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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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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種火險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及圖像處理領(lǐng)域，該方法包括：采集目標(biāo)區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)和地面點(diǎn)位數(shù)據(jù)，得到第一數(shù)據(jù)集，其中，地面點(diǎn)位數(shù)據(jù)包括：目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的地面監(jiān)測(cè)站采集的數(shù)據(jù)，遙感數(shù)據(jù)和地面點(diǎn)位數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型包括：...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供一種測(cè)試方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)根據(jù)終端設(shè)備發(fā)送的第一控制信息中包含的目標(biāo)時(shí)長(zhǎng)，生成模擬用戶(hù)操作的第一控制指令并發(fā)送給終端設(shè)備，來(lái)指示終端設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)時(shí)長(zhǎng)的語(yǔ)音采集動(dòng)作，之后通過(guò)預(yù)采集的目標(biāo)語(yǔ)音片段對(duì)語(yǔ)音采集動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種植株生長(zhǎng)狀態(tài)智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：令成像設(shè)備做圓周運(yùn)動(dòng)，構(gòu)建成像設(shè)備高度隨圓周運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間的變化函數(shù)；S2：預(yù)設(shè)置采樣周期，令成像設(shè)備周期性拍攝植株圖片，構(gòu)建植株的三維模型并標(biāo)記出...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明提供一種安全帽佩戴識(shí)別模型、識(shí)別方法、識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別模型采用以下步驟訓(xùn)練而得：拍攝工地員工安全帽佩戴視頻數(shù)據(jù)并且截取不同幀數(shù)下的圖片數(shù)據(jù)；使用labelme工具標(biāo)注圖片數(shù)據(jù)，分為hat、person兩類(lèi)，并將標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為VOC格式的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于個(gè)性化熱詞優(yōu)化的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、程序產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：提取語(yǔ)音數(shù)據(jù)的音頻特征；將音頻特征輸入預(yù)訓(xùn)練的聲紋識(shí)別模型，識(shí)別聲紋特征向量；根據(jù)聲紋特征向量，按照預(yù)設(shè)映射規(guī)則，匹配到聲紋特征向量對(duì)應(yīng)的熱詞庫(kù)；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于UNet結(jié)構(gòu)的端到端一體化語(yǔ)音壓縮增強(qiáng)方法，涉及語(yǔ)音信源編解碼及語(yǔ)音增強(qiáng)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建并初始化生成器和鑒別器；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的干凈語(yǔ)音，結(jié)合頻譜重構(gòu)損失、對(duì)抗損失和特征損失，交替訓(xùn)練生成器和鑒別器；丟棄鑒別器，獲取前述訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于輕量級(jí)稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待處理的圖像數(shù)據(jù)；對(duì)圖像數(shù)據(jù)依次進(jìn)行隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪的數(shù)據(jù)增強(qiáng)及張量標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，得到符合模型輸入要求的規(guī)范張量數(shù)據(jù)；將規(guī)范張量數(shù)據(jù)輸入至輕量級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于災(zāi)害響應(yīng)的地物識(shí)別方法及其裝置、電子設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，該地物識(shí)別方法包括：獲取災(zāi)害地區(qū)的遙感影像，并對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)遙感影像，對(duì)目標(biāo)遙感影像進(jìn)行標(biāo)注，生成初始標(biāo)簽圖，基于初始標(biāo)簽圖對(duì)預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種卷煙制絲線噴嘴霧化視頻圖像的處理及特征提取方法，涉及煙草制絲過(guò)程檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括采集卷煙制絲線噴嘴霧化過(guò)程的視頻圖像序列，該視頻圖像序列包括連續(xù)多幀霧化圖像。