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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		樂(lè)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)明提供了一種基于逐通道特征融合的印花布匹瑕疵分類新方法，可分為孿生ResNet骨干網(wǎng)絡(luò)、位置感知模塊、類別感知模塊和分類器。其中，所述孿生ResNet骨干網(wǎng)絡(luò)將預(yù)處理后的印花布匹待檢測(cè)圖像及其對(duì)應(yīng)的模板圖像作為輸入，提取該圖像對(duì)的多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及塑料熱解技術(shù)領(lǐng)域，特別公開(kāi)了一種廢塑料快速熱解反應(yīng)器，包括底座，通過(guò)滾輪，當(dāng)移動(dòng)反應(yīng)器時(shí)，解除限位板與限位槽的連接，此時(shí)可向上推動(dòng)防護(hù)罩使防護(hù)罩進(jìn)入滑槽的內(nèi)部，此時(shí)再推動(dòng)限位板使限位板移動(dòng)至防護(hù)罩的下表面去阻攔防護(hù)罩的移動(dòng)，此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于圖像識(shí)別的林業(yè)枯木識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于圖像識(shí)別技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：對(duì)遙感區(qū)域圖進(jìn)行粗分析及區(qū)域劃分，向每個(gè)子區(qū)域設(shè)置幀拆分頻率對(duì)區(qū)域影像進(jìn)行拆分得到若干拆分幀；對(duì)每個(gè)拆分幀中的枯木主體進(jìn)行第一點(diǎn)標(biāo)記以及對(duì)枯木樹(shù)根進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該方法包括：接收目標(biāo)對(duì)象輸入的語(yǔ)音數(shù)據(jù)；對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義識(shí)別，得到語(yǔ)音數(shù)據(jù)的初始語(yǔ)義文本，并提取語(yǔ)音數(shù)據(jù)的聲紋特征；基于聲紋特征對(duì)初始語(yǔ)義文本進(jìn)行糾正，得到目標(biāo)語(yǔ)義文本；對(duì)目標(biāo)語(yǔ)義文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于全雙工通信協(xié)議的語(yǔ)音處理方法及系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備，語(yǔ)音處理方法包括：接收用戶的第一音頻信息并轉(zhuǎn)換為多個(gè)第一文本信息；對(duì)第一文本信息進(jìn)行打標(biāo)點(diǎn)服務(wù)得到第二文本信息；將多個(gè)第二文本信息分多輪傳輸，第二文本信息攜帶當(dāng)前輪的關(guān)鍵信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于語(yǔ)義自適應(yīng)融合機(jī)制的小樣本圖像分類方法及裝置，涉及圖像識(shí)別分類領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：本發(fā)明通過(guò)目標(biāo)視覺(jué)特征原型提取和語(yǔ)義特征提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)各個(gè)類別的高層次多模態(tài)特征提取；提出了語(yǔ)義特征和視覺(jué)特征維度適配，解決了不同維度模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在接收到待測(cè)試工單數(shù)據(jù)時(shí)，確定與待測(cè)試工單數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的待處理工單數(shù)據(jù)；基于配置模型對(duì)待處理工單數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定第一評(píng)估結(jié)果；基于評(píng)估模型對(duì)待處理工單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種多源圖像數(shù)據(jù)特征提取與融合方法、系統(tǒng)及裝置。方法包括：對(duì)多模態(tài)源圖像進(jìn)行配準(zhǔn)、歸一化及跨模態(tài)協(xié)同數(shù)據(jù)增強(qiáng)預(yù)處理；利用共享參數(shù)網(wǎng)絡(luò)提取初始特征，并通過(guò)對(duì)抗性學(xué)習(xí)約束的因果特征解耦器將其解耦為因果不變特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向低分辨率小目標(biāo)的輕量級(jí)YOLO檢測(cè)模型構(gòu)建方法，涉及小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明用Dy_Sample–Adown協(xié)同采樣模塊替換了原本的最近鄰上采樣和步幅卷積下采樣，融合像素級(jí)動(dòng)態(tài)上采樣與漸進(jìn)式輕量下采樣機(jī)制，在有效保留邊緣細(xì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種兼具低寬頻吸聲減振功能的面心立方夾芯結(jié)構(gòu)及設(shè)計(jì)方法，包括多個(gè)單胞，所有的單胞以行列形式平鋪排布在一起；單胞的結(jié)構(gòu)為面心立方結(jié)構(gòu)，包括上面板、下面板、側(cè)板和面心立方芯子，上面板、下面板和側(cè)板之間形成腔體，面心立方芯子設(shè)置在腔體內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高度維度增強(qiáng)的多模態(tài)目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)。