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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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								      本申請?zhí)峁┮环N高架庫貨物視覺識別盤點(diǎn)方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：獲取貨箱區(qū)域圖像，進(jìn)行灰度變換和降噪得到標(biāo)簽局部信息圖像序列，識別投影角度偏差和距離誤差引起的焦點(diǎn)模糊和光線折射，生成貨箱標(biāo)簽圖像集；根據(jù)紋理細(xì)節(jié)確定紋理特征集，根據(jù)紋理特征集...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種語音克隆方法、裝置及電子設(shè)備，獲取待處理文本以及參考音頻；基于所述待處理文本，得到與待處理文本對應(yīng)的待處理音素；將待處理音素和參考音頻輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的語音克隆模型，得到語音克隆模型輸出的語音克隆結(jié)果，其中，語音克隆模型至少包...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種多層級生產(chǎn)線人力資源建模方法，其包括人員數(shù)據(jù)自動化采集，建立人力資源分類標(biāo)準(zhǔn)，基于人力資源分類標(biāo)準(zhǔn)，對生產(chǎn)線的作業(yè)人員進(jìn)行能力建模，若作業(yè)人員具備多種專業(yè)角色能力，則創(chuàng)建多條人員能力模型，并按照不同角色的規(guī)則建模，形成生產(chǎn)線...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實施例提供一種物料入庫方法、物料出庫方法、裝置、調(diào)度設(shè)備及系統(tǒng)，該物料入庫方法包括：針對每種類型的待入庫物料，獲取類型的各個批次的待入庫物料的入庫數(shù)量；根據(jù)該類型的待入庫物料所屬批次，為待入庫物料分配料箱的格口，若當(dāng)前批次的上一批次的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流程流轉(zhuǎn)控制方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：調(diào)度平臺接收點(diǎn)檢設(shè)備生成的檢修任務(wù)，并轉(zhuǎn)發(fā)至與檢修任務(wù)對應(yīng)的檢修終端；檢修終端生成與檢修任務(wù)對應(yīng)的待檢修設(shè)備的停電申請指令，并發(fā)送至調(diào)度平臺；調(diào)度平臺在確定待檢修設(shè)備停止運(yùn)行之后...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例公開了一種語音合成模型的訓(xùn)練及其語音合成方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對以及語音合成模型，所述語音合成模型包括音素處理模塊和文本處理模塊；通過所述音素處理模塊中的音素特征提取模塊對所述音素數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于多產(chǎn)線調(diào)度優(yōu)化的生產(chǎn)管理系統(tǒng)及方法。首先確定主件生產(chǎn)計劃，MES對主件生產(chǎn)計劃內(nèi)的工單進(jìn)行拆分；配件動態(tài)匹配模塊匹配需求后，由WMS校驗庫存，根據(jù)需要通過JIT配件生產(chǎn)線進(jìn)行補(bǔ)貨，直至配件庫存補(bǔ)充完成...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了一種設(shè)備狀態(tài)確定方法，可以應(yīng)用于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該設(shè)備狀態(tài)確定方法包括：根據(jù)歷史識別記錄信息，確定與第一設(shè)備標(biāo)識關(guān)聯(lián)的至少一個已識別物品信息；根據(jù)至少一個已識別物品信息，確定物品識別率、物品誤識率和設(shè)備故障率；根據(jù)物品識別率、物...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維純度評價的多時相遙感端元提取方法，包括：首先，對多時相遙感影像的時序穩(wěn)定性，以及多時相遙感影像所包括的單時相遙感圖像的空間異質(zhì)性和紋理特征進(jìn)行評價，獲得像元的時序穩(wěn)定性指標(biāo)、空間異質(zhì)性指標(biāo)和紋理特征指標(biāo)。然后，引入權(quán)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法，具體為：獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本；對遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征；設(shè)計中層特征增...
								
        
							
        
							
						
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								      高光譜圖像噪聲檢測評估方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：首先，利用改進(jìn)的線性迭代聚類方法對原始高光譜圖像進(jìn)行超像素分割，得到多個超像素子塊；之后，對每兩兩超像素子塊的光譜反射率序列采用去趨勢偏互相關(guān)法計算去趨勢互相關(guān)系數(shù)和去趨...
								
        
							
        
							
						
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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)明涉及一種變電站刀閘分割方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取巡檢照片并對巡檢照片進(jìn)行預(yù)處理，得到原始圖片；步驟S2：基于原始圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測，判斷是否存在刀閘，并提取得到多個含有刀閘的切片；步驟S3：將所有切片進(jìn)行聚類得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種設(shè)備的異常聲音檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，設(shè)備內(nèi)設(shè)置有聲音傳感器、鼓風(fēng)組件，該方法包括：獲取聲音傳感器采集的聲音數(shù)據(jù)；根據(jù)聲音數(shù)據(jù)確定設(shè)備是否存在異常；若確定設(shè)備存在異常，則通過鼓風(fēng)組件對設(shè)備內(nèi)的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行鼓風(fēng)；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性預(yù)測的視覺SLAM方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，屬于同步定位與建圖的技術(shù)領(lǐng)域。首先根據(jù)當(dāng)前圖像幀和深度幀進(jìn)行基于多模態(tài)融合的顯著性預(yù)測，獲得當(dāng)前圖像幀的灰度圖和含有效結(jié)構(gòu)化區(qū)域的顯著性掩膜，再進(jìn)行特征提取和匹配得到匹配特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于本地化處理的實時音頻變音控制方法、系統(tǒng)及終端，該方法包括以下步驟：獲取實體麥克風(fēng)采集的實時音頻數(shù)據(jù)；依據(jù)本地數(shù)據(jù)庫存儲的變音參數(shù)對實時音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并獲得變音數(shù)據(jù)；將變音數(shù)據(jù)提供至實體麥克風(fēng)，使實體麥克風(fēng)將變音數(shù)據(jù)提供至...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強(qiáng)模塊強(qiáng)化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強(qiáng)模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及音響信號處理領(lǐng)域，公開了音響分頻變壓裝置的自適應(yīng)音頻場景識別與分頻參數(shù)優(yōu)化算法，包括以下步驟：S1、獲取輸入的音頻信號，提取所述音頻信號的聲學(xué)特征數(shù)據(jù)；S2、對所述聲學(xué)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成音頻場景分類結(jié)果；S3、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于機(jī)器視覺的圖像檢測方法及系統(tǒng)，采集同一目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光圖像；采用包括去噪、歸一化方式對目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光進(jìn)行預(yù)處理，并且，將采集的同一目標(biāo)禽蛋的圖像分成訓(xùn)練集和測試集；建立雙分支禽蛋檢測模型；將所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體對話系統(tǒng)及方法，涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù)；音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號強(qiáng)度，設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式，當(dāng)傳輸方式為通信信號傳輸時，將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流；語音識別處理...
								
        
							
        
							
						
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