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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)明公開了一種基于注意力機(jī)制的水聲生物目標(biāo)識(shí)別方法，屬于水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機(jī)制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號(hào)目標(biāo)識(shí)別，通過多頭注意力機(jī)制，提取不同尺度空間的水聲信號(hào)特征信息，來提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識(shí)別精度；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種語音識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取待識(shí)別語音；將待識(shí)別語音輸入預(yù)設(shè)的語音識(shí)別模型，得到語音識(shí)別文本、語音識(shí)別文本的內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度；根據(jù)內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度判斷語音識(shí)別文本的文本置信度...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺。將預(yù)處理后待檢測(cè)的圖片及其對(duì)應(yīng)的類別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對(duì)圖片特征提取和特征融合，根據(jù)特征篩選樣本框送入加權(quán)得分標(biāo)簽分配模塊中；加權(quán)得分標(biāo)簽分配為樣本框根據(jù)加權(quán)得分分配正標(biāo)簽和負(fù)標(biāo)簽；模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種條碼識(shí)別平臺(tái)的控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：采集當(dāng)前圖像，并識(shí)別當(dāng)前圖像的當(dāng)前圖像特征；集參照?qǐng)D像，并識(shí)別參照?qǐng)D像的參照?qǐng)D像特征；其中，當(dāng)前圖像和參照?qǐng)D像是先后采集的兩張相鄰圖像；判斷當(dāng)前圖像特征與參照?qǐng)D像特征是否匹...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的河道采砂管控方法，屬于采砂技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：分別建立河道砂廠、采砂設(shè)備和運(yùn)砂車輛的數(shù)字孿生模型；將河道砂廠模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個(gè)采砂單元區(qū)；獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量，并將各采砂設(shè)備模型和各運(yùn)砂車輛...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語義分割方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過程中，自適應(yīng)地去除上采樣高層特征中的有害高頻，并增強(qiáng)低層特征中的有益高頻，從而提高特征融合效果，減輕特征不對(duì)齊問題，...
								
        
							
        
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供了語音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語音合成方法及裝置。其中，通過獲取目標(biāo)發(fā)聲對(duì)象的多條第一情感語音數(shù)據(jù)，并對(duì)至少一條第一情感語音數(shù)據(jù)的目標(biāo)聲音要素進(jìn)行調(diào)整，得到第二情感語音數(shù)據(jù)，以便將該多條第一情感語音數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法，包括：多模態(tài)扭矩傳感模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；分布式數(shù)據(jù)管理云平臺(tái)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種用于工具柜的工具狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：圖像采集模塊、最終特征區(qū)域獲取模塊、目標(biāo)區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊，首先采集若干個(gè)入柜圖像以及出柜圖像，對(duì)每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類，獲取每個(gè)出柜...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識(shí)別方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識(shí)別方法包括：對(duì)待檢測(cè)金相圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到金相二值圖像；提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻，對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理，得到多個(gè)音頻段；將所述多個(gè)音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類模型中，得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：獲取輸入文本，其中，輸入文本表示目標(biāo)小語種的方言文本；通過有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本；通過目標(biāo)語音模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析，得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語音生成方法及語音生成裝置，所述語音生成方法包括：獲取目標(biāo)解析模型，將描述文本輸入所述目標(biāo)解析模型中，得到所述描述文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聲音特征向量；其中，所述描述文本包括目標(biāo)音色文本描述；將所述目標(biāo)聲音特征向量輸入目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個(gè)子區(qū)域，采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，生成天麻種植實(shí)時(shí)生長(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流體配比物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)及方法，包括儲(chǔ)液終端，用于發(fā)出流體信息請(qǐng)求；云平臺(tái)，用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請(qǐng)求和儲(chǔ)液終端的位置信息，根據(jù)流體信息請(qǐng)求和位置信息匹配車載終端，并向車載終端發(fā)送指令；車載終端，用于接收指令，并根據(jù)車輛...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時(shí)間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法，涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合；基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進(jìn)行預(yù)處理后，構(gòu)建鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)，基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)形成若干組底層數(shù)據(jù)；基于若干組...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及紋飾基因庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種元青花紋飾基因庫(kù)構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，所述方法包括對(duì)表面圖進(jìn)行紋飾特征提取，根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對(duì)表面圖進(jìn)行分區(qū)，基于AI對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果；統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測(cè)方法、裝置及終端設(shè)備，適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息；根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫(kù)與所述第一光譜圖像信息，確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息；根據(jù)所述第一光譜...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種隱患檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像，以及，多維檢索樹K?D樹，所述K?D樹中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)與各個(gè)預(yù)置的隱患類別一一對(duì)應(yīng)，每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對(duì)應(yīng)隱患類別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量；...
								
        
							
        
							
						
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