采用混合高斯模型提取視頻圖像序列中每一幀霧化圖像的前景目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種自動(dòng)駕駛感知模型分場(chǎng)景指標(biāo)預(yù)測(cè)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)補(bǔ)充方法，包括：場(chǎng)景劃分：基于決策樹(shù)和語(yǔ)義標(biāo)簽的互信息計(jì)算，實(shí)現(xiàn)感知模型錯(cuò)誤案例的精準(zhǔn)場(chǎng)景歸類(lèi)；指標(biāo)預(yù)測(cè)：采用LightGBM多元預(yù)測(cè)模型，結(jié)合場(chǎng)景歷史性能、數(shù)據(jù)量變化和場(chǎng)景間相似性特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于腹腔感染性積液的分類(lèi)方法和分類(lèi)裝置。分類(lèi)方法包括：使用預(yù)訓(xùn)練的分割模型，對(duì)多個(gè)非增強(qiáng)CT圖像分別進(jìn)行分割；針對(duì)每個(gè)液體積聚區(qū)域，應(yīng)用第一尺寸的形態(tài)學(xué)膨脹操作以產(chǎn)生第一病灶周?chē)鷧^(qū)域，并且進(jìn)行第二尺寸的形態(tài)學(xué)膨脹操作以產(chǎn)生第二病...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種適用于高噪軌跡數(shù)據(jù)的交通網(wǎng)絡(luò)提取方法及裝置，基于軌跡數(shù)據(jù)的密度柵格圖，迭代執(zhí)行路徑提取流程，提取出多條路徑中心線得到交通網(wǎng)絡(luò)。在路徑提取流程中，使用馬爾科夫概率模型對(duì)追蹤過(guò)程建模，基于軌跡線的彎曲程度自適應(yīng)計(jì)算追蹤步長(zhǎng)，以應(yīng)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于車(chē)載語(yǔ)音AI的語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)設(shè)備，主要目的在于解決目前在車(chē)輛內(nèi)部，基于大多車(chē)載座艙已有的成熟K歌軟件可以使用戶(hù)人聲通過(guò)麥克風(fēng)經(jīng)過(guò)效果處理和混合后生成帶混響的效果人聲，再和歌曲伴奏混合進(jìn)而發(fā)出歌唱的聲音，但無(wú)法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種危大工程全流程安全管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及建筑施工與工業(yè)安裝技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)的方法包括：獲取危大工程的危險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型、三維模型數(shù)據(jù)、施工方案文本、實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場(chǎng)的全景視頻流；將所述三維模型數(shù)據(jù)與所述施工方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于幼兒學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)方法及系統(tǒng)，包括：獲取預(yù)處理后的音頻信號(hào)，對(duì)音頻信號(hào)提取頻譜特征識(shí)別出音素序列，音頻信號(hào)還通過(guò)提取突變特征與發(fā)音行為特征得到音頻行為特征；構(gòu)建發(fā)音成熟度模型，引入年齡適配正則化項(xiàng)對(duì)年齡段發(fā)音標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音處理方法、相關(guān)設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及語(yǔ)音識(shí)別和說(shuō)話人日志技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)將待處理語(yǔ)音輸入配置的語(yǔ)音識(shí)別模型進(jìn)行語(yǔ)義分析，得到語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果和說(shuō)話人轉(zhuǎn)折點(diǎn)；將每?jī)蓚€(gè)說(shuō)話人轉(zhuǎn)折點(diǎn)之間的語(yǔ)音片段依次輸入聲紋模型，得到每個(gè)語(yǔ)音...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法獲取原始圖像及參考圖像，原始圖像為不具有指定風(fēng)格的圖像，參考圖像為具有指定風(fēng)格的圖像；提取原始圖像的第一圖像特征，及提取參考圖像的第二圖像特征；基于第一圖像特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種耦合時(shí)空特征的耕地非農(nóng)化檢測(cè)模型構(gòu)建及耕地撂荒檢測(cè)方法，包括：獲取待檢測(cè)區(qū)域內(nèi)已配準(zhǔn)的耕地多時(shí)相遙感圖像及對(duì)應(yīng)變化結(jié)果標(biāo)識(shí)，劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集；根據(jù)訓(xùn)練集對(duì)耕地非農(nóng)化檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的耕地非農(nóng)化檢測(cè)模型；根據(jù)測(cè)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種呼叫中心系統(tǒng)及其多語(yǔ)言智能語(yǔ)音轉(zhuǎn)譯方法。屬于人工智能及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：對(duì)呼叫中心系統(tǒng)進(jìn)行多語(yǔ)言交互場(chǎng)景劃分，生成場(chǎng)景分類(lèi)數(shù)據(jù)；并構(gòu)建流式處理流水線架構(gòu)；動(dòng)態(tài)分片連續(xù)語(yǔ)音為微秒級(jí)片段，通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和病害圖像的山楂病害識(shí)別方法，應(yīng)用于山楂病害防控技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：采集山楂病害圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，通過(guò)人工標(biāo)注的方式區(qū)分健康植株和病害植株，細(xì)化至病害類(lèi)別和病害程度；進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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