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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)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(cè)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(biāo)區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊，首先采集若干個(gè)入柜圖像以及出柜圖像，對(duì)每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類，獲取每個(gè)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(shí)別方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識(shí)別方法包括：對(duì)待檢測(cè)金相圖像進(jìn)行圖像預(yù)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(kāi)實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻，對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理，得到多個(gè)音頻段；將所述多個(gè)音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)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)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：獲取輸入文本，其中，輸入文本表示目標(biāo)小語(yǔ)種的方言文本；通過(guò)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本；通過(guò)目標(biāo)語(yǔ)音模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析，得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語(yǔ)音生成方法及語(yǔ)音生成裝置，所述語(yǔ)音生成方法包括：獲取目標(biāo)解析模型，將描述文本輸入所述目標(biāo)解析模型中，得到所述描述文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聲音特征向量；其中，所述描述文本包括目標(biāo)音色文本描述；將所述目標(biāo)聲音特征向量輸入目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲(chóng)害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個(gè)子區(qū)域，采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，生成天麻種植實(shí)時(shí)生長(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲(chóng)害異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種流體配比物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)及方法，包括儲(chǔ)液終端，用于發(fā)出流體信息請(qǐng)求；云平臺(tái)，用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請(qǐng)求和儲(chǔ)液終端的位置信息，根據(jù)流體信息請(qǐng)求和位置信息匹配車載終端，并向車載終端發(fā)送指令；車載終端，用于接收指令，并根據(jù)車輛...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時(shí)間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法，涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合；基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進(jìn)行預(yù)處理后，構(gòu)建鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)，基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)形成若干組底層數(shù)據(jù)；基于若干組...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及紋飾基因庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種元青花紋飾基因庫(kù)構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，所述方法包括對(duì)表面圖進(jìn)行紋飾特征提取，根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對(duì)表面圖進(jìn)行分區(qū)，基于AI對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果；統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測(cè)方法、裝置及終端設(shè)備，適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息；根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫(kù)與所述第一光譜圖像信息，確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息；根據(jù)所述第一光譜...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種隱患檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像，以及，多維檢索樹(shù)K?D樹(shù)，所述K?D樹(shù)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)與各個(gè)預(yù)置的隱患類別一一對(duì)應(yīng)，每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對(duì)應(yīng)隱患類別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法包括：基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語(yǔ)特征，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取得到音頻特征；將唇語(yǔ)特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合編碼，生成包含視聽(tīng)信息的混合特征；將混合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字孿生的城市道路動(dòng)態(tài)噪聲溯源評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，通過(guò)非均勻聲壓傳感器陣列與振動(dòng)傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聲波衰減；利用小波包分解提取聲紋特征，構(gòu)建數(shù)字孿生體關(guān)聯(lián)交通流量、建筑聲學(xué)反射等動(dòng)態(tài)參數(shù)；改進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了考慮分段工藝屬性的多堆場(chǎng)綜合調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組；確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序；根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng)；規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線；計(jì)算...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種優(yōu)化配送流程的方法，包括以下步驟：?jiǎn)?dòng)掃碼系統(tǒng)，建立網(wǎng)絡(luò)通信連接；根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表，工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作；使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼；將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車輛內(nèi)的指定位置；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚(yú)過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對(duì)目標(biāo)活魚(yú)進(jìn)行種類分類，并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁可行性分析和活魚(yú)轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備，得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱；對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁測(cè)試，基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過(guò)駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像變化檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待處理圖像對(duì)；對(duì)待處理圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率特征提取處理，得到不同分辨率的多個(gè)圖像特征對(duì)；將多個(gè)圖像特征對(duì)輸入預(yù)設(shè)變化檢測(cè)模型進(jìn)行圖像變化檢測(cè)處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的圖像視頻采集數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括醫(yī)療影像采集模塊，醫(yī)療影像采集模塊包括影像采集單元和預(yù)處理單元；影像采集單元用于采集醫(yī)療影像數(shù)據(jù)；預(yù)處理單元響應(yīng)影像采集單元，用于對(duì)采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于多源光學(xué)遙感影像的河流流量反演方法，涉及水文水利監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取包含目標(biāo)研究流域的多源遙感影像，處理得到多個(gè)基準(zhǔn)影像對(duì)，融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對(duì)得到高分辨率融合影像；從目標(biāo)研究流域中劃分得到監(jiān)測(cè)區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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