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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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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)明提供了一種基于時(shí)空特征選擇的玉米種植區(qū)玉米識(shí)別方法，屬于遙感技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取玉米種植區(qū)的遙感影像，確定玉米種植區(qū)內(nèi)各像元的NDVI特征曲線，篩選出符合關(guān)鍵生育期種植特征的玉米像元，作為玉米樣本點(diǎn)；基于玉米樣本點(diǎn)和非玉米樣本點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及語音分離與提取技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多通道語音分離方法及裝置，其中，方法包括：構(gòu)建特征提取模塊；基于頻譜建模單元、子帶建模單元和全帶建模單元，構(gòu)建初始雙路徑快速轉(zhuǎn)換器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；構(gòu)建掩碼模塊；基于特征提取模塊、初始雙路...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及樂器弦技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種改進(jìn)的樂器弦，包括吉他本體、六個(gè)琴弦和聚合物層，六個(gè)所述琴弦均安裝于所述吉他本體上，所述聚合物層涂設(shè)于所述琴弦上，所述吉他本體包括指板，所述指板安裝于所述吉他本體的頂部，所述琴弦包括弦芯、纏繞層、包覆...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像分類系統(tǒng)，用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行分類，該系統(tǒng)包括：特征提取模塊，用于對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，以得到圖像對(duì)應(yīng)的特征向量；特征旋轉(zhuǎn)模塊，用于基于正交投影矩陣對(duì)特征向量進(jìn)行旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的特征向量，其中，所述正交投影矩陣是從預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型公開了一種戶外琴，包括托臺(tái)和琴片，所述托臺(tái)通過一對(duì)支桿支撐，且支桿底端安裝有底座，所述琴片沿托臺(tái)延伸方向均勻分布有若干片，每片琴片通過兩組連接件與托臺(tái)進(jìn)行連接，每組連接件由平墊、護(hù)套、皮墊和螺桿組成，所述平墊墊在托臺(tái)與琴片之間，所...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于偽星圖識(shí)別的室內(nèi)定位定姿方法，包括：基于三維拓?fù)洳季衷O(shè)計(jì)滿足交比約束條件的偽星陣列；精確標(biāo)定各偽星位置并計(jì)算共線相鄰四點(diǎn)偽星的交比，生成全局偽星交比特征庫(kù)；實(shí)時(shí)采集包含偽星的場(chǎng)景圖像，提取亞像素級(jí)光斑中心坐標(biāo)形成各視場(chǎng)特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于翅圖的吸血庫(kù)蠓物種輔助識(shí)別方法及裝置，涉及吸血庫(kù)蠓鑒定技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過對(duì)待識(shí)別的目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖；其中，標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖與標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅圖庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療圖像處理分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于圖像識(shí)別的腫瘤蛋白定量評(píng)估方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取IHC切片的全景數(shù)字圖像，并提取所述全景數(shù)字圖像中的感興趣區(qū)域，將所述感興趣區(qū)域，進(jìn)行分割，得到高分辨率圖像塊，將所述高分辨率圖像塊，輸入...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型提供一種采用螺紋結(jié)構(gòu)方便拆卸的樂器，包括：笛頭、加長(zhǎng)段、笛身以及笛尾，笛頭的外側(cè)表面開設(shè)有吹孔以及膜孔，膜孔外側(cè)表面貼有笛膜，笛頭通過螺紋段與加長(zhǎng)段相連接，加長(zhǎng)段設(shè)置有多組，加長(zhǎng)段的通過螺紋段與笛身相連接,與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實(shí)用新...
								
        
							
        
							
