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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的被遮擋成熟櫻桃番茄識別方法。該方法包括：櫻桃番茄生長場景數(shù)據(jù)集構(gòu)建；櫻桃番茄生長場景圖像的數(shù)據(jù)預(yù)處理；設(shè)計構(gòu)建被遮擋成熟櫻桃番茄網(wǎng)絡(luò)模型；構(gòu)建成熟番茄識別模型的評價體系；訓(xùn)練并得到驗證集上精度最優(yōu)的被遮擋成熟櫻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空雙流網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)特征融合的交通異常檢測方法，涉及智能視頻分析與交通行為識別技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有交通異常檢測在復(fù)雜環(huán)境下誤檢率高的問題；通過固定與動態(tài)結(jié)合的幀采樣策略提取視頻圖像序列，并構(gòu)建運動特征。結(jié)合方向一致性系數(shù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于全雙工通信協(xié)議的語音處理方法及系統(tǒng)、計算機設(shè)備，語音處理方法包括：接收用戶的第一音頻信息并轉(zhuǎn)換為多個第一文本信息；對第一文本信息進行打標(biāo)點服務(wù)得到第二文本信息；將多個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)明公開了基于語義自適應(yīng)融合機制的小樣本圖像分類方法及裝置，涉及圖像識別分類領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點是：本發(fā)明通過目標(biāo)視覺特征原型提取和語義特征提取，實現(xiàn)對目標(biāo)各個類別的高層次多模態(tài)特征提取；提出了語義特征和視覺特征維度適配，解決了不同維度模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(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：在接收到待測試工單數(shù)據(jù)時，確定與待測試工單數(shù)據(jù)相對應(yīng)的待處理工單數(shù)據(jù)；基于配置模型對待處理工單數(shù)據(jù)進行處理，確定第一評估結(jié)果；基于評估模型對待處理工單...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N滑坡體識別方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應(yīng)用于滑坡體識別領(lǐng)域。該方法包括：基于滑坡體識別模型，分別對來源于多個模態(tài)的圖像進行特征提取，得到圖像各自對應(yīng)的提取特征；將提取特征變換到相應(yīng)頻域并進行頻域壓縮，得到圖像對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了碳排放數(shù)據(jù)智能分析方法，具體涉及碳排放數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)領(lǐng)域，用于解決在中文自由文本、屬性缺漏、量綱混雜的票據(jù)行項目中，如何在不改造現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的前提下，實現(xiàn)行級、可解釋的排放因子唯一映射并鎖定地域、年度、版本與口徑的問題。通過將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于圖像識別的林業(yè)枯木識別方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：對遙感區(qū)域圖進行粗分析及區(qū)域劃分，向每個子區(qū)域設(shè)置幀拆分頻率對區(qū)域影像進行拆分得到若干拆分幀；對每個拆分幀中的枯木主體進行第一點標(biāo)記以及對枯木樹根進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種語音識別方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀介質(zhì)。該方法包括：接收目標(biāo)對象輸入的語音數(shù)據(jù)；對語音數(shù)據(jù)進行語義識別，得到語音數(shù)據(jù)的初始語義文本，并提取語音數(shù)據(jù)的聲紋特征；基于聲紋特征對初始語義文本進行糾正，得到目標(biāo)語義文本；對目標(biāo)語義文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多源圖像數(shù)據(jù)特征提取與融合方法、系統(tǒng)及裝置。方法包括：對多模態(tài)源圖像進行配準(zhǔn)、歸一化及跨模態(tài)協(xié)同數(shù)據(jù)增強預(yù)處理；利用共享參數(shù)網(wǎng)絡(luò)提取初始特征，并通過對抗性學(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)明公開了面向低分辨率小目標(biāo)的輕量級YOLO檢測模型構(gòu)建方法，涉及小目標(biāo)檢測技術(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，融合像素級動態(tài)上采樣與漸進式輕量下采樣機制，在有效保留邊緣細...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種室外場景下指針式表計讀數(shù)的檢測方法，包括如下步驟：(1)通過YOLOv7網(wǎng)絡(luò)對表計進行目標(biāo)檢測獲得僅包含表盤的候選框圖像；(2)對上述圖像進行霍夫圓檢測后裁剪出表盤；(3)對表盤圖像進行預(yù)處理；(4)根據(jù)刻度線特征檢測表盤的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言模型的氣振式精密播種機播種檢測與補種方法，屬于農(nóng)業(yè)信息化與智能播種控制領(lǐng)域。通過搭建圖像采集系統(tǒng)獲取播種后育秧盤圖像，并進行濾波、畸變矯正與增強等預(yù)處理操作；結(jié)合開源標(biāo)注工具與預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；提出改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種空頻協(xié)同編碼與多尺度特征融合的遙感圖像語義分割方法，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)，通過三步協(xié)同流程實現(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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								      本申請?zhí)岢隽艘环N用于新能源汽車自動充電的高精度定位方法及系統(tǒng)。屬于自動充電定位領(lǐng)域，該方法包括粗定位階段：通過第一相機掃描大視野場景，識別出目標(biāo)車輛充電口的初步位置；精定位階段：通過第二相機采集目標(biāo)車輛充電口的點云，并對點云進行預(yù)處理；對預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種作物收割進度監(jiān)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及作物收割進度監(jiān)測技術(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；進行云檢測；基于云和作物掩膜生成聚類結(jié)果圖；映射農(nóng)機...
								
            
							
            
							
						
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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)備及存儲介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測技術(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)模型對所述初始圖像特征進行全任務(wù)仿射變換與動態(tài)路由調(diào)整，輸出...
								
            
							
            
							
						
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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)計方法，包括多個單胞，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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								      本申請公開了一種電力工器具的入庫識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：當(dāng)電力工器具入倉庫時，獲取電力工器具的待識別圖像，通過三維特征點算法對待識別圖像進行特征點處理，得到反饋圖像，針對每一待入庫電力工器具的產(chǎn)品圖像，計算反饋圖像與產(chǎn)品圖...
								
            
							
            
							
						
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