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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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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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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在處理目標(biāo)對象與背景圖像的角度、尺寸等特征匹配方面存在局限性的問題，提供了一種基于相機(jī)參數(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)語義合成方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)對象在第一場景下的第一圖像以及包括目標(biāo)場景的第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺識別的燈具LED自動(dòng)識別與色度檢測系統(tǒng)和方法，屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域。包括：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動(dòng)識別模塊、色度檢測模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)LED自動(dòng)定位，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種智能測試儀器語音交互接口方法，屬于測試儀器、語音交互技術(shù)領(lǐng)域，包括語音輸入、Paraformer中英文語音識別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯(cuò)詞庫進(jìn)行發(fā)音糾錯(cuò)和文字匹配糾錯(cuò)、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測、調(diào)用程控指令庫根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)切換程控...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測方法，具體包括以下步驟：步驟1，采集電弧爐高溫合金熔煉圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，經(jīng)預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；步驟2，構(gòu)建包含噴濺區(qū)域?qū)嵗指钆c突變異常時(shí)序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測模型；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類方法，該方法通過動(dòng)態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結(jié)合可變形卷積(DCN)自適應(yīng)捕捉不規(guī)則空間特征，利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動(dòng)力學(xué)參數(shù)自主辨識方法，屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實(shí)現(xiàn)域泛化，能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化，實(shí)現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動(dòng)的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，為航天器健康狀態(tài)評估和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合尺度與語義特征的電力設(shè)備實(shí)例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于電力設(shè)備領(lǐng)域，所述方法包括：獲取配電圖像；將配電圖像輸入預(yù)設(shè)模型，以使模型通過圖像編碼模塊，根據(jù)配電圖像生成對應(yīng)不同尺度的若干層次特征；通過尺度感知模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N方形動(dòng)力電池外殼視覺缺陷快速檢測方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得高分辨率多視角圖像序列，輸出標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行前視覺劃痕檢測，輸出劃痕缺陷位置及特征，輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域，識別出氣泡類缺陷，匯總?cè)毕?..
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)施例至少提供一種生物類別檢測方法、裝置、檢測終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，生物類別檢測方法應(yīng)用于檢測終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環(huán)境中目標(biāo)生物的待選類別，并確定所述目標(biāo)生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據(jù)第一位置...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動(dòng)態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時(shí)性，導(dǎo)致檢測精度和檢測效率低下的技術(shù)問題。該方法包括：對獲取的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種攝影相機(jī)音頻處理系統(tǒng)，涉及音頻處理的技術(shù)領(lǐng)域，包括音頻采集模塊、人聲檢測模塊、人聲突出模塊、音質(zhì)增強(qiáng)模塊和時(shí)域存儲(chǔ)模塊；音頻采集模塊用于對實(shí)時(shí)音頻進(jìn)行采集和預(yù)處理；人聲檢測模塊用于對待分析頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行端點(diǎn)幀計(jì)算得到疑似人聲數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內(nèi)壁結(jié)焦區(qū)域圖像識別方法，通過干燥塔內(nèi)壁圖像，基于預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行圓柱坐標(biāo)逆向投影獲得平面展開圖；利用雙向反射分布函數(shù)模型分解圖像為鏡面與漫反射分量，保留漫反射本征圖像；將該圖像輸入編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)初步分割，其跳躍...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積加注意力機(jī)制的手機(jī)端面部動(dòng)作恢復(fù)語音系統(tǒng)，涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊和語音生成模塊。數(shù)據(jù)采集模塊調(diào)用手機(jī)加速度傳感器實(shí)時(shí)同步采集面部加速度與語音數(shù)據(jù)并傳輸至電腦；數(shù)據(jù)處理模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的綠植花期監(jiān)測方法、裝置及系統(tǒng)，通過可學(xué)習(xí)卷積核實(shí)現(xiàn)可見光與近紅外圖像的跨模態(tài)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)，生成植被活性掩膜以精準(zhǔn)定位植被區(qū)域；利用通道注意力機(jī)制結(jié)合掩膜加權(quán)融合光譜與紋理特征，抑制非植被噪聲干擾；通過跨模態(tài)交叉注意...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說話人提取方法及系統(tǒng)，獲取包含目標(biāo)說話人數(shù)據(jù)的混合語音信號和視頻數(shù)據(jù)；對獲取的混合語音信號進(jìn)行音頻編碼，得到音頻特征；對獲取的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性視覺特征提取，得到與目標(biāo)語音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種特氣設(shè)備零件的檢測方法及裝置，檢測方法包括獲取目標(biāo)圖像；輸入目標(biāo)圖像至預(yù)設(shè)零件檢測模型進(jìn)行檢測，以獲得檢測結(jié)果；判斷檢測結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則；在檢測結(jié)果符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下，生成合格信息；在檢測結(jié)果不符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人流量和問題上報(bào)的動(dòng)態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)公廁點(diǎn)對應(yīng)的人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問題清單；基于人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問題清單，結(jié)合公廁點(diǎn)對應(yīng)的歷史趨勢片段庫，生成公廁點(diǎn)對應(yīng)的未來維護(hù)狀況動(dòng)態(tài)趨勢；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于注意力機(jī)制的水聲生物目標(biāo)識別方法，屬于水下目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機(jī)制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號目標(biāo)識別，通過多頭注意力機(jī)制，提取不同尺度空間的水聲信號特征信息，來提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識別精度；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種語音識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取待識別語音；將待識別語音輸入預(yù)設(shè)的語音識別模型，得到語音識別文本、語音識別文本的內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度；根據(jù)內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度判斷語音識別文本的文本置信度...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺。將預(yù)處理后待檢測的圖片及其對應(yīng)的類別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對圖片特征提取和特征融合，根據(jù)特征篩選樣本框送入加權(quán)得分標(biāo)簽分配模塊中；加權(quán)得分標(biāo)簽分配為樣本框根據(jù)加權(quán)得分分配正標(biāo)簽和負(fù)標(biāo)簽；模型...
								
        
							
        
							
						
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