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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明公開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，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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開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...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種語音識(shí)別模型訓(xùn)練方法、語音識(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)練初始語音識(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流水線產(chǎn)品瑕疵識(shí)別及檢測方法及裝置；所述流水線產(chǎn)品瑕疵識(shí)別及檢測方法包括：獲取流水線產(chǎn)品多個(gè)角度的圖片，根據(jù)流水線產(chǎn)品的圖片進(jìn)行比對(duì)得到具體產(chǎn)品類型；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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多狀態(tài)時(shí)序建模的智能斷句活動(dòng)語音檢測方法、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)語音幀屬于不同語音活動(dòng)狀態(tài)的概率分...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的圖像檢測識(shí)別方法，涉及圖像檢測技術(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)量的待測權(quán)重比大于或等于權(quán)重判定閾值，則判定待測權(quán)重比相應(yīng)的物體識(shí)別結(jié)果為最終識(shí)別結(jié)果，若待測權(quán)重比小于權(quán)重判定閾值，且物體識(shí)別...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種結(jié)合RPN和解剖信息的腦微出血精準(zhǔn)檢測與定位方法，基于一種基于深度學(xué)習(xí)的腦微出血精準(zhǔn)檢測與定位模型實(shí)現(xiàn)，所述模型包括候選區(qū)域檢測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)域檢測模塊得到的至少一...
								
        
							
        
							
						
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								      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，形成多源數(shù)據(jù)融合的三維云量格點(diǎn)場；...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了一種關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法、裝置和設(shè)備。其中，所述關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法包括：通過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)；通過第二采集裝置獲取所述作...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語音識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、語音識(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：初始語音識(shí)別模型對(duì)語音樣本進(jìn)行特征提取，得到語音樣本特征；對(duì)語音樣本特征進(jìn)行語義提取，得到語音樣本的語義特征，并基于語義特征，確定第一損失值...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開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：獲取用戶的電力需求信息；當(dāng)所述電力需求信息為語音信息時(shí)，對(duì)所述語音信息進(jìn)行語音解析處理，得到所述語音信息對(duì)應(yīng)的電力指令；當(dāng)所述電力需求信息為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車載音頻調(diào)整方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及車輛控制技術(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；根據(jù)所述間隔時(shí)長對(duì)所述演唱音頻...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種音頻播放方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，方法包括：獲取第一音效感受信息，所述第一音效感受信息用于對(duì)播放的音頻進(jìn)行聽感評(píng)價(jià)；通過語義調(diào)音模型對(duì)所述第一音效感受信息進(jìn)行語義理解，得到所述語義調(diào)音模型輸出的第一音頻調(diào)整信息；根據(jù)所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于三維激光掃描的巖體結(jié)構(gòu)面智能識(shí)別方法及其系統(tǒng)，涉及地質(zhì)工程技術(shù)領(lǐng)域，包括采集巖體表面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的密度分布進(jìn)行多尺度濾波處理，得到多尺度特征；將經(jīng)過多尺度濾波處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)及其多尺度特征輸入預(yù)訓(xùn)練的分類模型，獲得...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種智能會(huì)議管理系統(tǒng)以及方法，涉及會(huì)議管理的技術(shù)領(lǐng)域，解決了用戶對(duì)會(huì)議的預(yù)約往往有習(xí)慣時(shí)間段，一旦用戶在預(yù)約下次會(huì)議的時(shí)候其所預(yù)約的時(shí)間段被他人提前預(yù)約，容易影響用戶會(huì)議的進(jìn)行，導(dǎo)致用戶需要預(yù)約其他時(shí)間段，會(huì)造成用戶后續(xù)工作的開展...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種音頻數(shù)據(jù)的處理方法，包括：獲取待處理的初始音頻數(shù)據(jù)；對(duì)初始音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的音頻數(shù)據(jù)；調(diào)用預(yù)先創(chuàng)建的音頻編碼器模型；基于編碼器對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到對(duì)應(yīng)的初始序列；基于向量量化模塊對(duì)初始...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種語音校對(duì)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法，包括：獲取現(xiàn)場操作人員的語音指令錄音，將所述語音指令錄音轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本格式后得到待校對(duì)文本信息；獲取預(yù)設(shè)的安全規(guī)程操作票，識(shí)別所述安全規(guī)程操作票的內(nèi)容，并從中提取...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)雙示蹤劑正電子發(fā)射斷層圖像分離的方法，包括對(duì)兩種動(dòng)態(tài)單示蹤劑PET圖像進(jìn)行人工標(biāo)注，提取特定區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的兩種單示蹤TAC，數(shù)據(jù)增強(qiáng)和雙示蹤模擬，建立多尺度時(shí)間特征多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型等。本發(fā)明節(jié)省了處理時(shí)間；數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型和雙...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于物流監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的電纜卷快速轉(zhuǎn)運(yùn)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，通過獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、構(gòu)建空間模型、預(yù)測車輛軌跡、計(jì)算空間交疊識(shí)別潛在沖突，并根據(jù)沖突類型、任務(wù)優(yōu)先級(jí)、電纜卷規(guī)格和區(qū)域交通狀況生成協(xié)同控制指令，下發(fā)指令調(diào)整車...
								
        
							
        
							
						
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