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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(guò)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(kāi)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(kāi)閉器動(dòng)靜接點(diǎn)圖像；通過(guò)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)明公開(kāi)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(guò)程包括...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音助手喚醒方法、車載終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及語(yǔ)音助手技術(shù)領(lǐng)域。該方法可以識(shí)別發(fā)出疑似喚醒語(yǔ)音數(shù)據(jù)的用戶身份信息，并從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找用戶身份信息關(guān)聯(lián)的初始喚醒閾值和對(duì)語(yǔ)音助手的歷史喚醒習(xí)慣數(shù)據(jù)；根據(jù)實(shí)時(shí)喚醒習(xí)慣數(shù)據(jù)與歷史喚醒...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的鍍鋅板表面瑕疵分類方法及系統(tǒng)，涉及瑕疵分類技術(shù)領(lǐng)域。該基于圖像識(shí)別的鍍鋅板表面瑕疵分類方法，包括獲取鍍鋅板表面圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后表面圖像數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理，得到多維表面特征數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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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(guò)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)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(guò)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(wèn)題。該方法包括以下步驟：步驟1：輸...
								
        
							
        
							
						
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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(yáng)坡簇；基于各低坡度陽(yáng)坡簇內(nèi)所有像元的像素值，從各低坡度陽(yáng)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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								      本發(fā)明公開(kāi)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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								      本發(fā)明涉及一種針對(duì)行人重識(shí)別模型進(jìn)行后門攻擊的安全性評(píng)估方法，包括：從樣本數(shù)據(jù)集的原始干凈圖像隨機(jī)選取多個(gè)行人圖像，基于邊緣提取算法獲得行人圖像的邊緣掩碼，基于邊緣掩碼對(duì)行人圖像的邊緣進(jìn)行修改得到觸發(fā)圖像，對(duì)干凈行人圖像和觸發(fā)圖像的圖像對(duì)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種面向逆向物流的運(yùn)力調(diào)配方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取每個(gè)物流區(qū)域內(nèi)各物流網(wǎng)點(diǎn)的歷史退貨數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史退貨數(shù)據(jù)，對(duì)不同物流網(wǎng)點(diǎn)在未來(lái)的指定時(shí)段內(nèi)的訂單退訂率進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值；根據(jù)預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的退訂占比，基于物流區(qū)域內(nèi)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于AI模型的音頻降噪方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及語(yǔ)音降噪技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收直播視頻流，并將直播視頻流切分為圖像幀數(shù)據(jù)和音頻流數(shù)據(jù)；將圖像幀數(shù)據(jù)和音頻流數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)場(chǎng)景識(shí)別模型，獲得當(dāng)前場(chǎng)景的識(shí)別結(jié)果，預(yù)設(shè)場(chǎng)景...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N語(yǔ)音處理方法及其裝置，包括：接收用戶語(yǔ)音指令，根據(jù)所述用戶語(yǔ)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(yǔ)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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								      本申請(qǐng)屬于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N雙路輕量級(jí)時(shí)頻域自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其使用方法。本公開(kāi)實(shí)施例采用深度可分離卷積層能夠降低模型的計(jì)算量，降低模型的降噪延時(shí)；提出的輕量化Transformer層采用了MLP網(wǎng)絡(luò)，將多頭注意力替換為單頭...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于歷史數(shù)據(jù)的投訴件智能受理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多個(gè)歷史投訴數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的受理處理信息；根據(jù)所述多個(gè)歷史投訴數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的受理處理信息，訓(xùn)練得到案件預(yù)測(cè)模型；將多個(gè)待預(yù)測(cè)的當(dāng)前投訴數(shù)據(jù)輸入至所述案件預(yù)測(cè)模型，得到輸出的預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種灌區(qū)土地利用分類方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)所述分類方法和系統(tǒng)提供了一種動(dòng)態(tài)樣本遷移和邏輯轉(zhuǎn)換機(jī)制，通過(guò)光譜相似性度量與歐式距離，實(shí)現(xiàn)高精度樣本的跨年度復(fù)用，解決了長(zhǎng)時(shí)間序列樣本標(biāo)注難題；引入時(shí)空邏輯約束機(jī)制，定義土地利用類型轉(zhuǎn)換規(guī)...
								
        
							
        
							
						
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