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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種危險廢物的智能倉庫管理方法及系統，通過部署傳感器網絡對危險廢物倉庫內的物品狀態(tài)進行實時監(jiān)控，從中獲取物品位置和環(huán)境參數的基礎數據，并傳輸至中央處理平臺，得到初步數據集合；根據初步數據集合，采用數據融合技術對多源信息進行整合處...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多方協同的集裝箱智能調度管理方法及系統，涉及集裝箱智能調度管理技術領域，包括采用動態(tài)協同優(yōu)化算法對各參與方的利益進行建模，輸入各參與方的信息，并輸出得到全局最優(yōu)解；采用區(qū)塊鏈技術對關鍵文件進行處理，利用智能合約自動執(zhí)行協...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種音頻特征分析的音頻切片處理方法、系統及存儲介質，涉及音頻處理領域，方法包括：對音頻文件進行音頻特征提取，生成若干個音頻特征序列；分別對所述若干個音頻特征序列進行特征差異分析，輸出若干個差異特征集；根據所述若干個差異特征集進行...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種智能電梯的語音指令識別方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：收集電梯轎廂內用戶發(fā)出的音頻；識別音頻中的命令詞；確定音頻中位于目標音頻片段之前的第一音頻片段，和/或位于目標音頻片段之后的第二音頻片段是否為發(fā)出目標音頻片段的用戶...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融及醫(yī)療的語音處理技術領域，公開了語音模型訓練方法、語言識別方法、裝置、設備及介質，方法包括獲取音頻數據集，所述音頻數據集包括多種情緒的語音樣本，每個所述語音樣本標注有對應的情緒類別；將每個語音樣本輸入至待訓練模型，以按照預定義...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務系統平臺中，公開了一種行為克隆模型訓練方法、裝置、設備及介質，包括：獲取多模態(tài)輸入，對多模態(tài)輸入進行特征提取與拼接，得到輸入表示；利用預設解碼器提取輸入表示的潛在表示，利用預設策略...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測技術領域，具體為一種基于無人機遙感的森林病蟲害智能監(jiān)測方法及系統，包括以下步驟：無人機采集多光譜數據，提取反射率并平滑處理，差分識別異常像元，提取曲線篩選顯著變化，分割病斑邊界，分類健康狀態(tài)，生成病蟲害圖層預測趨勢。本發(fā)明...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供了一種分類方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品，先獲取目標區(qū)域在預設時間范圍內對應的第一影像數據、第二影像數據、第三影像數據；然后基于第一影像數據確定目標區(qū)域對應于第一時間單位的紋理特征數據，基于第二影像數據確定目標區(qū)域對應...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)感知的智能語音交互系統及方法，屬于人機交互技術領域。該系統包括語音采集與預處理模塊、多模態(tài)感知模塊、語音識別、語音理解與決策模塊及多模態(tài)反饋模塊。其中，多模態(tài)感知模塊通過時空對齊算法融合語音、視覺及傳感器數據，實現...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語音編碼技術領域，特別涉及一種可變比特率的去冗余語音語義編碼方法及裝置，其中，方法包括：基于預設深度神經網絡模型，獲取目標說話人的原音頻；提取原音頻中語言學離散語義表示，并獲取原音頻的聲紋特征和壓縮頻譜特征；將語言學離散語義表示、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉儲物流技術領域，具體提供了一種倉儲作業(yè)時長優(yōu)化方法及系統，具有如下步驟：S1、貨位分配策略優(yōu)化模型構建；S2、系統實現與集成；S3、動態(tài)調整與優(yōu)化。與現有技術相比，本發(fā)明能夠通過綜合考慮貨物屬性、倉儲作業(yè)流程和搬運設備路徑規(guī)劃，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬數字人和AI的農業(yè)信息辦理方法及系統，涉及農業(yè)信息辦理技術領域，包括以下步驟：首先，實時捕捉用戶語音輸入數據，收集用戶語音參數，為后續(xù)分析和處理提供原始數據支持；將獲取到的語音數據參數匯總成分析集合，并對收集到的語音...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的鋼結構構件表面損傷識別方法，涉及人工智能與結構健康監(jiān)測技術領域。旨在解決傳統深度學習方法對大量標注樣本依賴嚴重、泛化能力差以及對復雜損傷場景適應性不足的問題。該方法通過引入結構健康監(jiān)測圖像和損傷描述詞匯構建提示...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于場景信息驅動的雷達?視覺自適應融合感知方法，包括基于時空配準結果實現雷達檢測目標集合和視覺檢測目標集合的關聯；獲取場景特征表征，包括道路特征和局部環(huán)境特征；設計權重生成網絡，將場景特征映射為動態(tài)融合權重；構建增強特征向量，分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輔助元數據驅動的廣域紅外小目標檢測方法，對輸入的紅外圖像進行預處理，對三類元數據進行特異化預編碼及多層感知機映射，生成初始輔助特征，通過骨干網絡提取多層級圖像特征，生成最終輔助特征，以彌合元高層語義缺乏的細節(jié)特征；利用多模態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)系統，具體涉及實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)領域，包括圖像采集模塊、結構建模模塊、特征標注模塊、模態(tài)訓練模塊、決策融合模塊、趨勢預警模塊；圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結構與高清圖像質量的小鼠體表圖像幀數...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N深度估計增強的語義分割方法、裝置、設備及介質，該方法包括對采集的RGB圖像使用深度估計大模型提取對應的深度圖像；構建場景感知模型，場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，基于分別設置在...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能檢測與識別技術領域，具體涉及接觸網懸掛狀態(tài)缺陷智能識別系統，所述系統包括：異常指數計算單元、缺陷類別概率分析單元、數據增強單元和空間鄰近概率場推斷單元；所述異常指數計算單元，用于得到歸一化值，基于歸一化值，結合位置參數，得到復...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數字化管理技術領域，具體公開了一種基于大數據分析的出版社全流程數字化管理系統，包括出版社選題策劃模塊、選題內容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫存監(jiān)測模塊、圖書質量評估模塊以及圖書版權管理模塊；本發(fā)明通過圖書多源數據融合建立選題...
								
        
							
        
							
						
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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)展評估方法，屬于智能交通系統技術領域。首先對街景圖片進行圖像分割與目標識別，得到街道各要素圖像占比，建立基于街道要素占比組合計算的街道慢行發(fā)展指標體系；其次建立路網gis模型，用建立路段緩沖區(qū)的方...
								
        
							
        
							
						
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