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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明提出了一種基于稀疏擾動(dòng)群的對(duì)抗樣本生成方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先根據(jù)圖像的相似特征將圖像劃分成若干超像素；并搭建改進(jìn)的AdvGAN框架，使用密集擾動(dòng)方法生成的對(duì)抗樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練GAN模型，用于生成擾動(dòng)重要性矩陣；然后對(duì)預(yù)處理后的圖像基于損...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于無人機(jī)的在建工程施工監(jiān)測(cè)方法，將BIM進(jìn)度計(jì)劃分解為多個(gè)原子任務(wù)，通過GMM聚類進(jìn)行聚類分析，使得無人機(jī)監(jiān)控不再是盲目巡查，而是精準(zhǔn)定位核心監(jiān)控區(qū)，避免了資源浪費(fèi)在非關(guān)鍵區(qū)域，結(jié)合時(shí)空對(duì)齊技術(shù)，提供更全面、更精確的現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)信息，克服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于隧道空洞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種三維激光雷達(dá)的隧道強(qiáng)烈地震帶襯砌空洞掃描系統(tǒng)，包括：隧道輪廓點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取模塊，用于采集獲取隧道輪廓點(diǎn)云數(shù)據(jù)；協(xié)同定位數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集獲取協(xié)同定位數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)融合模塊，用于對(duì)多周期隧道輪廓點(diǎn)云數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙AC自動(dòng)機(jī)的規(guī)范用語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)與方法，包括麥克風(fēng)模塊采集設(shè)備的聲音，并將聲音數(shù)據(jù)發(fā)送給語(yǔ)音識(shí)別模塊，語(yǔ)音識(shí)別模塊根據(jù)聲音數(shù)據(jù)生成語(yǔ)音識(shí)別文本序列，并發(fā)給詞元提取AC自動(dòng)機(jī)，詞元提取AC自動(dòng)機(jī)根據(jù)語(yǔ)音識(shí)別文本序列和詞元清單生成詞元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于置信度引導(dǎo)的目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：獲取雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和可見光圖像；提取雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的語(yǔ)義特征向量和物理屬性特征向量，將語(yǔ)義特征向量和物理屬性特征向量拼接，得到點(diǎn)云特征向量；計(jì)算出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及RPA數(shù)字員工管理技術(shù)，涉及到一種RPA數(shù)字員工跟進(jìn)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括任務(wù)分配模塊、工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊、故障處理模塊、執(zhí)行狀態(tài)分析模塊和跟進(jìn)優(yōu)化模塊。任務(wù)分配模塊為RPA數(shù)字員工分配任務(wù)并將任務(wù)拆分為各子步驟；工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開光纖陣列單元缺陷檢測(cè)與顯示方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理領(lǐng)域。獲取光纖陣列單元的光學(xué)圖像，識(shí)別光學(xué)圖像對(duì)應(yīng)光纖陣列單元的玻璃頭部區(qū)域和其中的金線；其中，光學(xué)圖像中涵蓋光纖陣列單元的完整玻璃頭部；基于金線，在玻璃頭部區(qū)域中確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進(jìn)跨層特征融合的單目三維目標(biāo)檢測(cè)方法。其包括對(duì)DLA?34網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)而構(gòu)建成單目三維目標(biāo)檢測(cè)模型，利用公開的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練后的單目三維目標(biāo)檢測(cè)模型；利用單目攝像頭采集含有待測(cè)目標(biāo)的二維圖像, 進(jìn)行處理并輸入單目三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像查重方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方案中，通過圖像處理模型的人臉區(qū)域注意力模塊對(duì)特征圖進(jìn)行空間加權(quán)，放大穩(wěn)定區(qū)域權(quán)重、抑制易變區(qū)域，再由下游卷積層在加權(quán)后的特征圖上提取魯棒幾何特征，得到低漂移的初始人臉穩(wěn)定特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種服務(wù)于生產(chǎn)指揮人員的生產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)，其由硬件資源層，接入層，平臺(tái)層和業(yè)務(wù)層組成，所述硬件資源層用于對(duì)服務(wù)的部署和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供物理環(huán)境；所述接入層用于對(duì)若干個(gè)與生產(chǎn)業(yè)務(wù)相關(guān)的第三方平臺(tái)的數(shù)據(jù)融合接入，統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及顯著性目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