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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)明涉及了一種基于隱私圖像的異構(gòu)特征聚類方法，特點是通過特征化噪聲與矩匹配技術(shù)將擴散生成過程從像素域轉(zhuǎn)換至特征域，構(gòu)建以條件去噪UNet架構(gòu)為核心的待訓(xùn)練的擴散生成器模型，并聯(lián)合樣本級一致性約束與分布級對齊約束進行訓(xùn)練，再利用訓(xùn)練后的擴散...
								
            
							
            
							
						
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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圖像及其對應(yīng)的模板圖像作為輸入，提取該圖像對的多尺度...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本發(fā)明公開了一種基于高度維度增強的多模態(tài)目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)。該方法中：通過修剪MobileNetV2，減少參數(shù)量，只針對目標(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；采用對雷達點有效層計算簡單統(tǒng)計特征，避免了復(fù)雜的稀疏卷...
								
            
							
            
							
						
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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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								      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(xì)...
								
            
							
            
							
						
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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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