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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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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種IDI全項(xiàng)目周期風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化評(píng)估方法及系統(tǒng)，具有有益效果：采用文本挖掘技術(shù)從項(xiàng)目數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，利用信息熵加權(quán)詞頻的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素重要性評(píng)估，可全面的識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)影響因素，探索項(xiàng)目質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)因素的內(nèi)在影響；采用層次分析法...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種油氣管道建設(shè)任務(wù)分配方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及油氣管道建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決目前人工分配油氣管道建設(shè)任務(wù)速度慢的問(wèn)題，該方法包括：獲取油氣管道的多個(gè)建設(shè)任務(wù)各自的任務(wù)信息；獲取空閑狀態(tài)下的多個(gè)裝備車輛各自的車輛狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種企業(yè)項(xiàng)目承接狀態(tài)均衡性的量化評(píng)估方法及裝置。所述方法包括：根據(jù)待評(píng)估企業(yè)的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)，獲取各個(gè)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的團(tuán)隊(duì)人員數(shù)據(jù)、項(xiàng)目金額數(shù)據(jù)、折算系數(shù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)次數(shù)數(shù)據(jù)；對(duì)于每一項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，對(duì)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的團(tuán)隊(duì)人員數(shù)據(jù)、項(xiàng)目金額數(shù)據(jù)、折算...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及一種新型空靈鼓。該新型空靈鼓包括鼓體，所述鼓體包括固定連接的上鼓體和下鼓體，所述上鼓體的幾何中心周圍設(shè)有8個(gè)周邊音舌；每個(gè)所述周邊音舌均設(shè)有第一子音舌、第二子音舌、第三子音舌、第四子音舌及第五子音舌，所述第一子音舌、所述第二子...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型公開(kāi)了一種用于二胡的松香夾，包括有固定夾和松香夾，其中固定夾的夾頭夾設(shè)在二胡的琴桿上，二胡琴弓的弓毛放置在松香夾上端夾頭內(nèi)兩塊松香塊之間的縫隙內(nèi)，琴弓的弓毛在推拉過(guò)程中松香夾上端夾頭內(nèi)的松香塊能夠隨時(shí)對(duì)弓毛進(jìn)行松香的涂擦，固定夾和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種安全穿透式管理信息系統(tǒng)，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)限配置與GIS地圖綁定的責(zé)任單元?jiǎng)澐郑瑢?shí)現(xiàn)施工區(qū)域的精準(zhǔn)可視化監(jiān)控；集成物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)采集視頻、軌跡數(shù)據(jù)，結(jié)合移動(dòng)端秒級(jí)任務(wù)創(chuàng)建、超時(shí)預(yù)警及強(qiáng)制水印照片驗(yàn)證，提升任務(wù)執(zhí)行與安全確認(rèn)的時(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)字化珠寶盤(pán)點(diǎn)控制系統(tǒng)，包括盤(pán)點(diǎn)庫(kù)、盤(pán)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集模塊、復(fù)核模塊、調(diào)整因子模塊和篩選模塊；其中，所述盤(pán)點(diǎn)庫(kù)包括存儲(chǔ)空間和環(huán)境系統(tǒng)，所述環(huán)境系統(tǒng)包括環(huán)境因子；所述盤(pán)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集模塊能夠通過(guò)數(shù)據(jù)采集設(shè)備對(duì)盤(pán)點(diǎn)庫(kù)中存品的數(shù)目和特征進(jìn)行獲...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)管理方法及系統(tǒng)，方法包含按照來(lái)源為若干數(shù)據(jù)源分配標(biāo)簽，按照結(jié)構(gòu)化公共數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化公共數(shù)據(jù)將公共數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分；根據(jù)公共數(shù)據(jù)的敏感性進(jìn)行分級(jí)，得到帶有標(biāo)簽劃分和分級(jí)后的公共數(shù)據(jù)；對(duì)需要獲取公共數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)商的申請(qǐng)進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谥腔畚锪鲌?chǎng)景多模塊協(xié)同的流程動(dòng)態(tài)處理方法及系統(tǒng)，涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取來(lái)自訂單管理模塊的訂單數(shù)據(jù)；在計(jì)費(fèi)引擎模塊中，基于所述訂單數(shù)據(jù)生成骨架結(jié)算單節(jié)點(diǎn)，并將所述骨架結(jié)算單節(jié)點(diǎn)寫(xiě)入圖數(shù)據(jù)庫(kù)；在分項(xiàng)處理模塊中，依據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)U?net的眼底圖像視杯視盤(pán)分割方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取眼底圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建改進(jìn)U?net網(wǎng)絡(luò)；在編碼器的最后一層與解碼結(jié)構(gòu)之間加入CrossFormer層；在解碼器的最后嵌入ASPP檢測(cè)頭；構(gòu)建D...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的模型訓(xùn)練方法，包括；獲取第一待訓(xùn)練圖像；基于第一待訓(xùn)練圖像，通過(guò)語(yǔ)義分割模型獲取第一區(qū)域分割結(jié)果；根據(jù)第一區(qū)域分割結(jié)果，獲取來(lái)源于第一待訓(xùn)練圖像的第一樣本圖像以及第二樣本圖像，第一樣本圖像和第二樣本圖像...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于大模型的語(yǔ)音對(duì)話系統(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)類型，根據(jù)任務(wù)類型動(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)用戶的語(yǔ)音特性生成待識(shí)別文本...
								
        
							
        
							
						
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								      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，...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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)話的對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)；基于第一...
								
        
							
        
							
						
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								      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)...
								
        
							
        
							
						
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								      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，以判別橋梁外觀輪廓狀態(tài)是否存在異常；...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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