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      首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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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,...
      • 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...
      • 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...
      • 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??;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...
      • 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;...
      • 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(hù)的情緒狀態(tài)輸出第...
      • 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(hù)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...
      • 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...
      • 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...
      • 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)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種流水線(xiàn)產(chǎn)品瑕疵識(shí)別及檢測(cè)方法及裝置;所述流水線(xiàn)產(chǎn)品瑕疵識(shí)別及檢測(cè)方法包括:獲取流水線(xiàn)產(chǎn)品多個(gè)角度的圖片,根據(jù)流水線(xiàn)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...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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);...
      • 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...
      • 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...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力客服的信息分析方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:獲取用戶(hù)的電力需求信息;當(dāng)所述電力需求信息為語(yǔ)音信息時(shí),對(duì)所述語(yǔ)音信息進(jìn)行語(yǔ)音解析處理,得到所述語(yǔ)音信息對(duì)應(yīng)的電力指令;當(dāng)所述電力需求信息為...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向遷移學(xué)習(xí)的模態(tài)缺失情景圖像處理方法,包括以下步驟:采集源域圖像和目標(biāo)域圖像,源域圖像為光學(xué)圖像;訓(xùn)練跨模態(tài)知識(shí)蒸餾模型,跨模態(tài)知識(shí)蒸餾模型包括源域模型和目標(biāo)域模型;還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應(yīng)知識(shí)蒸餾模塊和對(duì)比學(xué)習(xí)模型...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車(chē)載音頻調(diào)整方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及車(chē)輛控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取音頻調(diào)整模式;若所述音頻調(diào)整模式為演唱跟隨模式,則采集用戶(hù)的演唱音頻;識(shí)別所述演唱音頻中至少兩個(gè)標(biāo)志音頻點(diǎn)之間的間隔時(shí)長(zhǎng);根據(jù)所述間隔時(shí)長(zhǎng)對(duì)所述演唱音頻...
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