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                  		樂(lè)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)明實(shí)施例提供一種基于跳躍記憶網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音分離模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。該方法包括：將由訓(xùn)練語(yǔ)音確定的多段音頻特征輸入至跳躍記憶網(wǎng)絡(luò)中用于段處理的長(zhǎng)短時(shí)記憶元，得到多段音頻特征的歷史記憶狀態(tài)；將多段音頻特征的歷史記憶狀態(tài)輸入至跳躍記憶網(wǎng)絡(luò)中用于記...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的一種打撈ROV臍帶纜末端狀態(tài)識(shí)別與預(yù)警方法包括：采集各個(gè)狀態(tài)下的臍帶纜末端的圖像；用分割定位模型對(duì)上述臍帶纜末端視頻圖像進(jìn)行粗分割；用臍帶纜末端狀態(tài)識(shí)別模型對(duì)的圖像進(jìn)行細(xì)分類(lèi)；對(duì)實(shí)時(shí)讀取的打撈ROV臍帶纜末端圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別并進(jìn)行預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N煤礦輔助運(yùn)輸?shù)娜謨?yōu)化方法和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取審批流程信息和運(yùn)輸需求，審批流程信息是與運(yùn)輸過(guò)程的工單的審批順序有關(guān)的信息；根據(jù)審批流程信息，對(duì)運(yùn)輸過(guò)程的審批順序進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的審批順序；按照優(yōu)化后的審...
								
        
							
        
							