，具體公開了一種多維度頻域與可變形注意融合顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：S1、輸入待檢測(cè)的紅外圖像；S2、多尺度特征提取與融合獲低層、高層特征；S3、相位頻譜分析提頻域初級(jí)感知特征；S4、頻域特征融合得頻域顯著性特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度和上下文感知融合的遙感小目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法將待檢測(cè)圖像輸入至小目標(biāo)檢測(cè)模型中，輸出目標(biāo)類別和邊界框定位；該模型訓(xùn)練時(shí)，將預(yù)處理后的遙感圖像輸入至主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，生成四層多尺度特征；將底層特征經(jīng)多尺度增強(qiáng)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種施工現(xiàn)場(chǎng)的智能巡檢方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)水泥路面的遙感圖像進(jìn)行處理，定位路面像素區(qū)域；接著依據(jù)該區(qū)域的像素均值計(jì)算各像素點(diǎn)的相對(duì)差異值，生成差異值分布圖像；然后在分布圖像的各窗口區(qū)域提取最大值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的裂縫識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)各圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像預(yù)處理得到預(yù)處理圖像；利用跳躍連接和深度可分離卷積算法構(gòu)建特征結(jié)構(gòu)，基于各預(yù)處理圖像對(duì)第一識(shí)別模型與特征結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合得到識(shí)別優(yōu)化模型；將各預(yù)處理圖像輸入至第二識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于人機(jī)協(xié)作的光學(xué)復(fù)雜水體懸浮泥沙監(jiān)測(cè)方法，屬于遙感水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包含：采集目標(biāo)區(qū)域的多光譜遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理后進(jìn)行時(shí)空融合，獲得高時(shí)空分辨率的光譜數(shù)據(jù)集；對(duì)光譜數(shù)據(jù)集人工標(biāo)注，構(gòu)建懸浮泥沙濃度分類數(shù)據(jù)集，并對(duì)少數(shù)類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于集裝箱租售行業(yè)的修箱管理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種針對(duì)集裝箱租售行業(yè)的修箱管理系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)處理模塊接收堆場(chǎng)信息系統(tǒng)發(fā)送的損壞集裝箱的目標(biāo)數(shù)，并在目標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式為目標(biāo)格式時(shí)，匹配數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中的修箱數(shù)據(jù)，以生成修箱工單。通過修賣決策模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種提詞內(nèi)容切換方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于顯示控制領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)音頻片段；通過預(yù)設(shè)的音文聯(lián)合嵌入模型對(duì)目標(biāo)音頻片段進(jìn)行嵌入處理，得到第一嵌入向量；根據(jù)第一嵌入向量與預(yù)設(shè)的向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的多個(gè)文本塊中的每個(gè)文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自步學(xué)習(xí)與噪聲標(biāo)簽的多視圖聚類方法，包括以下步驟：S1、根據(jù)多視圖訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立深度多視圖聚類模型；S2、對(duì)聚類模型進(jìn)行兩階段訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的特征提取網(wǎng)絡(luò)和高質(zhì)量偽標(biāo)簽；S3、根據(jù)訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)，提取待聚類多視圖數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多源遙感圖像融合分類方法，涉及多源遙感圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取高光譜圖像及雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)，多尺度卷積特征提取，通過光譜四向掃描提取高光譜圖像中的光譜特征，通過四向空間特征掃描獲取高光譜圖像和雷達(dá)圖像的空間信息，將高光譜圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種巖體裂隙亞像素級(jí)識(shí)別與參數(shù)提取方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺與數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過構(gòu)建多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同步生成分割概率矩陣與邊界有符號(hào)距離場(chǎng)矩陣；結(jié)合能量函數(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)亞像素級(jí)裂隙邊界提取；采用約束Delauna...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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