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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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								      本申請涉及一種對象的狀態(tài)評估方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括：獲取待評估對象的第一裂紋圖像；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，得到待評估對象的第一應(yīng)力強度因子；回歸模型為預(yù)測應(yīng)力強度因子的模型，回歸模型由目標(biāo)對象...
								
        
							
        
							
						
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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，用于對采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實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，處理得到多個基準(zhǔn)影像對，融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對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)測區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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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(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模型；再通過訓(xùn)練集對構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測模型訓(xùn)練，對預(yù)測結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對模型訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于神經(jīng)元識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過構(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)對神經(jīng)元進(jìn)行精確分類和識別，通過統(tǒng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于時序特征向量的耕地變化檢測識別方法及裝置，屬于農(nóng)業(yè)耕地監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有遙感技術(shù)無法準(zhǔn)確確定耕地變化時間節(jié)點且對部分耕地變化遙感弱信號難以判別的問題。基于時序特征向量的耕地變化檢測識別方法，在獲取遙感影像數(shù)據(jù)和多源土...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，具體涉及一種相機(jī)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(jī)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(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系，有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)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(luò)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(jìn)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(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組；確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序；根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場；規(guī)劃分段任務(wù)在堆場之間的最優(yōu)移動路線；計算...
								
        
							
        
							
						
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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(jié)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(gòu)建數(shù)字孿生體關(guān)聯(lián)交通流量、建筑聲學(xué)反射等動態(tài)參數(shù)；改進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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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(wù)器執(zhí)行的針對輸入到設(shè)備的語音信號提供文本串的方法包括：從設(shè)備接收從包括在設(shè)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(yīng)的域；從包括在服...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于遙感圖像的玉米幼苗識別方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，方法包括：獲取遙感圖像；使用包含預(yù)設(shè)場景的遙感圖像對未包含預(yù)設(shè)場景的遙感圖像進(jìn)行場景填充，確定初始樣本數(shù)據(jù)集；對初始樣本數(shù)據(jù)集中每個遙感圖像的預(yù)設(shè)場景進(jìn)行標(biāo)注...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，所述方法包括獲取當(dāng)前說話人的待識別語音；基于待識別語音的聲紋特性提取梅爾倒譜系數(shù)特征；將梅爾倒譜系數(shù)特征輸入至已訓(xùn)練的聲紋識別模型中以對梅爾倒譜系數(shù)特征進(jìn)行特征提取，獲取聲紋...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種工位管理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及企業(yè)資源管理領(lǐng)域，所述方法包括：獲取網(wǎng)口與員工的第一映射關(guān)系數(shù)據(jù)；發(fā)起工位盤點任務(wù)，通過所述工位盤點任務(wù)確定所述員工與工位的綁定關(guān)系數(shù)據(jù)；調(diào)用員工狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于所述第一映射關(guān)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種施工項目的智能策劃系統(tǒng)及方法，涉及施工管理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)接收模塊，用于接收建筑施工項目的初始數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于進(jìn)行預(yù)處理；材料統(tǒng)計模塊，用于確定建筑施工項目使用的各類建筑材料；材料特征獲取模塊，用于獲取...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種辦公業(yè)務(wù)集成管理方法、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及業(yè)務(wù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過預(yù)先部署的消息中臺接收不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)消息，包括任務(wù)消息和辦公信息；通過預(yù)先搭建的一站式辦公門戶從所述消息中臺中采集業(yè)務(wù)消息并進(jìn)行集成管理，其中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及科技中介服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種項目管理系統(tǒng)，包括項目信息管理模塊、項目進(jìn)度跟蹤模塊、資源對接匹配模塊、項目執(zhí)行與監(jiān)控模塊、溝通模塊、項目成果展示模塊，通過各模塊協(xié)同工作，通過各模塊的協(xié)同，精準(zhǔn)對接項目需求與資源供應(yīng)。資源對接...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強技術(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(jìn)行融合，得到融合信...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?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；對所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到針對目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣；對所述針對目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維，得...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種第三方作業(yè)步處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：確定第三方平臺的服務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)接口的適用場景和接口信息，并根據(jù)接口信息填寫作業(yè)步注冊表；其中，接口信息包括目標(biāo)接口的參數(shù)名稱和參數(shù)類型；適用場景用于確定目標(biāo)接口的調(diào)...
								
        
							
        
							
						
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