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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本申請實(shí)施例提供一種在電子設(shè)備中實(shí)施的語音信息處理方法、裝置及存儲介質(zhì)備,該方法包括接收另一電子設(shè)備所發(fā)送的第一語音信息和第一文字信息,第一文字信息由另一電子設(shè)備通過對第一語音信息進(jìn)行語音識別而獲得;檢測第一語音信息的接收情況,其中:當(dāng)?shù)谝?..
          • 本發(fā)明涉及石油地震勘探軟件工程技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種地震處理系統(tǒng)的作業(yè)狀態(tài)管理方法和裝置,該方法包括:將作業(yè)提交至Yarn平臺,并將作業(yè)按著Yarn平臺的作業(yè)狀態(tài)流轉(zhuǎn);通過, π平臺獲取在Yarn平臺流轉(zhuǎn)的作業(yè)狀態(tài),將Yarn平臺流轉(zhuǎn)的作業(yè)...
          • 本發(fā)明涉及物流調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種智能跨境物流調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:S1、通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時獲取跨境物流全鏈條參數(shù),生成物流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集;S2、基于動態(tài)風(fēng)險建模引擎對所述物流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時風(fēng)險量化處理,構(gòu)建物流風(fēng)險因...
          • 本發(fā)明公開了一種圖像標(biāo)注方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括:確定待標(biāo)注圖像,以及標(biāo)注提示信息;標(biāo)注提示信息用于表征需要標(biāo)注的標(biāo)注對象;將所確定的待標(biāo)注圖像和標(biāo)注提示信息,輸入到預(yù)先訓(xùn)練的對象標(biāo)注模型中;對象標(biāo)注模型用于:針對輸入的待標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種高速公路異物小目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于高速公路異物檢測技術(shù)領(lǐng)域,其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中高速公路路面上小異物檢測精度低、虛警率高的技術(shù)問題。其包括:獲取樣本及標(biāo)簽數(shù)據(jù)、構(gòu)建與訓(xùn)練小目標(biāo)檢測識別模型、目標(biāo)實(shí)時檢測,...
          • 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、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)備信息管理庫采集設(shè)備規(guī)格、功能和運(yùn)行參數(shù),計算功能覆蓋率、協(xié)同增益及場景適...
          • 本申請涉及故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種故障識別方法及并行處理系統(tǒng),通過四個步驟的有機(jī)結(jié)合,構(gòu)建了一個從數(shù)據(jù)采集、特征提取、故障診斷到故障軌跡預(yù)測的完整體系,實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備故障的全面和準(zhǔn)確診斷檢測,該體系能夠充分挖掘聲紋信號中的故障信息,綜合考...
          • 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,得到對應(yīng)的深度圖;根據(jù)得到的深度圖,識別并去除地面信息,得到目標(biāo)深度圖;基于所述目標(biāo)深度圖,隨機(jī)選取一個目標(biāo)深度圖中...
          • 本申請?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間戳、席位標(biāo)識以及通道標(biāo)識生成第一口令片段;對第一口令片段進(jìn)行宣告識別處理,確定第一口令片段的宣告候選對象;根據(jù)第一口令片段的第一...
          • 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)備及存儲介質(zhì),通過獲取管網(wǎng)改造任務(wù),提取每個改造子區(qū)域中若干個改造項(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)測信息和管網(wǎng)改造資...
          • 本申請涉及一種圖像匹配的定位核區(qū)域自動提取方法、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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于測量點(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)步長優(yōu)化)來解決測量點(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...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于視覺模型的圖像含義解析場景一致性評估系統(tǒng),旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在光照變化、角度偏移和局部遮擋等復(fù)雜環(huán)境下識別穩(wěn)定性不足的問題。該系統(tǒng)包括:圖像輸入模塊,用于接收并預(yù)處理多張圖像;視覺大模型解析模塊,對預(yù)...
          • 本公開涉及用于光譜分類的減少的誤報識別。設(shè)備可以接收識別已知樣本的訓(xùn)練集和已知樣本的驗(yàn)證集的一組光譜測量的結(jié)果的信息。設(shè)備可以基于識別一組光譜測量的結(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定的感興趣的材料相關(guān)的至少一個類別,并...
          • 本發(fā)明公開了一種基于時頻校準(zhǔn)遷移學(xué)習(xí)的跨域抑郁檢測系統(tǒng)。該方法首先利用頻率延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別提取語音信號的頻域與時域特征,并通過多層信息聚合模塊融合局部與全局的時頻嵌入表示,從而獲得能夠表征抑郁特征的綜合向量。然后,設(shè)計分布...
          • 本申請?zhí)峁┮环N業(yè)務(wù)審批數(shù)據(jù)抽樣評價方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(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)類型對應(yīng)的抽樣規(guī)則,對...
          • 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、中心決策層三級架構(gòu);所述邊緣智能層包括:過磅場景算法模塊和卸料場景算法模塊;實(shí)現(xiàn)了7×24h全自動監(jiān)測,替代人工巡檢,異常事件響應(yīng)時間≤5...
          • 本申請涉及計算機(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)檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光聲相控陣的缺陷識別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備,包括:獲取數(shù)據(jù)集;對數(shù)據(jù)集中的檢測信號進(jìn)行變換,得到時頻圖像;對時頻圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理,構(gòu)建缺陷圖像數(shù)據(jù)集;通過預(yù)訓(xùn)練的遷移學(xué)習(xí)模型對缺陷圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取,獲取...
          • 本發(fā)明涉及邊坡監(jiān)測技術(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,引入擾動激勵膨脹機(jī)制,對預(yù)處理后的邊坡圖像進(jìn)行時空域非線性變換,計算擾動激勵響應(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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