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      • 本申請(qǐng)公開了一種IDI全項(xiàng)目周期風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化評(píng)估方法及系統(tǒng),具有有益效果:采用文本挖掘技術(shù)從項(xiàng)目數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)因素,利用信息熵加權(quán)詞頻的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素重要性評(píng)估,可全面的識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)影響因素,探索項(xiàng)目質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)因素的內(nèi)在影響;采用層次分析法...
      • 本實(shí)用新型公開了一種用于二胡的松香夾,包括有固定夾和松香夾,其中固定夾的夾頭夾設(shè)在二胡的琴桿上,二胡琴弓的弓毛放置在松香夾上端夾頭內(nèi)兩塊松香塊之間的縫隙內(nèi),琴弓的弓毛在推拉過程中松香夾上端夾頭內(nèi)的松香塊能夠隨時(shí)對(duì)弓毛進(jìn)行松香的涂擦,固定夾和...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)字化珠寶盤點(diǎn)控制系統(tǒng),包括盤點(diǎn)庫(kù)、盤點(diǎn)數(shù)據(jù)采集模塊、復(fù)核模塊、調(diào)整因子模塊和篩選模塊;其中,所述盤點(diǎn)庫(kù)包括存儲(chǔ)空間和環(huán)境系統(tǒng),所述環(huán)境系統(tǒng)包括環(huán)境因子;所述盤點(diǎn)數(shù)據(jù)采集模塊能夠通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備對(duì)盤點(diǎn)庫(kù)中存品的數(shù)目和特征進(jìn)行獲...
      • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種安全穿透式管理信息系統(tǒng),通過動(dòng)態(tài)權(quán)限配置與GIS地圖綁定的責(zé)任單元?jiǎng)澐郑瑢?shí)現(xiàn)施工區(qū)域的精準(zhǔn)可視化監(jiān)控;集成物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)采集視頻、軌跡數(shù)據(jù),結(jié)合移動(dòng)端秒級(jí)任務(wù)創(chuàng)建、超時(shí)預(yù)警及強(qiáng)制水印照片驗(yàn)證,提升任務(wù)執(zhí)行與安全確認(rèn)的時(shí)...
      • 本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)管理方法及系統(tǒng),方法包含按照來(lái)源為若干數(shù)據(jù)源分配標(biāo)簽,按照結(jié)構(gòu)化公共數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化公共數(shù)據(jù)將公共數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分;根據(jù)公共數(shù)據(jù)的敏感性進(jìn)行分級(jí),得到帶有標(biāo)簽劃分和分級(jí)后的公共數(shù)據(jù);對(duì)需要獲取公共數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)商的申請(qǐng)進(jìn)行...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谥腔畚锪鲌?chǎng)景多模塊協(xié)同的流程動(dòng)態(tài)處理方法及系統(tǒng),涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取來(lái)自訂單管理模塊的訂單數(shù)據(jù);在計(jì)費(fèi)引擎模塊中,基于所述訂單數(shù)據(jù)生成骨架結(jié)算單節(jié)點(diǎn),并將所述骨架結(jié)算單節(jié)點(diǎn)寫入圖數(shù)據(jù)庫(kù);在分項(xiàng)處理模塊中,依據(jù)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)U?net的眼底圖像視杯視盤分割方法,屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取眼底圖像數(shù)據(jù)集;構(gòu)建改進(jìn)U?net網(wǎng)絡(luò);在編碼器的最后一層與解碼結(jié)構(gòu)之間加入CrossFormer層;在解碼器的最后嵌入ASPP檢測(cè)頭;構(gòu)建D...
      • 本申請(qǐng)公開了一種基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的模型訓(xùn)練方法,包括;獲取第一待訓(xùn)練圖像;基于第一待訓(xùn)練圖像,通過語(yǔ)義分割模型獲取第一區(qū)域分割結(jié)果;根據(jù)第一區(qū)域分割結(jié)果,獲取來(lái)源于第一待訓(xùn)練圖像的第一樣本圖像以及第二樣本圖像,第一樣本圖像和第二樣本圖像...
      • 本發(fā)明屬于智能語(yǔ)音領(lǐng)域,公開了一種基于注意力特征融合的非平行任意到任意語(yǔ)音轉(zhuǎn)換方法,首先對(duì)原始語(yǔ)音與目標(biāo)語(yǔ)音分別提取內(nèi)容特征、說話人特征與音律特征;使用由時(shí)序?qū)嵗龤w一化注意力所構(gòu)成的瓶頸層對(duì)所提取的特征進(jìn)行耦合得到特征圖;聯(lián)合時(shí)序?qū)嵗龤w一化...
