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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)明適用于信息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于矢量多元概率分布的統(tǒng)計圖像水印方法，首先，通過結(jié)合NSST和IPHFMs，構(gòu)建了穩(wěn)健的NSST?IPHFMs幅值域，從而確保了水印嵌入位置的不可感知性和魯棒性；其次，采用乘性嵌入方法將水印信...
								
            
							
            
							
						
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								      本實用新型涉及塑料熱解技術(shù)領(lǐng)域，特別公開了一種廢塑料快速熱解反應(yīng)器，包括底座，通過滾輪，當(dāng)移動反應(yīng)器時，解除限位板與限位槽的連接，此時可向上推動防護(hù)罩使防護(hù)罩進(jìn)入滑槽的內(nèi)部，此時再推動限位板使限位板移動至防護(hù)罩的下表面去阻攔防護(hù)罩的移動，此...
								
            
							
            
							
						
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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(jìn)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?。惶岢隽苏Z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(jìn)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(jìn)行拆分得到若干拆分幀；對每個拆分幀中的枯木主體進(jìn)行第一點標(biāo)記以及對枯木樹根進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行霍夫圓檢測后裁剪出表盤；(3)對表盤圖像進(jìn)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(dá)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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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								      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，涉及計算機視覺領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)停車場內(nèi)多個監(jiān)控點的視頻數(shù)據(jù)，通過計算機視覺算法處理各所述監(jiān)控點的視頻數(shù)據(jù)，得到各監(jiān)控點下對應(yīng)的車輛軌跡序列；提取各監(jiān)控點下對應(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，并具體公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的即開彩票智能派送調(diào)度系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)通過多模塊協(xié)同實現(xiàn)即開彩票派送全流程智能調(diào)度：路徑生成模塊基于訂單終點生成多條候選路徑，結(jié)合歷史事故數(shù)據(jù)構(gòu)建時段熱力圖；動態(tài)優(yōu)選算法疊加實時交通流量、...
								
            
							
            
							
						
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