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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...
      • 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...
      • 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...
      • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音情緒轉(zhuǎn)換方法、語(yǔ)音情緒轉(zhuǎn)換裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取初始情緒音頻的初始頻譜數(shù)據(jù)和初始情緒標(biāo)簽;根據(jù)音頻代碼簿模型對(duì)初始頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,得到第一編碼數(shù)據(jù);根據(jù)音高提取算法對(duì)初始頻譜...
      • 本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種通用型多功能決策系統(tǒng)及方法,包括信息共享子系統(tǒng)和決策子系統(tǒng);信息共享子系統(tǒng)包括個(gè)人信息共享模塊和組間信息共享模塊;決策子系統(tǒng)包括任務(wù)采集模塊和任務(wù)決策模塊;任務(wù)采集模塊用于采集待分配任務(wù);任務(wù)決策模塊包...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種基于多級(jí)任務(wù)的業(yè)務(wù)流程處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:接收業(yè)務(wù)發(fā)起請(qǐng)求,在生成業(yè)務(wù)對(duì)象記錄前若需要?jiǎng)?chuàng)建前置校驗(yàn)任務(wù)記錄,創(chuàng)建主任務(wù)記錄與明細(xì)任務(wù)記錄并建立關(guān)聯(lián)關(guān)...
      • 本實(shí)用新型涉及鋼琴調(diào)律設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種電動(dòng)鋼琴調(diào)律器,包括殼體,殼體的兩端分別轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)有主軸和固定軸,殼體內(nèi)設(shè)有減速電機(jī),減速電機(jī)的輸出端通過(guò)齒輪組與主軸連接,固定軸包括第一半軸和第二半軸,第一半軸呈“L”型,第一半軸的第一端轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置...
      • 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...
      • 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...
      • 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;...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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:基類學(xué)習(xí)階段和新類學(xué)習(xí)階段;基類學(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)...
      • 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,...
      • 本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像重建與多模態(tài)融合的福壽螺卵智能檢測(cè)方法,對(duì)采集的包含福壽螺卵的可見(jiàn)光圖像和紅外圖像進(jìn)行圖像重構(gòu),獲取可見(jiàn)光重構(gòu)特征和紅外重構(gòu)特征;對(duì)可見(jiàn)光圖像和紅外圖像進(jìn)行多尺度特征提取,得到可見(jiàn)光多尺度特征...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了小樣本圖像分類方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于圖像分類技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何提高小樣本圖像分類的準(zhǔn)確性和效率,技術(shù)方案為:圖像采集與預(yù)處理;構(gòu)建并更新基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元學(xué)習(xí)模型;其中,基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了瀝青混合料骨料級(jí)配在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于道路工程材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)提取顆粒密集度偏差參數(shù)和邊緣殘缺參數(shù),計(jì)算圖像的遮擋或重疊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分并針對(duì)中風(fēng)險(xiǎn)圖像動(dòng)態(tài)選擇邊緣修復(fù)或歷史數(shù)據(jù)補(bǔ)償策略,有效修正粒徑識(shí)別誤差...
      • 本申請(qǐng)涉及一種調(diào)度排序方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取預(yù)設(shè)數(shù)目個(gè)第一排序信息;根據(jù)各第一排序信息、以及自適應(yīng)交叉變異策略,確定各第二排序信息、并更新自適應(yīng)交叉變異策略的參數(shù)值;根據(jù)各第一排序信息、各目標(biāo)設(shè)備碼、以及局部調(diào)整策...
      • 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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