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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(qǐng)涉及故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種故障識(shí)別方法及并行處理系統(tǒng)，通過四個(gè)步驟的有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)從數(shù)據(jù)采集、特征提取、故障診斷到故障軌跡預(yù)測(cè)的完整體系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備故障的全面和準(zhǔn)確診斷檢測(cè)，該體系能夠充分挖掘聲紋信號(hào)中的故障信息，綜合考...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N業(yè)務(wù)審批數(shù)據(jù)抽樣評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取業(yè)務(wù)審批數(shù)據(jù)，其中，業(yè)務(wù)審批數(shù)據(jù)包括以下至少一種數(shù)據(jù)類型：結(jié)構(gòu)化類型、非結(jié)構(gòu)化類型以及批量導(dǎo)入類型，并基于與數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的抽樣規(guī)則，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能家居系統(tǒng)的智能化服務(wù)系統(tǒng)及方法，涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域，包括智能家居設(shè)備信息管理庫(kù)、智能家居設(shè)備分析模塊、調(diào)度分析模塊和家居服務(wù)分析模塊；通過設(shè)備信息管理庫(kù)采集設(shè)備規(guī)格、功能和運(yùn)行參數(shù)，計(jì)算功能覆蓋率、協(xié)同增益及場(chǎng)景適...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于雷達(dá)傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，涉及目標(biāo)分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取激光雷達(dá)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)行離散化處理，得到對(duì)應(yīng)的深度圖；根據(jù)得到的深度圖，識(shí)別并去除地面信息，得到目標(biāo)深度圖；基于所述目標(biāo)深度圖，隨機(jī)選取一個(gè)目標(biāo)深度圖中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N指揮大廳的語音指令解析方法、裝置及指揮大廳系統(tǒng)，包括：根據(jù)連續(xù)語音信息、連續(xù)語音信息的第一起止時(shí)間戳、席位標(biāo)識(shí)以及通道標(biāo)識(shí)生成第一口令片段；對(duì)第一口令片段進(jìn)行宣告識(shí)別處理，確定第一口令片段的宣告候選對(duì)象；根據(jù)第一口令片段的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市雨水管網(wǎng)改造技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種城市雨水管網(wǎng)改造規(guī)劃方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取管網(wǎng)改造任務(wù)，提取每個(gè)改造子區(qū)域中若干個(gè)改造項(xiàng)目的項(xiàng)目施工內(nèi)容與項(xiàng)目施工拓?fù)潢P(guān)系位置，再通過獲取目標(biāo)管網(wǎng)改造區(qū)域的降雨預(yù)測(cè)信息和管網(wǎng)改造資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于測(cè)量點(diǎn)云與三維CAD模型匹配的變形工件孿生建模方法，步驟為：采用改進(jìn)的GFO?ICP配準(zhǔn)算法(結(jié)合幾何特征約束和自適應(yīng)步長(zhǎng)優(yōu)化)來解決測(cè)量點(diǎn)云和CAD模型的初始粗配準(zhǔn)問題；采用基于聚類的平面分割算法提取點(diǎn)云的關(guān)鍵幾何曲面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖像匹配的定位核區(qū)域自動(dòng)提取方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取設(shè)置的參考圖像和圖像匹配數(shù)據(jù)；根據(jù)圖像匹配數(shù)據(jù)確定參考圖像的備選區(qū)域；在備選區(qū)域中提取定位核區(qū)域，包括：對(duì)備選區(qū)域進(jìn)行特征提取，生成特征點(diǎn)的集合；根據(jù)特征點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI技術(shù)的物流過程智能化監(jiān)控監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中，包括：多維度感知層、邊緣智能層、中心決策層三級(jí)架構(gòu)；所述邊緣智能層包括：過磅場(chǎng)景算法模塊和卸料場(chǎng)景算法模塊；實(shí)現(xiàn)了7×24h全自動(dòng)監(jiān)測(cè)，替代人工巡檢，異常事件響應(yīng)時(shí)間≤5...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于光譜分類的減少的誤報(bào)識(shí)別。