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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)明涉及環(huán)境感知預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，其公開(kāi)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(guò)對(duì)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(guò)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種港口船運(yùn)交通量分析和預(yù)測(cè)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(duì)每個(gè)港口的進(jìn)出港船舶進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，生成各個(gè)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(shí)別方法及識(shí)別裝置，通過(guò)獲取待識(shí)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(shí)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(shí)別網(wǎng)絡(luò)，...
								
        
							
        
							
						
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								      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(duì)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(duì)其進(jìn)行編碼定位，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種顯示面板檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提高檢測(cè)顯示面板的魯棒性。本申請(qǐng)實(shí)施例方法包括：當(dāng)顯示面板置于Tray盤(pán)上時(shí)，通過(guò)工業(yè)相機(jī)拍攝目標(biāo)圖像；根據(jù)預(yù)先存儲(chǔ)的Tray盤(pán)中每個(gè)格子的中心坐標(biāo)和每個(gè)格子的寬度和...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)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(kù)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(wèn)題。所述方法對(duì)一個(gè)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)、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種再生物資智能分類識(shí)別方法及系統(tǒng)。將垃圾區(qū)域按照材質(zhì)編碼標(biāo)識(shí)的識(shí)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(guò)對(duì)比第二材質(zhì)垃圾區(qū)域與每個(gè)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。...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)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(guò)多任務(wù)對(duì)抗學(xué)習(xí)策略處理用戶語(yǔ)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(shí)提取用于表征音色宏觀特性與微觀...
								
        
							
        
							
						
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								      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(cè)器，用于測(cè)量所述散斑矩陣投射過(guò)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種菠蘿識(shí)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(duì)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種熱敏標(biāo)簽紙切割質(zhì)量識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括對(duì)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(duì)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(píng)價(jià)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)初始圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲取目標(biāo)圖像；將目標(biāo)圖像輸入評(píng)價(jià)模型，獲得評(píng)價(jià)模型的多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)輸出的對(duì)應(yīng)多個(gè)美學(xué)質(zhì)量標(biāo)簽的預(yù)測(cè)值分布；其中，評(píng)價(jià)模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)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(tái)中，公開(kāi)了一種基于韻律特征的語(yǔ)音生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取輸入文本及對(duì)應(yīng)的參考語(yǔ)音，提取梅爾頻譜并生成語(yǔ)音表征；通過(guò)多頭注意力機(jī)制提取整體韻律特征，結(jié)合文本嵌入...
								
        
							
        
							
						
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								      一種根據(jù)輸入生成語(yǔ)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(shí)間模型確定文本構(gòu)成要素的各個(gè)時(shí)間性持續(xù)時(shí)間。基于持續(xù)時(shí)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及音頻生成技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于GAN的個(gè)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(duì)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)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可容易地調(diào)整踩槌與打擊樂(lè)器的相向位置的打擊樂(lè)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(guò)螺栓(24)而緊固在固定構(gòu)件(21)(彎曲部(21c))。由此...
								
        
							
        
							
						
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								      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(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)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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								      本發(fā)明屬于金屬材料表面損傷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，提供了多級(jí)決策的金屬表面損傷特征識(shí)別方法及系統(tǒng)。其中，識(shí)別方法包括從金屬材料損傷區(qū)域樣本的三維圖像中提取幾何特征、頻域特征及分形特征；將提取的幾何特征、頻域特征以及分形數(shù)特征進(jìn)行融合，得到融合特征；利...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，方法包括：從各個(gè)數(shù)據(jù)源采集用戶屬性與訂單屬性的信息，并將所述用戶屬性與訂單屬性的信息與預(yù)測(cè)信息同步；進(jìn)行邏輯調(diào)度監(jiān)控，在檢測(cè)到同步情況后對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行展示；展示時(shí)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多路語(yǔ)音播放控制系統(tǒng)，其包含：語(yǔ)音控制電路，其用于接收多路語(yǔ)音指令，對(duì)多路語(yǔ)音指令進(jìn)行分析以及處理，并確定每路語(yǔ)音指令的類別；處理器，其與語(yǔ)音控制電路連接，用于基于每路語(yǔ)音指令的類別確定多路語(yǔ)音指令的優(yōu)先級(jí)；語(yǔ)音播放電路，其與...
								
        
							
        
							
						
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