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      樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
      • 本實用新型公開了一種便于維護的電吉他,涉及電吉他技術(shù)領(lǐng)域,包括琴體,所述琴體的背面固定連接有蓋板,所述蓋板的一端固定連接有安裝座,所述安裝座的內(nèi)部開設(shè)有安裝槽。本實用新型采用上述結(jié)構(gòu),通過在琴體背面的蓋板上固定安裝座,安裝座內(nèi)開設(shè)安裝槽,安...
      • 本發(fā)明公開了一種多信道語音處理方法及系統(tǒng),屬于人工智能與語音信號處理領(lǐng)域。包括:獲取多信道音頻信號并構(gòu)建SSL的單信道預(yù)訓(xùn)練模型;基于多信道音頻信號,對SSL的單信道預(yù)訓(xùn)練模型進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化,得到多信道聲紋特征提取預(yù)訓(xùn)練模型;進行多階段聯(lián)合優(yōu)...
      • 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)線進行補貨,直至配件庫存補充完成...
      • 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...
      • 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)進行特征提取得到...
      • 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...
      • 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...
      • 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準,基于人力資源分類標準,對生產(chǎn)線的作業(yè)人員進行能力建模,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...
      • 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行預(yù)處理,得到原始圖片;步驟S2:基于原始圖片進行目標檢測,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:將所有切片進行聚類得到...
      • 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)性和紋理特征進行評價,獲得像元的時序穩(wěn)定性指標、空間異質(zhì)性指標和紋理特征指標。然后,引入權(quán)...
      • 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)集進行預(yù)處理;采用改進的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...
      • 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,利用改進的線性迭代聚類方法對原始高光譜圖像進行超像素分割,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...
      • 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)域進行鼓風(fēng);...
      • 本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標識系統(tǒng)及方法,具體涉及太赫茲圖像智能識別領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構(gòu)造第一損失函數(shù)模塊、圖像檢測模塊、標記標識模塊、判斷識別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內(nèi)違禁品太赫茲原始圖像,對圖像進行優(yōu)化和...
      • 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模塊強化空間域偽影;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模塊...
      • 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)進行編碼處理得到音頻流;語音識別處理...
      • 本發(fā)明涉及圖像通信技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種窗戶狀態(tài)識別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取一個監(jiān)控圖像;對所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進行標注,形成一個標注掩膜;根據(jù)所述標注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個目標圖像,并將所述標注掩膜和所述目...
      • 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...
      • 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,再進行特征提取和匹配得到匹配特征...
      • 本發(fā)明提出的一種基于機器視覺的圖像檢測方法及系統(tǒng),采集同一目標禽蛋的高光譜圖像和可見光圖像;采用包括去噪、歸一化方式對目標禽蛋的高光譜圖像和可見光進行預(yù)處理,并且,將采集的同一目標禽蛋的圖像分成訓(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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