      • 本發(fā)明公開了基于大語(yǔ)言模型的語(yǔ)音交互式圖表動(dòng)態(tài)生成方法及系統(tǒng),涉及圖表生成技術(shù)領(lǐng)域,包括,采集用戶語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行初步分幀和計(jì)算短時(shí)能量,分析靜音段集合信號(hào);對(duì)集合信號(hào)提取頻域信號(hào),通過濾波器計(jì)算增益對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行降噪,計(jì)算過零率和降噪短時(shí)能量...
      • 本發(fā)明公開了基于大模型的語(yǔ)音對(duì)話系統(tǒng),涉及語(yǔ)音交互技術(shù)領(lǐng)域,包括:智能調(diào)度模塊根據(jù)待識(shí)別文本確定任務(wù)類型,根據(jù)任務(wù)類型動(dòng)態(tài)適配快慢思考模塊;快慢思考模塊根據(jù)任務(wù)類型動(dòng)態(tài)適配計(jì)算單元并輸出反饋結(jié)果;語(yǔ)音交互模塊根據(jù)用戶的語(yǔ)音特性生成待識(shí)別文本...
      • 本申請(qǐng)公開了一種測(cè)試任務(wù)的進(jìn)度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括對(duì)每個(gè)測(cè)試團(tuán)隊(duì)的測(cè)試任務(wù)的進(jìn)度進(jìn)行跟蹤,以明確測(cè)試任務(wù)的測(cè)試進(jìn)度,從而根據(jù)測(cè)試進(jìn)度生成相應(yīng)的處置方案,以對(duì)測(cè)試進(jìn)度的責(zé)任目標(biāo)進(jìn)行任務(wù)進(jìn)度提醒,...
      • 本發(fā)明適用于語(yǔ)音合成技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能的語(yǔ)音合成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)。本發(fā)明通過將目標(biāo)文本輸入第一情感分類模型,得到目標(biāo)文本的第一情感預(yù)測(cè)類別和第一概率,將目標(biāo)文本在預(yù)設(shè)上下文范圍內(nèi)的上文和下文輸入第二情感分類模型,得到...
      • 本發(fā)明公開了一種基于LBP特征與改進(jìn)Yolov5的雷達(dá)圖像檢測(cè)方法,該方法針對(duì)原始SAR圖像提取LBP特征,并與原始圖像融合后作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在Yolov5模型特征提取網(wǎng)絡(luò)的C3模塊中加入可變形卷積,在特征融合金字塔網(wǎng)絡(luò)模塊中使用基于特征的內(nèi)...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于圖像模式的橋梁災(zāi)變識(shí)別方法,包括:實(shí)時(shí)采集橋梁靶標(biāo)圖像和橋面信息圖像;對(duì)橋梁靶標(biāo)圖像進(jìn)行靶標(biāo)點(diǎn)識(shí)別,計(jì)算不同時(shí)刻各靶標(biāo)點(diǎn)順橋向的偏離量;通過預(yù)先訓(xùn)練得到的預(yù)測(cè)模型對(duì)橋面信息圖像進(jìn)行識(shí)別,以判別橋梁外觀輪廓狀態(tài)是否存在異常;...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N音頻獲取方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,該方法應(yīng)用于電子設(shè)備領(lǐng)域,該方法從用戶在應(yīng)用場(chǎng)景中的目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)音頻特征,目標(biāo)音頻特征中包括噪聲特征和用戶的用戶音頻特征,以預(yù)先生成的用戶的參考聲紋向量為參考,從目標(biāo)音頻中獲取用...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于結(jié)構(gòu)回歸融合的異源圖像變化檢測(cè)方法及裝置。所述方法包括:利用事件前圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建前向回歸模型;利用事件后圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建后向回歸模型;將事件前圖像的超圖和事件后圖像的超圖進(jìn)行融合,并計(jì)算融...
      • 本發(fā)明實(shí)施例公開了涉及一種語(yǔ)音質(zhì)檢方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取待質(zhì)檢會(huì)話的語(yǔ)音信號(hào),并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音分軌確定包含身份標(biāo)識(shí)的語(yǔ)音數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,確定待質(zhì)檢會(huì)話的對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù);基于第一...
      • 本發(fā)明涉及一種基于超像素分割的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法,包括以下步驟:獲取待測(cè)圖像;基于所述待測(cè)圖像,采用超像素分割算法進(jìn)行超像素分割,得到分割圖像;基于所述分割圖像,采用顏色增強(qiáng)檢測(cè)算法進(jìn)行處理,得到包含興趣點(diǎn)的初始顯著圖;基于所述包含興趣點(diǎn)的...
      • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字化無(wú)感應(yīng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管控系統(tǒng),涉及倉(cāng)儲(chǔ)管控技術(shù)領(lǐng)域,包括:第一采集模塊,用于對(duì)第一電機(jī)零部件進(jìn)行重量采集;物料框配置模塊,用于配置第一物料框;第二采集模塊,用于對(duì)第一物料框進(jìn)行重量采集;第三采集模塊,用于配置稱重傳感器模組...
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