						
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								      一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)處理器檢測(cè)與所識(shí)別的位置相關(guān)聯(lián)的未注冊(cè)設(shè)備，其中，未注冊(cè)設(shè)備與無(wú)線行為相關(guān)聯(lián)。一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)處理器識(shí)別在所識(shí)別的位置和所檢測(cè)到的未注冊(cè)設(shè)備附近的一個(gè)或多個(gè)已注冊(cè)設(shè)備。一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)處理器利用經(jīng)訓(xùn)練的設(shè)備識(shí)別模型、所識(shí)別的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于點(diǎn)云的地下管線提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于點(diǎn)云空間幾何提取技術(shù)領(lǐng)域。該方案通過(guò)獲取地下的管線點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)管線點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，得到分割結(jié)果；當(dāng)分割結(jié)果為單管場(chǎng)景，則基于所有管線點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析以及圓柱...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種目標(biāo)檢測(cè)方法及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行變換，得到若干待提取圖像；分別對(duì)若干待提取圖像進(jìn)行特征提取，得到若干變換特征圖，以及，獲取目標(biāo)圖像的圖像提示信息，其中，圖像提示信息用于表征目標(biāo)圖像中的圖像內(nèi)容；將...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種工程切換的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取機(jī)器對(duì)應(yīng)的第一物料清單包括機(jī)器的第一生產(chǎn)關(guān)系；接收并解析工程切換請(qǐng)求獲取工程切換請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的切換策略，切換策略包括待切換對(duì)象、切換類(lèi)型和切換條件；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械臂抓取技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于屬性熱圖的多模態(tài)六自由度抓取檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括獲取RGBD圖像；對(duì)RGBD圖像進(jìn)行特征提取，對(duì)提取的特征進(jìn)行連續(xù)的解碼，獲得過(guò)程特征和增強(qiáng)特征，對(duì)增強(qiáng)特征進(jìn)行操作，獲得多種抓取屬性的屬性熱圖；將...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像檢測(cè)的茶葉品質(zhì)分級(jí)系統(tǒng)及方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)融合光照均勻度因子與色溫偏移量的雙因子補(bǔ)償體系，在特征提取階段實(shí)施動(dòng)態(tài)調(diào)制：針對(duì)光照不均對(duì)空間特征基準(zhǔn)系數(shù)集進(jìn)行形態(tài)增強(qiáng)系數(shù)的線性放大與紋理敏感系數(shù)的指數(shù)衰...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法以及相關(guān)設(shè)備，該方法可用于人工智能領(lǐng)域的圖像處理領(lǐng)域中，方法包括：將圖像輸入第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中以獲取第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征提取網(wǎng)絡(luò)生成的第一特征信息，對(duì)第一特征信息進(jìn)行位置編碼得到第二特征信息；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子簽章技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種智動(dòng)簽章方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取預(yù)先配置的簽章流程，簽章流程中包括智動(dòng)簽章節(jié)點(diǎn)；當(dāng)簽章流程進(jìn)行到智動(dòng)簽章節(jié)點(diǎn)時(shí)，獲取用戶的歷史簽章行為信息，歷史簽章行為信息包括多個(gè)簽章位置...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識(shí)別法及相關(guān)裝置，方法包括：基于多個(gè)半正交卷積塊構(gòu)建半正交分解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，每個(gè)半正交卷積塊包括多個(gè)半正交一維卷積層，半正交一維卷積層之間通過(guò)串聯(lián)方式、內(nèi)跳連接結(jié)構(gòu)和外跳連接結(jié)構(gòu)連接；根據(jù)訓(xùn)練聲紋信息對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型公開(kāi)了一種岳山、承露及應(yīng)用岳山和承露的配合結(jié)構(gòu)的古琴，屬于古琴技術(shù)領(lǐng)域，一種岳山，岳山的側(cè)壁上開(kāi)設(shè)有凹槽，凹槽用于與承露凹凸配合連接。一種承露，承露的一端的形狀與岳山的凹槽的形狀一致。一種古琴，古琴包括：面板；底板，底板與面板的底...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種廣義小樣本圖像分割方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，包括：基類(lèi)學(xué)習(xí)階段和新類(lèi)學(xué)習(xí)階段；基類(lèi)學(xué)習(xí)階段包括：基于金字塔視覺(jué)變形器主干網(wǎng)絡(luò)提取遙感圖像的多尺度圖像特征；對(duì)遙感圖像進(jìn)行超像素分割，生成形狀特征圖；將多尺度圖像特征與形狀特征圖進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了音頻處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。該音頻處理方法，包括：確定音頻數(shù)據(jù)的各音頻幀的預(yù)估語(yǔ)料的概率以及所述預(yù)估語(yǔ)料的語(yǔ)料序列；確定目標(biāo)語(yǔ)料在所述語(yǔ)料序列中的位置信息；將各個(gè)預(yù)估語(yǔ)料中概率與所述目標(biāo)語(yǔ)料相匹配的預(yù)估語(yǔ)料的音頻幀，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N修復(fù)音質(zhì)的方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及音頻技術(shù)領(lǐng)域。該方法中，首先提取第一音頻數(shù)據(jù)的聲學(xué)特征，該第一音頻數(shù)據(jù)可以是對(duì)原始音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到的音頻數(shù)據(jù)；通過(guò)擴(kuò)散模型對(duì)所述第一音頻數(shù)據(jù)的聲學(xué)特征進(jìn)行局部特征提取及音...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能決策技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于數(shù)字孿生技術(shù)的航材供應(yīng)鏈應(yīng)急動(dòng)態(tài)調(diào)度方法，包括：構(gòu)建覆蓋民航航材供應(yīng)鏈各物理節(jié)點(diǎn)的數(shù)字孿生模型并映射運(yùn)行數(shù)據(jù)；匯集數(shù)字孿生模型的運(yùn)行數(shù)據(jù)及外部環(huán)境數(shù)據(jù)作為輸入特征，通過(guò)一突發(fā)事件識(shí)別模型確定突發(fā)事件...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)物目標(biāo)信息識(shí)別方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)動(dòng)物種群的遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理得到的影像輸入至影像識(shí)別模型，得到影像識(shí)別結(jié)果；影像識(shí)別模型包括基礎(chǔ)識(shí)別模型和增強(qiáng)提取模塊；基礎(chǔ)識(shí)別模型包括特征提取、特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種非對(duì)稱(chēng)光照感知漸進(jìn)解碼RGB?T顯著目標(biāo)檢測(cè)方法。所述方法包括如下步驟：獲取RGB?T顯著目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集，輸入到訓(xùn)練好的RGB?T顯著目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中；采用兩個(gè)Swin Transformer骨干網(wǎng)絡(luò)，獲取多層級(jí)特征；利用非對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光譜變化增廣的偽裝目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，先根據(jù)高光譜圖像獲取背景光譜變化字典和目標(biāo)光譜變化字典，然后將背景光譜變化字典與目標(biāo)光譜變化字典合并形成聯(lián)合光譜變化字典，再利用聯(lián)合光譜變化字典分別對(duì)背景字典和目標(biāo)字典進(jìn)行擴(kuò)展，形成...
								
        
							
        
							
						
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