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      樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
      • 本申請?zhí)岢鲆环N圖像分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取多個訓(xùn)練樣本圖像,對訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行特征提取得到頻率域的第一特征圖;對第一特征圖進(jìn)行譜分解得到第一波幅成分和第一相位成分;根據(jù)多個元素計(jì)算第一波幅成分的第一均值和第一方...
      • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種語音欺騙檢測方法及裝置,可用于金融領(lǐng)域或其他技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對待測語音數(shù)據(jù)進(jìn)行分片,得到語音數(shù)據(jù)片段序列;對所述語音數(shù)據(jù)片段序列中的每個所述語音數(shù)據(jù)片段提取梅爾頻率倒譜系數(shù)特征;將所述梅爾頻率倒譜系數(shù)特征輸入到二...
      • 本申請公開了一種計(jì)算車輛運(yùn)輸業(yè)務(wù)完成度的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。本申請中,可以獲取待檢測車輛軌跡,并基于待檢測車輛軌跡確定每次停靠點(diǎn)對應(yīng)的停靠參數(shù),停靠參數(shù)包括車輛停靠點(diǎn)、停靠時長及停靠間隔;基于停靠參數(shù),確定待檢測車輛的待篩選運(yùn)輸點(diǎn)以...
      • 本發(fā)明涉及環(huán)境感知預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種基于AI大模型的智能環(huán)境感知與預(yù)警系統(tǒng)及方法,包括采集處理模塊、定位建圖模塊、特征提取模塊、多模態(tài)預(yù)警模塊;本發(fā)明通過對三維空間點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理,降低數(shù)據(jù)量,保留關(guān)鍵信息,并利用迭代最近點(diǎn)算法,通過...
      • 本發(fā)明公開了一種港口船運(yùn)交通量分析和預(yù)測方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建港口區(qū)劃地圖;S2、獲取船舶綜合信息數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)設(shè)定船舶分類規(guī)則對每個港口的進(jìn)出港船舶進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),生成各個港口的各類型進(jìn)出港船舶信息列表,并基于所述港口區(qū)劃地圖標(biāo)示出船...
      • 本發(fā)明提供了一種融合氣象和圖像序列的作物發(fā)育期識別方法及識別裝置,通過獲取待識別作物的作物圖像序列數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)氣象要素序列數(shù)據(jù);調(diào)用預(yù)先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò),將作物圖像序列數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)氣象要素序列數(shù)據(jù)加載到預(yù)先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò),...
      • 本發(fā)明提供基于防偽編碼的商標(biāo)鑒定方法及系統(tǒng),涉及防偽鑒定技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待鑒定商標(biāo)圖像并進(jìn)行預(yù)處理,采用基于混沌加密的防偽編碼生成算法生成對應(yīng)的防偽編碼,將生成的防偽編碼嵌入標(biāo)準(zhǔn)商標(biāo)圖像中,得到攜帶防偽編碼的商標(biāo)圖像,并對其進(jìn)行編碼定位,...
      • 本申請實(shí)施例公開了一種顯示面板檢測方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),用于提高檢測顯示面板的魯棒性。本申請實(shí)施例方法包括:當(dāng)顯示面板置于Tray盤上時,通過工業(yè)相機(jī)拍攝目標(biāo)圖像;根據(jù)預(yù)先存儲的Tray盤中每個格子的中心坐標(biāo)和每個格子的寬度和...
      • 本公開涉及一種考慮供給不確定性的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)和庫存聯(lián)合優(yōu)化方法,用于解決目前多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中模型不夠貼合實(shí)際、決策整合程度不高的問題。所述方法對一個給定供需節(jié)點(diǎn)的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò),建立綜合成本目標(biāo)函數(shù),所述綜合成本由貨物運(yùn)輸成本、在中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)、...
      • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種再生物資智能分類識別方法及系統(tǒng)。將垃圾區(qū)域按照材質(zhì)編碼標(biāo)識的識別結(jié)果分為第一材質(zhì)垃圾區(qū)域和第二材質(zhì)垃圾區(qū)域。通過對比第二材質(zhì)垃圾區(qū)域與每個材質(zhì)類別的第一材質(zhì)垃圾區(qū)域之間的輪廓相似度即可獲得第一隸屬度。...
