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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)明公開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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能工廠的管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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)...
								
        
							
        
							
						
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								      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)開閉器動(dòng)靜接點(diǎn)圖像；通過快速模糊聚類算法將獲取圖像進(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于智能多標(biāo)簽分類的乘務(wù)員服飾識(shí)別方法及裝置，屬于計(jì)算機(jī)視覺與人工智能技術(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開基于雙注意力和多尺度特征融合的語音欺騙檢測(cè)方法，屬于語音欺騙檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；方法包括：獲取訓(xùn)練語料并預(yù)處理；將預(yù)處理后的訓(xùn)練語料輸入檢測(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)試語料并預(yù)處理...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于VITS的歌唱語音轉(zhuǎn)換方法，包括以下步驟；步驟一：利用Whisper淺層編碼器、自動(dòng)歌唱轉(zhuǎn)錄模型AST和基于AutoVC的音高?能量編碼器，分別從源歌手歌聲中提取瓶頸特征、基頻、演唱風(fēng)格特征和線性頻譜圖，以此作為基于VITS的歌唱語...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高斯金字塔的多尺度多模圖像特征匹配方法，包括：分別對(duì)紅外圖像和可見光圖像構(gòu)建高斯金字塔圖像；對(duì)高斯金字塔圖像的每一層進(jìn)行Harris特征點(diǎn)檢測(cè)，再將各層通過上采樣方法放大到同樣尺寸，對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行非極大抑制來剔除重復(fù)特征點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于交通仿真模型的碼頭引橋更新方案評(píng)價(jià)方法及裝置，涉及港口自動(dòng)化領(lǐng)域，其中，該方法包括：將模型輸入?yún)?shù)輸入至交通仿真模型，輸入?yún)?shù)包括：裝卸設(shè)備的配置數(shù)量和作業(yè)時(shí)間、AGV車輛的配置數(shù)量、AGV車輛在不同路段的車速，模擬碼頭...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及遙感生物量檢測(cè)領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的山區(qū)森林生物量識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于各像元的坡度特征值，將所有聚類簇劃分為高坡度陰坡簇和低坡度陽坡簇；基于各低坡度陽坡簇內(nèi)所有像元的像素值，從各低坡度陽坡簇內(nèi)篩選...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種長(zhǎng)尾噪聲標(biāo)簽的校正方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取數(shù)據(jù)集中目標(biāo)圖像的文本置信度向量中由大到小的前K個(gè)第一置信度，以及圖像置信度向量中由大到小的前K個(gè)第二置信度；根據(jù)文本置信度向量中除第一置信度之外的置信度確定第一...
								
        
							
        
							
						
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								      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；通過訓(xùn)練后的檢測(cè)模型異常檢測(cè)模型，...
								
        
							
        
							
						
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								      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)...
								
        
							
        
							
						
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								      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)需求的問題。該方法包括以下步驟：步驟1：輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開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)練過程包括...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開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...
								
        
							
        
							
						
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								      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，通過整合銷售端、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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N語音處理方法及其裝置，包括：接收用戶語音指令，根據(jù)所述用戶語音指令調(diào)用對(duì)應(yīng)的聲學(xué)前端處理引擎對(duì)所述用戶語音指令進(jìn)行預(yù)處理，輸出預(yù)處理后的音頻數(shù)據(jù)；根據(jù)所述預(yù)處理后的音頻數(shù)據(jù)調(diào)用對(duì)應(yīng)的喚醒引擎對(duì)所述預(yù)處理后的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，輸...
								
        
							
        
							
						
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