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                  		樂(lè)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)明涉及電力營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力營(yíng)銷(xiāo)工單派單方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明中通過(guò)工單類(lèi)別和工種的對(duì)應(yīng)關(guān)系設(shè)置，將維修人員根據(jù)專業(yè)方向和等級(jí)劃分為不同的工種，保證了每一個(gè)工單都可以根據(jù)類(lèi)別分配給對(duì)應(yīng)的維修人員；本發(fā)明結(jié)合維修人員的任務(wù)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于全域特征提取的顯示屏缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取顯示屏圖像；基于獲取的圖像和缺陷檢測(cè)模型，進(jìn)行顯示屏圖像的缺陷檢測(cè)；其中，缺陷監(jiān)測(cè)模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、跨層感知融合網(wǎng)絡(luò)以及缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；在所述特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向任務(wù)的遙感影像壓縮方法及系統(tǒng)，進(jìn)行高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)集構(gòu)建，包括目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集和語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集；目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，包括在目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集上的一階目標(biāo)檢測(cè)模型的參數(shù)訓(xùn)練；語(yǔ)義分割模型訓(xùn)練，包括在語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集上的語(yǔ)義分割模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Mamba的心臟瓣膜圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)原始圖像進(jìn)行多尺度降采樣，隨后通過(guò)Conv Stem模塊提取各尺度的初始特征，再利用空間?頻域特征融合模塊對(duì)多尺度特征進(jìn)行頻域與空間域的信息融合，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種科研項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)價(jià)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及立項(xiàng)評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取目標(biāo)科研項(xiàng)目立項(xiàng)數(shù)據(jù)中的技術(shù)性相關(guān)數(shù)據(jù)以及經(jīng)費(fèi)預(yù)算相關(guān)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述技術(shù)性相關(guān)數(shù)據(jù)以及技術(shù)性評(píng)分模型，確定目標(biāo)科研項(xiàng)目的技術(shù)性評(píng)分結(jié)果；根據(jù)所述經(jīng)費(fèi)預(yù)算相...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種音頻處理方法、裝置、可讀介質(zhì)及電子設(shè)備，可以增強(qiáng)指定方向的音頻信號(hào)，并提高音頻信號(hào)的質(zhì)量，所述音頻處理方法包括：獲取骨傳導(dǎo)麥克風(fēng)采集的骨傳導(dǎo)信號(hào)以及氣傳導(dǎo)麥克風(fēng)采集的氣傳導(dǎo)信號(hào)；根據(jù)所述氣傳導(dǎo)信號(hào)和第一信號(hào)處理模型得到定向波束...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種涉密場(chǎng)所聲音干擾裝置，包括以下步驟：對(duì)采集自涉密場(chǎng)所的目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音特征提取；基于提取的語(yǔ)音特征設(shè)計(jì)干擾信號(hào)頻譜；對(duì)干擾信號(hào)頻譜進(jìn)行相位調(diào)制；針對(duì)經(jīng)過(guò)相位調(diào)制的干擾信號(hào)進(jìn)行時(shí)變特性設(shè)計(jì)，以生成用于...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種芯片基板的自適應(yīng)對(duì)位方法，旨在解決顯示面板制造中芯片與驅(qū)動(dòng)基板的高精度對(duì)位問(wèn)題。通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取第一基板芯片陣列的初始點(diǎn)陣，采用全局?局部雙層篩選機(jī)制確定與標(biāo)準(zhǔn)子點(diǎn)陣匹配度最高的目標(biāo)子點(diǎn)陣，經(jīng)仿射變換得到規(guī)則化的中間點(diǎn)陣；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種機(jī)器人語(yǔ)音處理方法及系統(tǒng)。所述方法包括：當(dāng)?shù)谝灰娲_定接收到的第一自然語(yǔ)句為疑難語(yǔ)句時(shí)，將所述第一自然語(yǔ)句的語(yǔ)義特征提供給第二引擎；在所述第二引擎處理所述第一自然語(yǔ)句期間，根據(jù)提供所述第一自然語(yǔ)句的用戶的情緒狀態(tài)輸出第...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于標(biāo)識(shí)解析技術(shù)的高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)管控系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)包括：安全作業(yè)管理子系統(tǒng)，用于展示作業(yè)審批數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)并響應(yīng)用戶的審批操作；邊緣端設(shè)備，用于獲取視頻監(jiān)控子系統(tǒng)采集的作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)視頻數(shù)據(jù)分析得到分析結(jié)果；風(fēng)險(xiǎn)管控...