該方法中：通過(guò)修剪MobileNetV2，減少參數(shù)量，只針對(duì)目標(biāo)的垂直邊界框與主要輪廓提取，使圖像特征提取速度快，資源占用小；采用對(duì)雷達(dá)點(diǎn)有效層計(jì)算簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)特征，避免了復(fù)雜的稀疏卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電力工器具的入庫(kù)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：當(dāng)電力工器具入倉(cāng)庫(kù)時(shí)，獲取電力工器具的待識(shí)別圖像，通過(guò)三維特征點(diǎn)算法對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行特征點(diǎn)處理，得到反饋圖像，針對(duì)每一待入庫(kù)電力工器具的產(chǎn)品圖像，計(jì)算反饋圖像與產(chǎn)品圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種室外場(chǎng)景下指針式表計(jì)讀數(shù)的檢測(cè)方法，包括如下步驟：(1)通過(guò)YOLOv7網(wǎng)絡(luò)對(duì)表計(jì)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)獲得僅包含表盤的候選框圖像；(2)對(duì)上述圖像進(jìn)行霍夫圓檢測(cè)后裁剪出表盤；(3)對(duì)表盤圖像進(jìn)行預(yù)處理；(4)根據(jù)刻度線特征檢測(cè)表盤的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種空頻協(xié)同編碼與多尺度特征融合的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，采用編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)，并使用MSACPF模塊作為跳躍連接處，編碼器采用空域?頻域協(xié)同編碼的雙分支編碼架構(gòu)，包括提取空域?qū)哟翁卣鞯闹骶幋a器和輔助編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N用于新能源汽車自動(dòng)充電的高精度定位方法及系統(tǒng)。屬于自動(dòng)充電定位領(lǐng)域，該方法包括粗定位階段：通過(guò)第一相機(jī)掃描大視野場(chǎng)景，識(shí)別出目標(biāo)車輛充電口的初步位置；精定位階段：通過(guò)第二相機(jī)采集目標(biāo)車輛充電口的點(diǎn)云，并對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種作物收割進(jìn)度監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及作物收割進(jìn)度監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域衛(wèi)星影像及同期農(nóng)機(jī)軌跡數(shù)據(jù)；處理作物種植分布數(shù)據(jù)生成掩膜圖，并處理影像；進(jìn)行云檢測(cè)；基于云和作物掩膜生成聚類結(jié)果圖；映射農(nóng)機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種特征校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取任意圖像中的初始圖像特征；將所述初始圖像特征輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的特征校準(zhǔn)模型中，所述特征校準(zhǔn)模型對(duì)所述初始圖像特征進(jìn)行全任務(wù)仿射變換與動(dòng)態(tài)路由調(diào)整，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及ASF圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的區(qū)域ASF圖像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，通過(guò)三步協(xié)同流程實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)的ASF圖像分析：步驟一、融合多模態(tài)數(shù)據(jù)生成區(qū)域ASF圖像并評(píng)估質(zhì)量，確保后續(xù)分析基于合格圖像，減少劣質(zhì)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多特征融合的跨監(jiān)控車輛匹配方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)停車場(chǎng)內(nèi)多個(gè)監(jiān)控點(diǎn)的視頻數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法處理各所述監(jiān)控點(diǎn)的視頻數(shù)據(jù)，得到各監(jiān)控點(diǎn)下對(duì)應(yīng)的車輛軌跡序列；提取各監(jiān)控點(diǎn)下對(duì)應(yīng)的車輛軌跡序列中各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及派送調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，并具體公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的即開(kāi)彩票智能派送調(diào)度系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)通過(guò)多模塊協(xié)同實(shí)現(xiàn)即開(kāi)彩票派送全流程智能調(diào)度：路徑生成模塊基于訂單終點(diǎn)生成多條候選路徑，結(jié)合歷史事故數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)段熱力圖；動(dòng)態(tài)優(yōu)選算法疊加實(shí)時(shí)交通流量、...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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