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								      本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質及電子設備。其中方法包括獲取待處理音頻，對所述待處理音頻進行分段處理，得到多個音頻段；將所述多個音頻段輸入至預先訓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)明涉及一種特氣設備零件的檢測方法及裝置，檢測方法包括獲取目標圖像；輸入目標圖像至預設零件檢測模型進行檢測，以獲得檢測結果；判斷檢測結果是否符合預設規(guī)則；在檢測結果符合預設規(guī)則的情況下，生成合格信息；在檢測結果不符合預設規(guī)則的情況下，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學實驗管理技術領域，尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法，包括：將多層感知機與通道注意力機制相結合，添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后，以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于唇語增強的語音交互方法、裝置、設備及存儲介質，基于唇語增強的語音交互方法包括：基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語特征，對語音信號進行特征提取得到音頻特征；將唇語特征和音頻特征進行跨模態(tài)融合編碼，生成包含視聽信息的混合特征；將混合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關系的數(shù)字化高通量調音系統(tǒng)及方法，包括：多模態(tài)扭矩傳感模塊，用于采集歷史調音過程中鋼琴弦軸標準頻率下的弦軸扭矩數(shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；分布式數(shù)據(jù)管理云平臺，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結構抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標識物進行識別，利用OpenCV通過標識物對圖像進行視角矯正并測算目標的實際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進行分類，實...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計算機可讀存儲介質和電子設備，該方法包括：獲取輸入文本，其中，輸入文本表示目標小語種的方言文本；通過有限狀態(tài)轉換模型將輸入文本轉換為標準文本；通過目標語音模型對標準文本進行分析，得到標準文本的音頻特征，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評估領域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對目標活魚進行種類分類，并對轉運箱進行過駁可行性分析和活魚轉運準備，得到目標轉運箱；對目標轉運箱進行過駁測試，基于測試結果對過駁設備進行優(yōu)化，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種圖像變化檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲取待處理圖像對；對待處理圖像對進行多分辨率特征提取處理，得到不同分辨率的多個圖像特征對；將多個圖像特征對輸入預設變化檢測模型進行圖像變化檢測處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測方法，首先獲取偽裝物體檢測數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)預處理；構建基于特征提煉的偽裝物體檢測模型；再通過訓練集對構建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測模型訓練，對預測結果使用結構損失函數(shù)進行監(jiān)督學習。最后對模型訓練...
								
        
							
        
							
						
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								      提供了一種用于識別用戶的語音的系統(tǒng)和方法。一種由服務器執(zhí)行的針對輸入到設備的語音信號提供文本串的方法包括：從設備接收從包括在設備中的端到端自動語音識別(ASR)模型的編碼器得到的編碼器輸出值；識別與接收到的編碼器輸出值相對應的域；從包括在服...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語音生成方法及語音生成裝置，所述語音生成方法包括：獲取目標解析模型，將描述文本輸入所述目標解析模型中，得到所述描述文本對應的目標聲音特征向量；其中，所述描述文本包括目標音色文本描述；將所述目標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)管技術領域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(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子區(qū)域，采集各個子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進行預處理，生成天麻種植實時生長圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流體配比物流運營系統(tǒng)及方法，包括儲液終端，用于發(fā)出流體信息請求；云平臺，用于接收儲液終端發(fā)出的流體信息請求和儲液終端的位置信息，根據(jù)流體信息請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)明涉及圖像增強技術領域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學影像病灶識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，設定不同尺寸鄰域窗口，計算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時計算局部能量值，形成局部能量圖，對香農(nóng)熵值與局部能量圖進行融合，得到融合信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺領域，具體涉及一種相機協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法。本發(fā)明提出了一種相機協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法，通過區(qū)分同相機和跨相機鄰居關系，有效抑制了由拍攝視角差異導致的特征干擾。基于凈化鄰居集構建...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的城市道路動態(tài)噪聲溯源評價方法及系統(tǒng)，通過非均勻聲壓傳感器陣列與振動傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動信號，結合環(huán)境參數(shù)動態(tài)補償聲波衰減；利用小波包分解提取聲紋特征，構建數(shù)字孿生體關聯(lián)交通流量、建筑聲學反射等動態(tài)參數(shù)；改進...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及物流配送技術領域，公開了一種優(yōu)化配送流程的方法，包括以下步驟：啟動掃碼系統(tǒng)，建立網(wǎng)絡通信連接；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輸車輛內(nèi)的指定位置；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了考慮分段工藝屬性的多堆場綜合調度方法及系統(tǒng)，所述方法包括按照預定的工藝階段將分段任務劃分為若干任務組；確定各任務組中分段任務的執(zhí)行順序；根據(jù)分段任務的初始堆場信息和各分段任務的目標堆場；規(guī)劃分段任務在堆場之間的最優(yōu)移動路線；計算...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于改進U?Net的萌發(fā)表型測量方法及系統(tǒng)以實現(xiàn)自動化測量，減少人工成本并顯著提高效率，從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請通過種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過程圖像進行采集，構建數(shù)據(jù)集，并利用該數(shù)據(jù)集訓練改進的U?Ne...
								
        
							
        
							
						
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