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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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								      本申請(qǐng)公開了鐵前配礦成本測(cè)算方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備。方法包括：根據(jù)燒結(jié)礦化學(xué)成分和燒結(jié)礦配料成本確定燒結(jié)礦占比，根據(jù)球團(tuán)礦化學(xué)成分和球團(tuán)礦配料成本確定球團(tuán)礦占比，以及根據(jù)鐵水化學(xué)成分和鐵配料成本確定塊礦占比；將鐵前物料占比組分別作為基礎(chǔ)爐料...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種音頻識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待識(shí)別音頻；對(duì)所述待識(shí)別音頻進(jìn)行梅爾倒譜變換，得到梅爾倒譜矩陣；將梅爾倒譜矩陣輸入識(shí)別模型，得到聲事件結(jié)果，所述識(shí)別模型通過目標(biāo)樣本集迭代訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到，所述目標(biāo)樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括：將初級(jí)特征經(jīng)過卷積和MDPEM模塊處理，得到高分辨率細(xì)節(jié)特征；將高分辨率細(xì)節(jié)特征經(jīng)過卷積和MDPEM模塊處理，得到中分辨率平衡特征；將中分辨率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種行人重識(shí)別方法、行人重識(shí)別裝置、算法服務(wù)器和行人重識(shí)別系統(tǒng)。所述方法包括：從待處理圖像中提取不同深度特征圖；融合不同深度特征圖，生成第一融合特征圖；基于一深層特征圖，生成一用于突顯潛在小目標(biāo)區(qū)域的權(quán)重圖，并基于權(quán)重圖對(duì)第一融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光聲相控陣的缺陷識(shí)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(duì)數(shù)據(jù)集中的檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行變換，得到時(shí)頻圖像；對(duì)時(shí)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(duì)缺陷圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及介質(zhì)，包括：基于多個(gè)單模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和多個(gè)多模態(tài)數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建訓(xùn)練集，并基于訓(xùn)練集對(duì)目標(biāo)檢測(cè)模型中的特征提取模塊、多模態(tài)融合檢測(cè)分支和多個(gè)單模態(tài)檢測(cè)分支進(jìn)行訓(xùn)練；獲取至少一種模態(tài)的感知數(shù)據(jù)；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃燒火焰溫度預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng)，本發(fā)明基于火焰的RGB與溫度數(shù)據(jù)，采用先進(jìn)的Bagging集成算法，有效融合三種基模型，構(gòu)建出高精度的非線性回歸預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明引入十折交叉驗(yàn)證和基于誤差反向加權(quán)的自適應(yīng)集成策略，引入預(yù)測(cè)方差作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種植物藥害程度預(yù)測(cè)方法及設(shè)備。能夠利用預(yù)先訓(xùn)練后的二分類模型對(duì)用藥后的植物的待測(cè)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，確定該待測(cè)特征數(shù)據(jù)是否存在藥害情況，進(jìn)而得到分類結(jié)果，如果分類結(jié)果是不存在藥害情況證明植物正常就無需處理，如果分類結(jié)果是存在藥...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及材料工程領(lǐng)域，并提供了一種間位芳綸絕緣紙中短切纖維有序度評(píng)估模型的訓(xùn)練方法和短切纖維有序度評(píng)估方法，包括：從數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練樣本中獲取間位芳綸絕緣紙的樣本圖像；基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法，對(duì)樣本圖像進(jìn)行多尺度的特征提取；將各維度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字化建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種基于數(shù)字化技術(shù)的建設(shè)項(xiàng)目安全質(zhì)量管理的方法。包括以下步驟：S1、對(duì)施工區(qū)域根據(jù)項(xiàng)目、標(biāo)段以及工點(diǎn)進(jìn)行三級(jí)網(wǎng)格劃分，其中一級(jí)網(wǎng)格為項(xiàng)目，二級(jí)網(wǎng)格為一定數(shù)量的標(biāo)段，三級(jí)網(wǎng)格為工點(diǎn)的單位工程或臨建工程，...
								
            
							
            
							
						
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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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								      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頁碼；在PDF頁碼對(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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								      一種遙感圖像中小型目標(biāo)檢測(cè)的動(dòng)態(tài)對(duì)齊與邊緣特征校準(zhǔn)方法，其包括：S100：在特征提取階段，采用多尺度紋理感知MSTP提取多尺度紋理信息，捕獲像素之間的關(guān)系，同時(shí)放大對(duì)象的同質(zhì)細(xì)節(jié)以對(duì)重要紋理進(jìn)行表征；S200：在特征處理階段，通過選擇邊界增...
								
            
							
            
							
						
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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)明公開了一種混凝土結(jié)構(gòu)、單元式幕墻施工質(zhì)量管理方法及相關(guān)裝置，涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取監(jiān)理數(shù)據(jù)；所述監(jiān)理數(shù)據(jù)包括：鋼筋、模板、混凝土澆筑和幕墻安裝數(shù)據(jù)；根據(jù)所述監(jiān)理數(shù)據(jù)，判斷施工工序是否符合規(guī)范，得到判斷結(jié)果；若所述判斷結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種音頻信號(hào)降噪方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述音頻信號(hào)降噪方法包括：基于音樂音頻信號(hào)進(jìn)行頻譜變換，得到所述音樂音頻信號(hào)的頻譜信息；基于所述頻譜信息中至少一個(gè)音樂特征頻段，確定降噪?yún)⒖碱l率；基于所述降噪?yún)⒖碱l率，對(duì)所述音樂音...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于非同源雙目的手掌校正方法，包括如下步驟：步驟S1：對(duì)第一圖像Iir和第二圖像Irgb分別檢測(cè)手掌，分別得到所述第一圖像Iir的手掌區(qū)域ROIir和所述第二圖像Irgb的手掌區(qū)域ROIrgb；其中，所述第一圖像和所述第二圖像是非同源圖...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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