      • 本發(fā)明涉及語音合成技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于聲紋特征遷移的數(shù)字人音色自適應(yīng)匹配方法及系統(tǒng)。該發(fā)明首先采用深度聲紋解耦網(wǎng)絡(luò),通過多任務(wù)對抗學(xué)習(xí)策略處理用戶語音樣本,提取與內(nèi)容及通用聲學(xué)特征解耦的純凈音色身份嵌入,并同時提取用于表征音色宏觀特性與微觀...
      • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)成像方法和系統(tǒng),系統(tǒng)包括:光源,用于向待成像的目標(biāo)發(fā)射散斑矩陣;桶探測器,用于測量所述散斑矩陣投射過所述目標(biāo)后的光強(qiáng)度值;以及計(jì)算單元,所述計(jì)算單元被配置成:獲取待成像的目標(biāo)的初始圖像;將所述初始圖像劃分成...
      • 本發(fā)明提供一種菠蘿識別定位方法和系統(tǒng),獲取待采摘菠蘿區(qū)域的初始RGB圖和初始深度圖,將初始RGB圖和初始深度圖進(jìn)行圖像預(yù)處理,生成目標(biāo)RGB圖和目標(biāo)深度圖;采用目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型對目標(biāo)RGB圖進(jìn)行實(shí)例分割,生成目標(biāo)菠蘿掩膜和菠蘿標(biāo)簽數(shù)據(jù);基于...
      • 本發(fā)明公開了一種熱敏標(biāo)簽紙切割質(zhì)量識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括對切割完成的熱敏標(biāo)簽紙進(jìn)行圖像采集,得到熱敏標(biāo)簽紙圖像;對熱敏標(biāo)簽紙圖像進(jìn)行加強(qiáng)處理,得到熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù);基于熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種圖像美學(xué)質(zhì)量評價方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:對初始圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測,獲取目標(biāo)圖像;將目標(biāo)圖像輸入評價模型,獲得評價模型的多個輸出節(jié)點(diǎn)輸出的對應(yīng)多個美學(xué)質(zhì)量標(biāo)簽的預(yù)測值分布;其中,評價模型...
      • 本發(fā)明涉及語音合成技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)療健康及金融科技等業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺中,公開了一種基于韻律特征的語音生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取輸入文本及對應(yīng)的參考語音,提取梅爾頻譜并生成語音表征;通過多頭注意力機(jī)制提取整體韻律特征,結(jié)合文本嵌入...
      • 一種根據(jù)輸入生成語音和視頻信息的方法、設(shè)備、裝置和介質(zhì),包括接收包括文本構(gòu)成要素序列的文本輸入。使用持續(xù)時間模型確定文本構(gòu)成要素的各個時間性持續(xù)時間。基于持續(xù)時間模型生成頻譜圖幀。基于頻譜圖幀生成音頻波形。基于音頻波形生成視頻信息。音頻波形...
      • 本申請涉及音頻生成技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于GAN的個性化音色特征增強(qiáng)與歌聲生成方法,包括以下步驟:獲取目標(biāo)歌手的音頻數(shù)據(jù),將梅爾頻譜圖輸入至內(nèi)容編碼器與風(fēng)格編碼器,對風(fēng)格特征向量施加信息瓶頸約束,將內(nèi)容特征向量與風(fēng)格特征向量拼接后輸入至生成器網(wǎng)...
      • 本發(fā)明提供一種可容易地調(diào)整踩槌與打擊樂器的相向位置的打擊樂器及安裝構(gòu)件的安裝方法。在安裝踩槌(100)的安裝部(22a)的左右方向兩側(cè)設(shè)置緊固部(22b),此緊固部(22b)通過螺栓(24)而緊固在固定構(gòu)件(21)(彎曲部(21c))。由此...
      • 一種基于雙域掩碼與多尺度局部重建的高光譜圖像與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同分類方法,它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法跨模態(tài)分類中標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺與多源特征融合精度不足的問題。本發(fā)明通過掩碼隨機(jī)圖像塊和通道進(jìn)行特征學(xué)習(xí);設(shè)計(jì)分層多尺度重建架構(gòu),...
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