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      樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術(shù)
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N煤礦輔助運輸?shù)娜謨?yōu)化方法和計算機可讀存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取審批流程信息和運輸需求,審批流程信息是與運輸過程的工單的審批順序有關(guān)的信息;根據(jù)審批流程信息,對運輸過程的審批順序進行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的審批順序;按照優(yōu)化后的審...
      • 一個或多個計算機處理器檢測與所識別的位置相關(guān)聯(lián)的未注冊設備,其中,未注冊設備與無線行為相關(guān)聯(lián)。一個或多個計算機處理器識別在所識別的位置和所檢測到的未注冊設備附近的一個或多個已注冊設備。一個或多個計算機處理器利用經(jīng)訓練的設備識別模型、所識別的...
      • 本申請實施例提供了一種基于點云的地下管線提取方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì),屬于點云空間幾何提取技術(shù)領(lǐng)域。該方案通過獲取地下的管線點云數(shù)據(jù);對管線點云數(shù)據(jù)進行分割,得到分割結(jié)果;當分割結(jié)果為單管場景,則基于所有管線點云數(shù)據(jù)進行主成分分析以及圓柱...
      • 本申請公開了一種目標檢測方法及電子設備、存儲介質(zhì),該方法包括:對目標圖像進行變換,得到若干待提取圖像;分別對若干待提取圖像進行特征提取,得到若干變換特征圖,以及,獲取目標圖像的圖像提示信息,其中,圖像提示信息用于表征目標圖像中的圖像內(nèi)容;將...
      • 本申請公開了一種工程切換的處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),涉及服務器技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取機器對應的第一物料清單包括機器的第一生產(chǎn)關(guān)系;接收并解析工程切換請求獲取工程切換請求對應的切換策略,切換策略包括待切換對象、切換類型和切換條件;基于...
      • 本實用新型公開了一種岳山、承露及應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)壁上開設有凹槽,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...
      • 本申請公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的聲紋識別法及相關(guān)裝置,方法包括:基于多個半正交卷積塊構(gòu)建半正交分解神經(jīng)網(wǎng)絡模型,每個半正交卷積塊包括多個半正交一維卷積層,半正交一維卷積層之間通過串聯(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)訓練聲紋信息對應的...
      • 本申請實施例提供一種圖像處理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練方法以及相關(guān)設備,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)絡中以獲取第一神經(jīng)網(wǎng)絡中的特征提取網(wǎng)絡生成的第一特征信息,對第一特征信息進行位置編碼得到第二特征信息;...
      • 本發(fā)明的一種打撈ROV臍帶纜末端狀態(tài)識別與預警方法包括:采集各個狀態(tài)下的臍帶纜末端的圖像;用分割定位模型對上述臍帶纜末端視頻圖像進行粗分割;用臍帶纜末端狀態(tài)識別模型對的圖像進行細分類;對實時讀取的打撈ROV臍帶纜末端圖像進行分類識別并進行預...
      • 本發(fā)明實施例提供一種基于跳躍記憶網(wǎng)絡的語音分離模型訓練方法及系統(tǒng)。該方法包括:將由訓練語音確定的多段音頻特征輸入至跳躍記憶網(wǎng)絡中用于段處理的長短時記憶元,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)絡中用于記...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N修復音質(zhì)的方法、電子設備、存儲介質(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)的聲學特征,該第一音頻數(shù)據(jù)可以是對原始音頻數(shù)據(jù)進行處理得到的音頻數(shù)據(jù);通過擴散模型對所述第一音頻數(shù)據(jù)的聲學特征進行局部特征提取及音...
      • 本發(fā)明公開了一種廣義小樣本圖像分割方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設備,包括:基類學習階段和新類學習階段;基類學習階段包括:基于金字塔視覺變形器主干網(wǎng)絡提取遙感圖像的多尺度圖像特征;對遙感圖像進行超像素分割,生成形狀特征圖;將多尺度圖像特征與形狀特征圖進...
      • 本發(fā)明公開了音頻處理方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)。該音頻處理方法,包括:確定音頻數(shù)據(jù)的各音頻幀的預估語料的概率以及所述預估語料的語料序列;確定目標語料在所述語料序列中的位置信息;將各個預估語料中概率與所述目標語料相匹配的預估語料的音頻幀,...
      • 本申請公開了一種目標人臉的語音分離方法、設備及裝置,涉及語音提取技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標說話人的待分離語音視頻,并提取待分離語音視頻中的混合音頻信息及目標說話人的人臉信息與嘴唇信息;通過預訓練的多模態(tài)編碼器中的視覺線索融合模塊,對人臉信...
      • 本發(fā)明涉及人工智能決策技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于數(shù)字孿生技術(shù)的航材供應鏈應急動態(tài)調(diào)度方法,包括:構(gòu)建覆蓋民航航材供應鏈各物理節(jié)點的數(shù)字孿生模型并映射運行數(shù)據(jù);匯集數(shù)字孿生模型的運行數(shù)據(jù)及外部環(huán)境數(shù)據(jù)作為輸入特征,通過一突發(fā)事件識別模型確定突發(fā)事件...
      • 本發(fā)明公開了一種動物目標信息識別方法、系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標動物種群的遙感影像并進行預處理,將預處理得到的影像輸入至影像識別模型,得到影像識別結(jié)果;影像識別模型包括基礎識別模型和增強提取模塊;基礎識別模型包括特征提取、特...
      • 本發(fā)明公開了一種非對稱光照感知漸進解碼RGB?T顯著目標檢測方法。所述方法包括如下步驟:獲取RGB?T顯著目標檢測數(shù)據(jù)集,輸入到訓練好的RGB?T顯著目標檢測網(wǎng)絡中;采用兩個Swin Transformer骨干網(wǎng)絡,獲取多層級特征;利用非對...
      • 本發(fā)明提供一種基于圖像檢測的茶葉品質(zhì)分級系統(tǒng)及方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過融合光照均勻度因子與色溫偏移量的雙因子補償體系,在特征提取階段實施動態(tài)調(diào)制:針對光照不均對空間特征基準系數(shù)集進行形態(tài)增強系數(shù)的線性放大與紋理敏感系數(shù)的指數(shù)衰...
      • 本發(fā)明屬于機械臂抓取技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于屬性熱圖的多模態(tài)六自由度抓取檢測方法及系統(tǒng),包括獲取RGBD圖像;對RGBD圖像進行特征提取,對提取的特征進行連續(xù)的解碼,獲得過程特征和增強特征,對增強特征進行操作,獲得多種抓取屬性的屬性熱圖;將...
      • 本發(fā)明公開了一種基于光譜變化增廣的偽裝目標檢測方法及裝置,先根據(jù)高光譜圖像獲取背景光譜變化字典和目標光譜變化字典,然后將背景光譜變化字典與目標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背景字典和目標字典進行擴展,形成...
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