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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的用戶音頻特征,以預(yù)先生成的用戶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...
      • 本發(fā)明涉及一種區(qū)域光伏發(fā)電量的預(yù)測(cè)方法,屬于區(qū)域發(fā)電量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出的發(fā)電量預(yù)測(cè)方法,結(jié)合了氣象數(shù)據(jù)與光伏板缺陷數(shù)據(jù),構(gòu)建了更加全面的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)缺陷檢測(cè)提取關(guān)鍵特征(如總?cè)毕菝娣e、平均缺陷面積、最大缺陷面積、缺陷數(shù)量和分布...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于單像素切割算法的轉(zhuǎn)轍機(jī)自動(dòng)開(kāi)閉器監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括:利用攝像頭采集轉(zhuǎn)轍機(jī)的自動(dòng)開(kāi)閉器動(dòng)靜接點(diǎn)圖像;通過(guò)快速模糊聚類(lèi)算法將獲取圖像進(jìn)行切割,利用單像素切割算法將對(duì)標(biāo)記圖像進(jìn)行邊緣提取,遍歷單像素...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于頻率的自適應(yīng)交互學(xué)習(xí)半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待分割圖像并將其輸入至預(yù)訓(xùn)練好的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型進(jìn)行處理,獲取圖像分割結(jié)果;半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型包括高頻子網(wǎng)絡(luò)和低頻子網(wǎng)絡(luò),其訓(xùn)練過(guò)程包括...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的紡織服裝設(shè)計(jì)與生產(chǎn)流程管理方法及系統(tǒng),屬于服裝生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析服裝縫紉第一復(fù)雜度指標(biāo),由此判定縫紉工藝風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽,基于縫紉工藝風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽判定結(jié)果分析服裝縫紉復(fù)雜度指標(biāo),進(jìn)行初始縫紉工作參數(shù)配置,判定縫紉工作...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音助手喚醒方法、車(chē)載終端及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及語(yǔ)音助手技術(shù)領(lǐng)域。該方法可以識(shí)別發(fā)出疑似喚醒語(yǔ)音數(shù)據(jù)的用戶身份信息,并從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找用戶身份信息關(guān)聯(lián)的初始喚醒閾值和對(duì)語(yǔ)音助手的歷史喚醒習(xí)慣數(shù)據(jù);根據(jù)實(shí)時(shí)喚醒習(xí)慣數(shù)據(jù)與歷史喚醒...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的鍍鋅板表面瑕疵分類(lèi)方法及系統(tǒng),涉及瑕疵分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域。該基于圖像識(shí)別的鍍鋅板表面瑕疵分類(lèi)方法,包括獲取鍍鋅板表面圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后表面圖像數(shù)據(jù);對(duì)預(yù)處理后表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理,得到多維表面特征數(shù)據(jù)...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)整合控制模塊、預(yù)測(cè)分析處理模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和響應(yīng)與優(yōu)化模塊。本發(fā)明,通過(guò)整合銷(xiāo)售端、倉(cāng)儲(chǔ)端和運(yùn)輸端的數(shù)據(jù),利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分...
      • 本申請(qǐng)涉及一種風(fēng)笛異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取待檢測(cè)的機(jī)車(chē)風(fēng)笛發(fā)出的風(fēng)笛聲音信號(hào);從所述風(fēng)笛聲音信號(hào)中,提取出一個(gè)完整周期的風(fēng)笛聲音片段;提取所述風(fēng)笛聲音片段的聲音特征;通過(guò)訓(xùn)練后的檢測(cè)模型異常檢測(cè)模型,...
      • 本申請(qǐng)涉及一種面向量子低溫測(cè)控芯片的操作系統(tǒng)控制方法、裝置及設(shè)備,其中方法包括:獲取針對(duì)量子低溫測(cè)控芯片的控制指令,并將控制指令轉(zhuǎn)換為量子低溫測(cè)控芯片可執(zhí)行的目標(biāo)代碼;運(yùn)行目標(biāo)代碼,將控制指令解析為指令流數(shù)據(jù),并將指令流數(shù)據(jù)加載至量子低溫測(cè)...
      • 本發(fā)明涉及一種空間鄰近紅外小目標(biāo)解混方法及網(wǎng)絡(luò),特別涉及一種基于模型與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的多幀空間鄰近紅外小目標(biāo)解混方法及網(wǎng)絡(luò),解決了現(xiàn)有技術(shù)不能滿足對(duì)目標(biāo)空間距離小于Rayleigh半徑的紅外點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)需求的問(wèn)題。該方法包括以下步驟:步驟1:輸...
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