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								      本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說話人提取方法及系統(tǒng)，獲取包含目標說話人數(shù)據(jù)的混合語音信號和視頻數(shù)據(jù)；對獲取的混合語音信號進行音頻編碼，得到音頻特征；對獲取的視頻數(shù)據(jù)進行一致性視覺特征提取，得到與目標語音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺...
								
        
							
        
							
						
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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)，屬于計算機視覺技術領域。本發(fā)明在語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡模型的特征融合過程中，自適應地去除上采樣高層特征中的有害高頻，并增強低層特征中的有益高頻，從而提高特征融合效果，減輕特征不對齊問題，...
								
        
							
        
							
						
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								      本說明書實施例提供了語音數(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，通過獲取目標發(fā)聲對象的多條第一情感語音數(shù)據(jù)，并對至少一條第一情感語音數(shù)據(jù)的目標聲音要素進行調(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)明公開了一種基于注意力機制的水聲生物目標識別方法，屬于水下目標識別技術領域。本發(fā)明提出一種注意力機制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于水聲信號目標識別，通過多頭注意力機制，提取不同尺度空間的水聲信號特征信息，來提高噪聲干擾情況下的目標識別精度；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人流量和問題上報的動態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設備，包括：獲取目標區(qū)域內(nèi)公廁點對應的人流量負荷情況和已上報問題清單；基于人流量負荷情況和已上報問題清單，結(jié)合公廁點對應的歷史趨勢片段庫，生成公廁點對應的未來維護狀況動態(tài)趨勢；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，所述方法包括獲取當前說話人的待識別語音；基于待識別語音的聲紋特性提取梅爾倒譜系數(shù)特征；將梅爾倒譜系數(shù)特征輸入至已訓練的聲紋識別模型中以對梅爾倒譜系數(shù)特征進行特征提取，獲取聲紋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，公開了基于遙感圖像的玉米幼苗識別方法、系統(tǒng)及相關設備，方法包括：獲取遙感圖像；使用包含預設場景的遙感圖像對未包含預設場景的遙感圖像進行場景填充，確定初始樣本數(shù)據(jù)集；對初始樣本數(shù)據(jù)集中每個遙感圖像的預設場景進行標注...
								
        
							
        
							
						
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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，屬于采砂技術領域，其包括以下步驟：分別建立河道砂廠、采砂設備和運砂車輛的數(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，并將各采砂設備模型和各運砂車輛...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，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、目標區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊，首先采集若干個入柜圖像以及出柜圖像，對每個出柜圖像進行聚類，獲取每個出柜...
								
        
							
        
							
						
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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別方法，涉及計算機視覺技術領域，具體涉及圖像處理技術領域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法包括：對待檢測金相圖像進行圖像預處理，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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								      本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。其中方法包括獲取待處理音頻，對所述待處理音頻進行分段處理，得到多個音頻段；將所述多個音頻段輸入至預先訓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)明涉及一種特氣設備零件的檢測方法及裝置，檢測方法包括獲取目標圖像；輸入目標圖像至預設零件檢測模型進行檢測，以獲得檢測結(jié)果；判斷檢測結(jié)果是否符合預設規(guī)則；在檢測結(jié)果符合預設規(guī)則的情況下，生成合格信息；在檢測結(jié)果不符合預設規(guī)則的情況下，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學實驗管理技術領域，尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法，包括：將多層感知機與通道注意力機制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后，以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于唇語增強的語音交互方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，基于唇語增強的語音交互方法包括：基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語特征，對語音信號進行特征提取得到音頻特征；將唇語特征和音頻特征進行跨模態(tài)融合編碼，生成包含視聽信息的混合特征；將混合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關系的數(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準頻率下的弦軸扭矩數(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，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種圖像變化檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲取待處理圖像對；對待處理圖像對進行多分辨率特征提取處理，得到不同分辨率的多個圖像特征對；將多個圖像特征對輸入預設變化檢測模型進行圖像變化檢測處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評估領域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對目標活魚進行種類分類，并對轉(zhuǎn)運箱進行過駁可行性分析和活魚轉(zhuǎn)運準備，得到目標轉(zhuǎn)運箱；對目標轉(zhuǎn)運箱進行過駁測試，基于測試結(jié)果對過駁設備進行優(yōu)化，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標識物進行識別，利用OpenCV通過標識物對圖像進行視角矯正并測算目標的實際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進行分類，實...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)和電子設備，該方法包括：獲取輸入文本，其中，輸入文本表示目標小語種的方言文本；通過有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標準文本；通過目標語音模型對標準文本進行分析，得到標準文本的音頻特征，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測方法，首先獲取偽裝物體檢測數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)預處理；構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測模型；再通過訓練集對構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測模型訓練，對預測結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進行監(jiān)督學習。最后對模型訓練...
								
        
							
        
							
						
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