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于信息熵的兩階段多模圖像匹配方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。本發(fā)明包括：對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，變換為對(duì)應(yīng)的高頻增強(qiáng)圖像；對(duì)兩幅圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，提取輪廓上的顯著角點(diǎn)作為特征點(diǎn)，確定每個(gè)特征點(diǎn)的主方向；為兩幅圖像中每一個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)造其P...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種遙感影像地物提取方法及相關(guān)設(shè)備，涉及遙感影像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始遙感影像中的預(yù)設(shè)影像數(shù)據(jù)塊；對(duì)預(yù)設(shè)影像數(shù)據(jù)塊進(jìn)行尺寸拉伸，得到目標(biāo)影像數(shù)據(jù)塊；響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)地物的坐標(biāo)提示信息的輸入，將目標(biāo)影像數(shù)據(jù)塊和坐標(biāo)提示信...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種語(yǔ)音識(shí)別模型訓(xùn)練方法、語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取訓(xùn)練音頻；根據(jù)訓(xùn)練音頻的聲學(xué)信息和語(yǔ)義信息，確定訓(xùn)練音頻的第一目標(biāo)偽標(biāo)簽，第一目標(biāo)偽標(biāo)簽指示訓(xùn)練音頻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文本；基于訓(xùn)練音頻和第一目標(biāo)偽標(biāo)簽訓(xùn)練初始語(yǔ)音識(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種流水線產(chǎn)品瑕疵識(shí)別及檢測(cè)方法及裝置；所述流水線產(chǎn)品瑕疵識(shí)別及檢測(cè)方法包括：獲取流水線產(chǎn)品多個(gè)角度的圖片，根據(jù)流水線產(chǎn)品的圖片進(jìn)行比對(duì)得到具體產(chǎn)品類(lèi)型；獲取產(chǎn)品的高像素圖像信息、紅外圖像信息以及X光圖像信息，將圖像信息進(jìn)行圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多狀態(tài)時(shí)序建模的智能斷句活動(dòng)語(yǔ)音檢測(cè)方法、裝置。其中，該方法包括：接收至少一個(gè)通道的音頻信號(hào)；采用與通道數(shù)量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)語(yǔ)音識(shí)別模型提取音頻信號(hào)的聲學(xué)特征序列；確定聲學(xué)特征序列所對(duì)應(yīng)的每個(gè)語(yǔ)音幀屬于不同語(yǔ)音活動(dòng)狀態(tài)的概率分...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像檢測(cè)識(shí)別方法，涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括若統(tǒng)計(jì)出初步的物體識(shí)別結(jié)果相同數(shù)量的待測(cè)權(quán)重比大于或等于權(quán)重判定閾值，則判定待測(cè)權(quán)重比相應(yīng)的物體識(shí)別結(jié)果為最終識(shí)別結(jié)果，若待測(cè)權(quán)重比小于權(quán)重判定閾值，且物體識(shí)別...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種結(jié)合RPN和解剖信息的腦微出血精準(zhǔn)檢測(cè)與定位方法，基于一種基于深度學(xué)習(xí)的腦微出血精準(zhǔn)檢測(cè)與定位模型實(shí)現(xiàn)，所述模型包括候選區(qū)域檢測(cè)模塊和解剖定位模塊，所述方法包括：獲取同一患者的腦部圖像經(jīng)所述候選區(qū)域檢測(cè)模塊得到的至少一...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多源氣象數(shù)據(jù)融合的三維云型分類(lèi)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取衛(wèi)星數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)值模式數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；采用三維云量分析方法，以數(shù)值模式數(shù)據(jù)的三維云量作為背景場(chǎng)，形成多源數(shù)據(jù)融合的三維云量格點(diǎn)場(chǎng)；...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置和設(shè)備。其中，所述關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法包括：通過(guò)第一采集裝置獲取作業(yè)對(duì)象在當(dāng)前時(shí)刻的前n幀點(diǎn)云，并根據(jù)所述前n幀點(diǎn)云產(chǎn)生所述作業(yè)對(duì)象在所述當(dāng)前時(shí)刻的稠密點(diǎn)云，其中，n為大于1的正整數(shù)；通過(guò)第二采集裝置獲取所述作...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：初始語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)語(yǔ)音樣本進(jìn)行特征提取，得到語(yǔ)音樣本特征；對(duì)語(yǔ)音樣本特征進(jìn)行語(yǔ)義提取，得到語(yǔ)音樣本的語(yǔ)義特征，并基于語(yǔ)義特征，確定第一損失值...
								
        
							
        
							
						
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