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								      本公開實施例提供一種物料入庫方法、物料出庫方法、裝置、調(diào)度設備及系統(tǒng)，該物料入庫方法包括：針對每種類型的待入庫物料，獲取類型的各個批次的待入庫物料的入庫數(shù)量；根據(jù)該類型的待入庫物料所屬批次，為待入庫物料分配料箱的格口，若當前批次的上一批次的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種多層級生產(chǎn)線人力資源建模方法，其包括人員數(shù)據(jù)自動化采集，建立人力資源分類標準，基于人力資源分類標準，對生產(chǎn)線的作業(yè)人員進行能力建模，若作業(yè)人員具備多種專業(yè)角色能力，則創(chuàng)建多條人員能力模型，并按照不同角色的規(guī)則建模，形成生產(chǎn)線...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種變電站刀閘分割方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取巡檢照片并對巡檢照片進行預處理，得到原始圖片；步驟S2：基于原始圖片進行目標檢測，判斷是否存在刀閘，并提取得到多個含有刀閘的切片；步驟S3：將所有切片進行聚類得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維純度評價的多時相遙感端元提取方法，包括：首先，對多時相遙感影像的時序穩(wěn)定性，以及多時相遙感影像所包括的單時相遙感圖像的空間異質(zhì)性和紋理特征進行評價，獲得像元的時序穩(wěn)定性指標、空間異質(zhì)性指標和紋理特征指標。然后，引入權...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法，具體為：獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓練樣本和測試樣本；對遙感圖像數(shù)據(jù)集進行預處理；采用改進的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取中層特征和深層特征；設計中層特征增...
								
        
							
        
							
						
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								      高光譜圖像噪聲檢測評估方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，所述方法包括：首先，利用改進的線性迭代聚類方法對原始高光譜圖像進行超像素分割，得到多個超像素子塊；之后，對每兩兩超像素子塊的光譜反射率序列采用去趨勢偏互相關法計算去趨勢互相關系數(shù)和去趨...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種設備的異常聲音檢測方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，設備內(nèi)設置有聲音傳感器、鼓風組件，該方法包括：獲取聲音傳感器采集的聲音數(shù)據(jù)；根據(jù)聲音數(shù)據(jù)確定設備是否存在異常；若確定設備存在異常，則通過鼓風組件對設備內(nèi)的預設區(qū)域進行鼓風；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標識系統(tǒng)及方法，具體涉及太赫茲圖像智能識別領域，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構造第一損失函數(shù)模塊、圖像檢測模塊、標記標識模塊、判斷識別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內(nèi)違禁品太赫茲原始圖像，對圖像進行優(yōu)化和...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強模塊強化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體對話系統(tǒng)及方法，涉及音頻轉(zhuǎn)換技術領域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù)；音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡信號強度，設置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式，當傳輸方式為通信信號傳輸時，將音頻數(shù)據(jù)進行編碼處理得到音頻流；語音識別處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像通信技術領域，公開了一種窗戶狀態(tài)識別及控制方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，包括：獲取一個監(jiān)控圖像；對所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進行標注，形成一個標注掩膜；根據(jù)所述標注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個目標圖像，并將所述標注掩膜和所述目...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于本地化處理的實時音頻變音控制方法、系統(tǒng)及終端，該方法包括以下步驟：獲取實體麥克風采集的實時音頻數(shù)據(jù)；依據(jù)本地數(shù)據(jù)庫存儲的變音參數(shù)對實時音頻數(shù)據(jù)進行處理并獲得變音數(shù)據(jù)；將變音數(shù)據(jù)提供至實體麥克風，使實體麥克風將變音數(shù)據(jù)提供至...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性預測的視覺SLAM方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，屬于同步定位與建圖的技術領域。首先根據(jù)當前圖像幀和深度幀進行基于多模態(tài)融合的顯著性預測，獲得當前圖像幀的灰度圖和含有效結構化區(qū)域的顯著性掩膜，再進行特征提取和匹配得到匹配特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于機器視覺的圖像檢測方法及系統(tǒng)，采集同一目標禽蛋的高光譜圖像和可見光圖像；采用包括去噪、歸一化方式對目標禽蛋的高光譜圖像和可見光進行預處理，并且，將采集的同一目標禽蛋的圖像分成訓練集和測試集；建立雙分支禽蛋檢測模型；將所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及音響信號處理領域，公開了音響分頻變壓裝置的自適應音頻場景識別與分頻參數(shù)優(yōu)化算法，包括以下步驟：S1、獲取輸入的音頻信號，提取所述音頻信號的聲學特征數(shù)據(jù)；S2、對所述聲學特征數(shù)據(jù)進行處理，通過機器學習模型生成音頻場景分類結果；S3、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，解決了現(xiàn)有技術中在處理目標對象與背景圖像的角度、尺寸等特征匹配方面存在局限性的問題，提供了一種基于相機參數(shù)模型的訓練數(shù)據(jù)語義合成方法、裝置及設備。該方法包括：獲取目標對象在第一場景下的第一圖像以及包括目標場景的第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺識別的燈具LED自動識別與色度檢測系統(tǒng)和方法，屬于視覺識別技術領域。包括：圖像采集模塊、圖像預處理模塊、LED自動識別模塊、色度檢測模塊和結果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學習相結合的方式實現(xiàn)LED自動定位，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種智能測試儀器語音交互接口方法，屬于測試儀器、語音交互技術領域，包括語音輸入、Paraformer中英文語音識別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯詞庫進行發(fā)音糾錯和文字匹配糾錯、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測、調(diào)用程控指令庫根據(jù)實時狀態(tài)切換程控...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測方法，具體包括以下步驟：步驟1，采集電弧爐高溫合金熔煉圖像構建數(shù)據(jù)集，經(jīng)預處理后劃分為訓練集、驗證集和測試集；步驟2，構建包含噴濺區(qū)域?qū)嵗指钆c突變異常時序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測模型；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計算機視覺技術領域，公開了一種基于圖重構的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類方法，該方法通過動態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結合可變形卷積(DCN)自適應捕捉不規(guī)則空間特征，利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
								
        
							
        
							
						
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