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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害異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時(shí)計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類，實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于改進(jìn)U?Net的萌發(fā)表型測(cè)量方法及系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)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(qǐng)通過(guò)種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對(duì)種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過(guò)程圖像進(jìn)行采集，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并利用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練改進(jìn)的U?Ne...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于圖像降噪的語(yǔ)義分割方法、圖像處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于圖像降噪的語(yǔ)義分割方法，包括：接收到待處理圖像后，基于圖像恢復(fù)模型的淺層特征提取模塊及深層特征提取模塊，提取待處理圖像的特征信息；基于特征信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開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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								      本申請(qǐng)涉及一種對(duì)象的狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括：獲取待評(píng)估對(duì)象的第一裂紋圖像；基于第一裂紋圖像中的第一裂紋參數(shù)，使用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待評(píng)估對(duì)象的第一應(yīng)力強(qiáng)度因子；回歸模型為預(yù)測(cè)應(yīng)力強(qiáng)度因子的模型，回歸模型由目標(biāo)對(duì)象...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于神經(jīng)元識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多維度的分類特征向量，充分考慮了神經(jīng)元的形態(tài)參數(shù)和色彩特征信息，從而能夠更全面地反映神經(jīng)元的特性，再以此為基礎(chǔ)對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行精確分類和識(shí)別，通過(guò)統(tǒng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及科技中介服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體的說(shuō)是一種項(xiàng)目管理系統(tǒng)，包括項(xiàng)目信息管理模塊、項(xiàng)目進(jìn)度跟蹤模塊、資源對(duì)接匹配模塊、項(xiàng)目執(zhí)行與監(jiān)控模塊、溝通模塊、項(xiàng)目成果展示模塊，通過(guò)各模塊協(xié)同工作，通過(guò)各模塊的協(xié)同，精準(zhǔn)對(duì)接項(xiàng)目需求與資源供應(yīng)。資源對(duì)接...
								
        
							
        
							
						
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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(cè)方法，首先獲取偽裝物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型；再通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型訓(xùn)練，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對(duì)模型訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)定位模型的訓(xùn)練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述訓(xùn)練方法包括：獲取樣本圖像，所述樣本圖像包括目標(biāo)定位區(qū)域；對(duì)所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣；對(duì)所述針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維，得...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種電梯中人工智能語(yǔ)音模型的建模方法及裝置，屬于電梯系統(tǒng)設(shè)計(jì)。旨在通過(guò)個(gè)性化的語(yǔ)音交互系統(tǒng)提升用戶的電梯使用體驗(yàn)。該方法通過(guò)獲取用戶提供的語(yǔ)音樣本并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，結(jié)合電梯功能語(yǔ)句庫(kù)中預(yù)設(shè)的功能性語(yǔ)句，構(gòu)建帶有情感標(biāo)簽的語(yǔ)音庫(kù)。...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于磨粒特征優(yōu)選的磨損狀態(tài)精準(zhǔn)辨識(shí)方法，通過(guò)運(yùn)動(dòng)磨粒圖像分析儀獲取裝備運(yùn)行過(guò)程中磨粒特征構(gòu)建初始樣本，包括磨粒數(shù)量、尺寸、濃度、類型等多維特征；協(xié)同磨粒特征關(guān)注度和相關(guān)系數(shù)剔除具有高共線性的特征；以聚類分箱的方式構(gòu)建磨粒特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征聚合分解的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法，包括：構(gòu)建特征聚合網(wǎng)絡(luò)和分解反饋網(wǎng)絡(luò)；取源圖像和初始分解圖像拼接構(gòu)成訓(xùn)練集；將拼接后的圖像輸入至特征聚合網(wǎng)絡(luò)中輸出融合圖像；將融合圖像輸入至所述分解反饋網(wǎng)絡(luò)中，得到兩個(gè)分解圖像；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種隱患檢測(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K?D樹，所述K?D樹中的各個(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)明涉及紋飾基因庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開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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								      本發(fā)明公開了基于工業(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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