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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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								      本公開實施例提供一種測試方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過根據(jù)終端設(shè)備發(fā)送的第一控制信息中包含的目標(biāo)時長，生成模擬用戶操作的第一控制指令并發(fā)送給終端設(shè)備，來指示終端設(shè)備進行相應(yīng)時長的語音采集動作，之后通過預(yù)采集的目標(biāo)語音片段對語音采集動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種植株生長狀態(tài)智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：令成像設(shè)備做圓周運動，構(gòu)建成像設(shè)備高度隨圓周運動持續(xù)時間的變化函數(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別模型、識別方法、識別系統(tǒng)，識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，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)明公開了一種基于個性化熱詞優(yōu)化的自動語音識別方法、裝置、程序產(chǎn)品、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：提取語音數(shù)據(jù)的音頻特征；將音頻特征輸入預(yù)訓(xùn)練的聲紋識別模型，識別聲紋特征向量；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應(yīng)的熱詞庫；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于UNet結(jié)構(gòu)的端到端一體化語音壓縮增強方法，涉及語音信源編解碼及語音增強領(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)集中的干凈語音，結(jié)合頻譜重構(gòu)損失、對抗損失和特征損失，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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								      本申請涉及一種自動駕駛感知模型分場景指標(biāo)預(yù)測與訓(xùn)練數(shù)據(jù)補充方法，包括：場景劃分：基于決策樹和語義標(biāo)簽的互信息計算，實現(xiàn)感知模型錯誤案例的精準(zhǔn)場景歸類；指標(biāo)預(yù)測：采用LightGBM多元預(yù)測模型，結(jié)合場景歷史性能、數(shù)據(jù)量變化和場景間相似性特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于腹腔感染性積液的分類方法和分類裝置。分類方法包括：使用預(yù)訓(xùn)練的分割模型，對多個非增強CT圖像分別進行分割；針對每個液體積聚區(qū)域，應(yīng)用第一尺寸的形態(tài)學(xué)膨脹操作以產(chǎn)生第一病灶周圍區(qū)域，并且進行第二尺寸的形態(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追蹤過程建模，基于軌跡線的彎曲程度自適應(yīng)計算追蹤步長，以應(yīng)對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種危大工程全流程安全管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及建筑施工與工業(yè)安裝技術(shù)領(lǐng)域，本申請的方法包括：獲取危大工程的危險預(yù)測模型、三維模型數(shù)據(jù)、施工方案文本、實時傳感器數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場的全景視頻流；將所述三維模型數(shù)據(jù)與所述施工方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于車載語音AI的語音數(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輛內(nèi)部，基于大多車載座艙已有的成熟K歌軟件可以使用戶人聲通過麥克風(fēng)經(jīng)過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而發(fā)出歌唱的聲音，但無法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于幼兒學(xué)習(xí)的語音識別糾錯方法及系統(tǒng)，包括：獲取預(yù)處理后的音頻信號，對音頻信號提取頻譜特征識別出音素序列，音頻信號還通過提取突變特征與發(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對年齡段發(fā)音標(biāo)準(zhǔn)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)自動化與計算機視覺的技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于目標(biāo)檢測模型的抓取點位姿計算方法及其應(yīng)用。抓取點位姿計算方法包括以下步驟：步驟100，根據(jù)目標(biāo)檢測模型處理待抓取物的灰度圖像所得到的目標(biāo)中心區(qū)域，從待抓取物的三維點云中提取相應(yīng)的子區(qū)域點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種語音處理方法、相關(guān)設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品，涉及語音識別和說話人日志技術(shù)領(lǐng)域。本申請將待處理語音輸入配置的語音識別模型進行語義分析，得到語音識別結(jié)果和說話人轉(zhuǎn)折點；將每兩個說話人轉(zhuǎn)折點之間的語音片段依次輸入聲紋模型，得到每個語音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種呼叫中心系統(tǒng)及其多語言智能語音轉(zhuǎn)譯方法。屬于人工智能及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：對呼叫中心系統(tǒng)進行多語言交互場景劃分，生成場景分類數(shù)據(jù)；并構(gòu)建流式處理流水線架構(gòu)；動態(tài)分片連續(xù)語音為微秒級片段，通過邊緣計算節(jié)點實時解...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了基于參數(shù)優(yōu)化的人體三維動作捕捉與識別方法。該方法的一具體實施方式包括：基于參數(shù)化模型，得到人體參數(shù)空間；基于姿態(tài)估計方法、參數(shù)估計方法和語義分割方法，生成視頻二維關(guān)節(jié)坐標(biāo)集、模型初始參數(shù)集和人體掩膜；基于人體參數(shù)空間，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于計算機視覺領(lǐng)域，提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(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)明公開了一種耦合時空特征的耕地非農(nóng)化檢測模型構(gòu)建及耕地撂荒檢測方法，包括：獲取待檢測區(qū)域內(nèi)已配準(zhǔn)的耕地多時相遙感圖像及對應(yīng)變化結(jié)果標(biāo)識，劃分訓(xùn)練集與測試集；根據(jù)訓(xùn)練集對耕地非農(nóng)化檢測模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的耕地非農(nóng)化檢測模型；根據(jù)測試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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，通過人工標(biāo)注的方式區(qū)分健康植株和病害植株，細化至病害類別和病害程度；進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的家禽采食飲水行為檢測方法及系統(tǒng)，方法包括獲取多視角動態(tài)圖像序列，識別關(guān)鍵骨骼點坐標(biāo)；經(jīng)多維圖像融合生成三維骨骼點序列，輸入骨骼點姿態(tài)估計模型計算姿態(tài)參數(shù)；構(gòu)建時序特征序列，輸入行為時序建模與異常檢測模型識別行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種服裝大模型驅(qū)動的3D渲染效果展示方法及系統(tǒng)，通過獲取服裝設(shè)計數(shù)據(jù)集合，利用服裝大模型生成包含幾何輪廓和材質(zhì)紋理特征的3D服裝模型，基于模型特征進行渲染參數(shù)適配，生成匹配的渲染參數(shù)組合，并調(diào)用渲染模塊生成多角度視圖的3D渲染展示...
								
            
							
            
							
						
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