						
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								      一種農(nóng)作物育種材料自動(dòng)晉級(jí)推薦方法及系統(tǒng)，包括：S1：獲取育種材料的表型數(shù)據(jù)；S2：獲得性狀指標(biāo)數(shù)據(jù)；S3：創(chuàng)建晉級(jí)推薦模型，晉級(jí)推薦模型允許用戶自定義設(shè)置晉級(jí)條件和推薦條件；同時(shí)系統(tǒng)通過將系統(tǒng)內(nèi)的性狀指標(biāo)數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，進(jìn)行晉級(jí)條件和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，是基于大數(shù)據(jù)分析的輸電建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)系統(tǒng)及方法，具體方法包括：獲取輸電線路運(yùn)行過程中的電場(chǎng)數(shù)據(jù)以及處于輸電線路不同方位的樹木生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行樹木適應(yīng)性分析，篩選獲得潛在威脅樹枝集合；將潛在威脅樹枝的生長(zhǎng)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法，屬于圖像偽造定位技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)歸一化RGB圖像，通過雙分支結(jié)構(gòu)分別提取多尺度語義特征與噪聲特征；對(duì)同尺度特征堆疊生成初步融合特征；執(zhí)行多尺度增強(qiáng)操作，結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車輛部件比對(duì)方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取待比對(duì)車輛的車輛圖像；將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型，將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型，通過部件分割模型提取車輛圖像的特征，生成第一特征圖，捕捉和增強(qiáng)第一特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種審計(jì)數(shù)據(jù)自動(dòng)化分析方法及系統(tǒng)，所述系統(tǒng)中關(guān)聯(lián)圖譜分析模塊基于審計(jì)數(shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)據(jù)元素所屬企業(yè)中的股權(quán)信息，構(gòu)建相應(yīng)數(shù)據(jù)元素對(duì)應(yīng)的企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜；構(gòu)建企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜對(duì)應(yīng)的企業(yè)關(guān)聯(lián)分析集合。發(fā)明根據(jù)待審計(jì)數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于隨機(jī)種子搜索策略的衛(wèi)星遙感水面太陽(yáng)耀光校正方法，包括利用閾值分割方法識(shí)別衛(wèi)星遙感影像中的太陽(yáng)耀光影響區(qū)域；對(duì)太陽(yáng)耀光影響區(qū)域邊緣進(jìn)行隨機(jī)種子搜索，從中獲取多個(gè)包含太陽(yáng)耀光像元與水體像元的區(qū)域，作為感興趣區(qū)；對(duì)所述感興趣區(qū)通過經(jīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于多模態(tài)融合的皮革表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過HDR光學(xué)成像模塊獲取皮革表面圖像，合成為高動(dòng)態(tài)范圍圖像，3D點(diǎn)云重構(gòu)模塊將這些圖像轉(zhuǎn)化為三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)融合模塊使用圖像配準(zhǔn)技術(shù)，將HDR圖像與三維...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于層級(jí)框選與邊界特征融合的滑坡智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，獲取目標(biāo)遙感影像數(shù)據(jù)集，并對(duì)目標(biāo)遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行層級(jí)框選處理，得到層級(jí)框選區(qū)域集合，對(duì)層級(jí)框選區(qū)域集合進(jìn)行邊界特征提取處理，得到每個(gè)層級(jí)框選區(qū)域的邊界特征集合，將邊界特征集...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種音頻生成的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備和程序產(chǎn)品，將獲取的音頻生成任務(wù)的引導(dǎo)信息進(jìn)行編碼，得到所述引導(dǎo)信息的隱空間表達(dá)；基于擴(kuò)散模型，利用混合引導(dǎo)策略和所述引導(dǎo)信息的隱空間表達(dá)，逐步進(jìn)行去噪迭代，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)；其中，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、控制器及自動(dòng)駕駛設(shè)備，其中，目標(biāo)檢測(cè)方法包括：獲取自動(dòng)駕駛設(shè)備所在目標(biāo)區(qū)域的多視角圖像以及對(duì)應(yīng)地相機(jī)參數(shù)，目標(biāo)區(qū)域中包括待檢測(cè)的目標(biāo)對(duì)象；對(duì)多視角圖像進(jìn)行特征提取，并融合相機(jī)參數(shù)，得到目標(biāo)區(qū)域的三維...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)參考軸的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)方法，其將原本基于單一參考軸的角度預(yù)測(cè)問題分解為基于多個(gè)參考軸的角度預(yù)測(cè)問題，并通過區(qū)域劃分和角度轉(zhuǎn)換機(jī)制，將邊界不連續(xù)性問題轉(zhuǎn)移到穩(wěn)定區(qū)域進(jìn)行處理。通過區(qū)域劃分，模型可以在穩(wěn)定區(qū)域內(nèi)進(jìn)行角度回歸，...
								
        
							
        
							
						
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