎng)推斷單元；所述異常指數(shù)計(jì)算單元，用于得到歸一化值，基于歸一化值，結(jié)合位置參數(shù)，得到復(fù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng)，包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫(kù)存監(jiān)測(cè)模塊、圖書質(zhì)量評(píng)估模塊以及圖書版權(quán)管理模塊；本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)與方法，包括需求計(jì)算單元，將需要存儲(chǔ)的貨品記作倉(cāng)儲(chǔ)貨品，將倉(cāng)儲(chǔ)貨品分為重量、體積不同的多個(gè)目標(biāo)貨品，計(jì)算倉(cāng)儲(chǔ)貨品對(duì)應(yīng)的貨架需求數(shù)量，計(jì)算目標(biāo)貨品對(duì)應(yīng)的單類型托盤數(shù)量；計(jì)算目標(biāo)貨品對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語(yǔ)言模型的智能評(píng)估系統(tǒng)，結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別和AI大模型分析，實(shí)現(xiàn)了一種智能的評(píng)估系統(tǒng)，涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)，集成實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、界面元素語(yǔ)義解析和上下文感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言指令結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)篩選內(nèi)容，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多塔協(xié)同調(diào)度方法、協(xié)同服務(wù)器及多塔協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)，所述方法包括：構(gòu)建施工場(chǎng)地的孿生圖，生成每臺(tái)塔吊設(shè)備的可活動(dòng)三維空間，并渲染至所述孿生圖內(nèi)；根據(jù)多塔協(xié)同任務(wù)的協(xié)同起點(diǎn)定位和協(xié)同終點(diǎn)定位得到最短任務(wù)線，并渲染至所述孿生圖內(nèi)；獲...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種會(huì)議紀(jì)要記錄方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取會(huì)議上幻燈片播放時(shí)的幻燈片內(nèi)容信息和對(duì)應(yīng)幻燈片所采集的多媒體數(shù)據(jù)采集片斷；根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)采集片斷，獲得幻燈片播放時(shí)對(duì)應(yīng)發(fā)言方的用戶采集信息，根據(jù)用戶采集信息識(shí)別發(fā)言方...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)輸路線優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及運(yùn)輸路線優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，通過整合多源環(huán)境信息，并結(jié)合動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)和運(yùn)輸車輛位置數(shù)據(jù)，使得運(yùn)輸路徑規(guī)劃更加智能化和靈活，當(dāng)出現(xiàn)交通擁堵、突發(fā)事故或道路封閉時(shí)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)運(yùn)輸路徑的通行...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了基于大模型的交互方法、訓(xùn)練方法、裝置及智能體，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音交互、深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)領(lǐng)域，可以應(yīng)用于知識(shí)搜索、自動(dòng)駕駛、智能客服、智能語(yǔ)音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應(yīng)用場(chǎng)景。基于大模型的交互方法包括...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機(jī)交互模塊。通過多源傳感器對(duì)目標(biāo)飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種過夜航班拖曳計(jì)劃確定方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準(zhǔn)確性較差的問題，方案主要包括：確定每個(gè)過夜航班的航班信息、每個(gè)拖曳代理公司的代理公司信息以及每個(gè)可用機(jī)位的機(jī)位信息；生成包括多個(gè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鐵路冷鏈運(yùn)輸動(dòng)態(tài)資源調(diào)配方法，屬于鐵路運(yùn)輸管理技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：構(gòu)建鐵路冷鏈運(yùn)輸動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，將動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖與鐵路冷鏈運(yùn)輸作業(yè)流程深度融合，構(gòu)建出鐵路冷鏈運(yùn)輸動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)；構(gòu)建0?1整數(shù)規(guī)劃模型，其目標(biāo)是總成本最小...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的道路積雪智能檢測(cè)方法與系統(tǒng)，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過RGB圖像識(shí)別積雪表面顏色、紋理、邊緣特征，得到表層積雪特征；采集積雪縱向雷達(dá)信號(hào)，對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行特征提取，獲得回波信號(hào)特征；進(jìn)行雪層劃分，以第一...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AI視覺輔助的風(fēng)電設(shè)備分析系統(tǒng)，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、特征提取模塊和故障診斷模塊，所述圖像采集模塊用于采集風(fēng)電設(shè)備的圖像信息，所述圖像處理模塊對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行預(yù)處理提高圖像質(zhì)量，所述特征提取模塊對(duì)預(yù)處理后的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部特征篩選的小樣本細(xì)粒度圖像分類的方法，在元學(xué)習(xí)和度量學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，本發(fā)明更適用于類間差異較小和類內(nèi)差異較大的細(xì)粒度圖像。在經(jīng)過嵌入網(wǎng)絡(luò)后的特征圖像，利用查詢集和支持集的相似性關(guān)系，利用相互選擇后的關(guān)系矩陣對(duì)齊支持集圖...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)視覺與竹材力學(xué)性能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學(xué)性能檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建，提出了基于機(jī)器視覺的竹材力學(xué)性能無損分級(jí)方法。所述系統(tǒng)由三部分構(gòu)成：首先，高精度圖像采集模塊采用多角度環(huán)形LED光源陣列，通過自適應(yīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取第一樣本圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)第一樣本圖像數(shù)據(jù)集中的第一樣本圖像進(jìn)行識(shí)別獲得類別描述信息；基于第一樣本圖像數(shù)據(jù)集中的至少部分第一樣本圖像的類別描述信息進(jìn)行聚...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于街景照片分析的街道慢行發(fā)展評(píng)估方法，屬于智能交通系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。首先對(duì)街景圖片進(jìn)行圖像分割與目標(biāo)識(shí)別，得到街道各要素圖像占比，建立基于街道要素占比組合計(jì)算的街道慢行發(fā)展指標(biāo)體系；其次建立路網(wǎng)gis模型，用建立路段緩沖區(qū)的方...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型提供一種采用螺紋結(jié)構(gòu)方便拆卸的樂器，包括：笛頭、加長(zhǎng)段、笛身以及笛尾，笛頭的外側(cè)表面開設(shè)有吹孔以及膜孔，膜孔外側(cè)表面貼有笛膜，笛頭通過螺紋段與加長(zhǎng)段相連接，加長(zhǎng)段設(shè)置有多組，加長(zhǎng)段的通過螺紋段與笛身相連接,與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實(shí)用新...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于MAMBA的高光譜圖像動(dòng)態(tài)分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：地物建模模塊、分辨率調(diào)控模塊、特征提取模塊、分類識(shí)別模塊、動(dòng)態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中，通過在多時(shí)相遙感圖像中同步采集地物區(qū)域的位移量、主光譜反射率與紋理差異...
								
        
							
        
							
						
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