設(shè)備可以接收識(shí)別已知樣本的訓(xùn)練集和已知樣本的驗(yàn)證集的一組光譜測(cè)量的結(jié)果的信息。設(shè)備可以基于識(shí)別一組光譜測(cè)量的結(jié)果的信息生成分類模型，其中，分類模型包括與用于光譜測(cè)定的感興趣的材料相關(guān)的至少一個(gè)類別，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)頻校準(zhǔn)遷移學(xué)習(xí)的跨域抑郁檢測(cè)系統(tǒng)。該方法首先利用頻率延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時(shí)間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別提取語音信號(hào)的頻域與時(shí)域特征，并通過多層信息聚合模塊融合局部與全局的時(shí)頻嵌入表示，從而獲得能夠表征抑郁特征的綜合向量。然后，設(shè)計(jì)分布...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖；通過關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模塊輸出的第一預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于多級(jí)降噪與自適應(yīng)峰篩選的混合去噪分析方法，屬于法醫(yī)生物信息與DNA分析領(lǐng)域，所述方法包括去噪步驟、偽峰篩除步驟以及峰值評(píng)分與匹配步驟；去噪步驟用以對(duì)原始STR峰高信號(hào)進(jìn)行小波閾值降噪處理，以產(chǎn)生經(jīng)去噪的峰信號(hào)矩陣；偽峰篩除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種胃癌微衛(wèi)星不穩(wěn)定性狀態(tài)診斷模型：包括：實(shí)例分割模塊用于對(duì)蘇木精伊紅染色圖像生成分割掩膜以在組織相關(guān)區(qū)域生成目標(biāo)像素的實(shí)例圖塊；特征提取模塊用于根據(jù)輸入的圖塊利用選取的多個(gè)最優(yōu)預(yù)訓(xùn)練模型分別進(jìn)行初始特征的提取；動(dòng)態(tài)權(quán)重分配模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于VLM的原理圖符號(hào)自動(dòng)生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電子設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將待處理信息輸入至訓(xùn)練好的視覺語言模型中進(jìn)行處理，處理過程為：獲取待處理信息在PDF手冊(cè)中的PDF頁(yè)碼；在PDF頁(yè)碼對(duì)應(yīng)的圖像中進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種旋律改寫方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，本發(fā)明將待修改樂譜中未被選中的音符作為模型用來參考的上下文信息，以及將期望被修改旋律的音序排列特征和節(jié)奏排列特征作為模型生成音符的控制參數(shù)，并以此來生成修改后的音符，如此，可使得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于紅外熱成像分析的光伏組件故障圖像識(shí)別系統(tǒng)，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，包括：異步圖像采集模塊基于組件空間分布、遮擋狀態(tài)和熱容系數(shù)計(jì)算響應(yīng)延遲值，生成動(dòng)態(tài)調(diào)度路徑控制紅外熱像儀捕獲不同熱響應(yīng)進(jìn)程的組件圖像；熱異常趨勢(shì)分析與識(shí)別模塊構(gòu)建時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高光譜的低慢小目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別方法，包括以下步驟：S1、提取典型目標(biāo)光譜特征，建立低慢小目標(biāo)光譜特征庫(kù)；S2、通過高光譜相機(jī)對(duì)探測(cè)區(qū)域進(jìn)行推掃成像，對(duì)高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、對(duì)高光譜圖像進(jìn)行區(qū)域劃分；S4、分區(qū)域進(jìn)行異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于無人機(jī)巡檢的礦山邊坡監(jiān)測(cè)方法。內(nèi)容包括：采集邊坡圖像并進(jìn)行預(yù)處理，引入擾動(dòng)激勵(lì)膨脹機(jī)制，對(duì)預(yù)處理后的邊坡圖像進(jìn)行時(shí)空域非線性變換，計(jì)算擾動(dòng)激勵(lì)響應(yīng)，并得到膨脹變換后的邊坡圖像；基于膨脹變換后的邊坡圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于跨模態(tài)交互和修正的RGB?D圖像顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：1、在編碼階段，彩色圖編碼器和深度圖編碼器分別提取彩色圖模態(tài)和深度圖模態(tài)的特征，彩色圖模態(tài)和深度圖模態(tài)的高層特征經(jīng)漸進(jìn)式注意力引導(dǎo)整合單元進(jìn)行跨模態(tài)交互得到RGB?...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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