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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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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)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)中，公開了一種行為克隆模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取多模態(tài)輸入，對(duì)多模態(tài)輸入進(jìn)行特征提取與拼接，得到輸入表示；利用預(yù)設(shè)解碼器提取輸入表示的潛在表示，利用預(yù)設(shè)策略...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融及醫(yī)療的語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了語(yǔ)音模型訓(xùn)練方法、語(yǔ)言識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取音頻數(shù)據(jù)集，所述音頻數(shù)據(jù)集包括多種情緒的語(yǔ)音樣本，每個(gè)所述語(yǔ)音樣本標(biāo)注有對(duì)應(yīng)的情緒類別；將每個(gè)語(yǔ)音樣本輸入至待訓(xùn)練模型，以按照預(yù)定義...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)音編碼技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種可變比特率的去冗余語(yǔ)音語(yǔ)義編碼方法及裝置，其中，方法包括：基于預(yù)設(shè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取目標(biāo)說(shuō)話人的原音頻；提取原音頻中語(yǔ)言學(xué)離散語(yǔ)義表示，并獲取原音頻的聲紋特征和壓縮頻譜特征；將語(yǔ)言學(xué)離散語(yǔ)義表示、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)感知的智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)及方法，屬于人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括語(yǔ)音采集與預(yù)處理模塊、多模態(tài)感知模塊、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音理解與決策模塊及多模態(tài)反饋模塊。其中，多模態(tài)感知模塊通過(guò)時(shí)空對(duì)齊算法融合語(yǔ)音、視覺(jué)及傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種分類方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，先獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)應(yīng)的第一影像數(shù)據(jù)、第二影像數(shù)據(jù)、第三影像數(shù)據(jù)；然后基于第一影像數(shù)據(jù)確定目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)于第一時(shí)間單位的紋理特征數(shù)據(jù)，基于第二影像數(shù)據(jù)確定目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于無(wú)人機(jī)遙感的森林病蟲害智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：無(wú)人機(jī)采集多光譜數(shù)據(jù)，提取反射率并平滑處理，差分識(shí)別異常像元，提取曲線篩選顯著變化，分割病斑邊界，分類健康狀態(tài)，生成病蟲害圖層預(yù)測(cè)趨勢(shì)。本發(fā)明...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)時(shí)長(zhǎng)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具有如下步驟：S1、貨位分配策略優(yōu)化模型構(gòu)建；S2、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與集成；S3、動(dòng)態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能夠通過(guò)綜合考慮貨物屬性、倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)流程和搬運(yùn)設(shè)備路徑規(guī)劃，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬數(shù)字人和AI的農(nóng)業(yè)信息辦理方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息辦理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：首先，實(shí)時(shí)捕捉用戶語(yǔ)音輸入數(shù)據(jù)，收集用戶語(yǔ)音參數(shù)，為后續(xù)分析和處理提供原始數(shù)據(jù)支持；將獲取到的語(yǔ)音數(shù)據(jù)參數(shù)匯總成分析集合，并對(duì)收集到的語(yǔ)音...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大語(yǔ)言模型的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件表面損傷識(shí)別方法，涉及人工智能與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。旨在解決傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法對(duì)大量標(biāo)注樣本依賴嚴(yán)重、泛化能力差以及對(duì)復(fù)雜損傷場(chǎng)景適應(yīng)性不足的問(wèn)題。該方法通過(guò)引入結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)圖像和損傷描述詞匯構(gòu)建提示...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于場(chǎng)景信息驅(qū)動(dòng)的雷達(dá)?視覺(jué)自適應(yīng)融合感知方法，包括基于時(shí)空配準(zhǔn)結(jié)果實(shí)現(xiàn)雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)集合和視覺(jué)檢測(cè)目標(biāo)集合的關(guān)聯(lián)；獲取場(chǎng)景特征表征，包括道路特征和局部環(huán)境特征；設(shè)計(jì)權(quán)重生成網(wǎng)絡(luò)，將場(chǎng)景特征映射為動(dòng)態(tài)融合權(quán)重；構(gòu)建增強(qiáng)特征向量，分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的廣域紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法，對(duì)輸入的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)三類元數(shù)據(jù)進(jìn)行特異化預(yù)編碼及多層感知機(jī)映射，生成初始輔助特征，通過(guò)骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級(jí)圖像特征，生成最終輔助特征，以彌合元高層語(yǔ)義缺乏的細(xì)節(jié)特征；利用多模態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于實(shí)驗(yàn)動(dòng)物巡檢的AI獸醫(yī)系統(tǒng)，具體涉及實(shí)驗(yàn)動(dòng)物巡檢的AI獸醫(yī)領(lǐng)域，包括圖像采集模塊、結(jié)構(gòu)建模模塊、特征標(biāo)注模塊、模態(tài)訓(xùn)練模塊、決策融合模塊、趨勢(shì)預(yù)警模塊；圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結(jié)構(gòu)與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N深度估計(jì)增強(qiáng)的語(yǔ)義分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括對(duì)采集的RGB圖像使用深度估計(jì)大模型提取對(duì)應(yīng)的深度圖像；構(gòu)建場(chǎng)景感知模型，場(chǎng)景感知模型包括編碼層和解碼層；編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支，基于分別設(shè)置在...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識(shí)別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：異常指數(shù)計(jì)算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強(qiáng)單元和空間鄰近概率場(chǎng)推斷單元；所述異常指數(shù)計(jì)算單元，用于得到歸一化值，基于歸一化值，結(jié)合位置參數(shù)，得到復(fù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機(jī)交互模塊。通過(guò)多源傳感器對(duì)目標(biāo)飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了基于大模型的交互方法、訓(xùn)練方法、裝置及智能體，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音交互、深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)領(lǐng)域，可以應(yīng)用于知識(shí)搜索、自動(dòng)駕駛、智能客服、智能語(yǔ)音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應(yīng)用場(chǎng)景?；诖竽Ｐ偷慕换シ椒ò?..
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種過(guò)夜航班拖曳計(jì)劃確定方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題，方案主要包括：確定每個(gè)過(guò)夜航班的航班信息、每個(gè)拖曳代理公司的代理公司信息以及每個(gè)可用機(jī)位的機(jī)位信息；生成包括多個(gè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)與方法，包括需求計(jì)算單元，將需要存儲(chǔ)的貨品記作倉(cāng)儲(chǔ)貨品，將倉(cāng)儲(chǔ)貨品分為重量、體積不同的多個(gè)目標(biāo)貨品，計(jì)算倉(cāng)儲(chǔ)貨品對(duì)應(yīng)的貨架需求數(shù)量，計(jì)算目標(biāo)貨品對(duì)應(yīng)的單類型托盤數(shù)量；計(jì)算目標(biāo)貨品對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語(yǔ)言模型的智能評(píng)估系統(tǒng)，結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別和AI大模型分析，實(shí)現(xiàn)了一種智能的評(píng)估系統(tǒng)，涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)，集成實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、界面元素語(yǔ)義解析和上下文感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言指令結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)篩選內(nèi)容，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多塔協(xié)同調(diào)度方法、協(xié)同服務(wù)器及多塔協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)，所述方法包括：構(gòu)建施工場(chǎng)地的孿生圖，生成每臺(tái)塔吊設(shè)備的可活動(dòng)三維空間，并渲染至所述孿生圖內(nèi)；根據(jù)多塔協(xié)同任務(wù)的協(xié)同起點(diǎn)定位和協(xié)同終點(diǎn)定位得到最短任務(wù)線，并渲染至所述孿生圖內(nèi)；獲...
								
        
							
        
							
						
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