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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域，公開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...
								
        
							
        
							
						
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								      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)場景中，公開了一種基于多級(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)...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及鋼琴調(diào)律設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電動(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)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(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?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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								      本申請公開了一種基于神經(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)明涉及電子簽章技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種智動(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(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)估語料的概率以及所述預(yù)估語料的語料序列；確定目標(biāo)語料在所述語料序列中的位置信息；將各個(gè)預(yù)估語料中概率與所述目標(biāo)語料相匹配的預(yù)估語料的音頻幀，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種目標(biāo)檢測方法及電子設(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)明涉及目標(biāo)檢測技術(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方法，對(duì)采集的包含福壽螺卵的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行圖像重構(gòu)，獲取可見光重構(gòu)特征和紅外重構(gòu)特征；對(duì)可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行多尺度特征提取，得到可見光多尺度特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了瀝青混合料骨料級(jí)配在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于道路工程材料檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種調(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(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)明公開了一種非對(duì)稱光照感知漸進(jìn)解碼RGB?T顯著目標(biāo)檢測方法。所述方法包括如下步驟：獲取RGB?T顯著目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集，輸入到訓(xùn)練好的RGB?T顯著目標(biāo)檢測網(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(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，通過一突發(fā)事件識(shí)別模型確定突發(fā)事件...
								
        
							
        
							
						
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