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樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
  • 本發(fā)明提供一種質(zhì)檢單分配方法、裝置和設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待分配的多個(gè)質(zhì)檢單和多個(gè)質(zhì)檢單的分配規(guī)則，分配規(guī)則與質(zhì)檢需求關(guān)聯(lián)；根據(jù)多個(gè)質(zhì)檢單依次為每個(gè)質(zhì)檢員分配質(zhì)檢單，直到第一個(gè)質(zhì)檢員被分配的質(zhì)檢單對(duì)應(yīng)的質(zhì)檢時(shí)長(zhǎng)總和達(dá)到第一...
  • 本發(fā)明涉及行政審批系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種動(dòng)態(tài)審核人分配方法，包括以下步驟，步驟S1，建立審核員數(shù)據(jù)庫和任務(wù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫；步驟S2，發(fā)起審核任務(wù)時(shí)添加相應(yīng)的任務(wù)類型標(biāo)簽；步驟S3，當(dāng)審核任務(wù)到達(dá)預(yù)定審核員時(shí)，判斷預(yù)定審核員可用性，若預(yù)定審核...
  • 本發(fā)明涉及一種化學(xué)回收的方法，其中所述方法包括以下步驟：i.供應(yīng)聚合物的組合物；ii.使所述聚合物的組合物經(jīng)受熱處理以獲得熱解油；iii.任選地，使在步驟ii.中獲得的產(chǎn)物經(jīng)受加氫處理過程；iv.使在步驟ii.中獲得的產(chǎn)物或在應(yīng)用時(shí)在步驟i...
  • 本發(fā)明涉及一種化學(xué)回收的方法，其中所述方法包括以下步驟：i.供應(yīng)聚合物的組合物；ii.使所述聚合物的組合物經(jīng)受熱處理以獲得熱解油；iii.任選地，使在步驟ii.中獲得的產(chǎn)物經(jīng)受加氫處理過程；iv.使在步驟ii.中獲得的產(chǎn)物或在應(yīng)用時(shí)在步驟i...
  • 本發(fā)明創(chuàng)造公開了一種自動(dòng)彈奏演奏拇指琴，屬于拇指琴/卡林巴琴技術(shù)領(lǐng)域，其包括殼體，所述殼體的內(nèi)部設(shè)置有電控系統(tǒng)，殼體的外部設(shè)置有琴弦片組件，殼體的外部設(shè)置有與所述琴弦片組件相對(duì)的自動(dòng)彈奏演奏支臂，所述自動(dòng)彈奏演奏支臂包括左支臂和右支臂，所述...
  • 本發(fā)明提供了一種景點(diǎn)聲效增強(qiáng)方法和系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)，包括：根據(jù)景點(diǎn)采集到的聲音識(shí)別出聲音類型數(shù)據(jù)集A；根據(jù)景點(diǎn)定位信息識(shí)別出景點(diǎn)在不同時(shí)間段出現(xiàn)的動(dòng)物類型以及特色景觀；根據(jù)景點(diǎn)采集到的圖像識(shí)別出景點(diǎn)類型；根據(jù)景點(diǎn)類型獲取該景點(diǎn)類型所對(duì)...
  • 本發(fā)明公開了一種偽造語音聲紋解混方法及系統(tǒng)，涉及語音處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于Transformer模型對(duì)輸入的偽造語音進(jìn)行特征提取，得到包含源說話人聲紋信息的粗略特征；采用殘差正交化方法對(duì)粗略特征進(jìn)行分解，恢復(fù)源說話人的聲...
  • 本申請(qǐng)公開了一種語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智能語音技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：多通道音頻拆分為單通道；去除背景音樂和背景噪聲；將多人對(duì)話音頻拆分為單一說話人片段；標(biāo)點(diǎn)添加；對(duì)質(zhì)量評(píng)分差的音頻進(jìn)行音質(zhì)增強(qiáng)，能夠獲得語料質(zhì)量的語音...
  • 本發(fā)明公開了基于復(fù)合特征增強(qiáng)融合模塊的道路遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)道路遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取；構(gòu)建復(fù)合特征增強(qiáng)融合模塊，利用復(fù)合特征增強(qiáng)融合模塊對(duì)特征并行處理，進(jìn)行多維度特征增強(qiáng)和融合，得到最終的...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種語音識(shí)別方法、裝置和介質(zhì)，其中的方法具體包括：從編碼器接收待識(shí)別語音對(duì)應(yīng)的特征表示；從連接主義時(shí)序分類模塊接收待識(shí)別語音對(duì)應(yīng)的第一文本序列；根據(jù)所述第一文本序列，對(duì)所述特征表示進(jìn)行解碼，以得到對(duì)應(yīng)的第二文本序列；所述第...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N對(duì)講方法、對(duì)講控制系統(tǒng)、對(duì)講設(shè)備以及車輛，涉及語音交互技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有技術(shù)中車隊(duì)中各個(gè)車輛之間的通信的方式分散駕駛員注意力，增加安全隱患的概率的技術(shù)問題。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膶?duì)講方法，用戶在車輛內(nèi)發(fā)出帶有預(yù)設(shè)喚醒詞的第一音頻信號(hào)以...
  • 本發(fā)明提出了一種基于區(qū)域定位的遙感目標(biāo)檢測(cè)方法，其步驟為：首先，對(duì)獲取的遙感圖像數(shù)據(jù)集中的遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理；其次，構(gòu)建了以HRNet為主干網(wǎng)絡(luò)的CenterNet目標(biāo)檢測(cè)器，并將輸入圖像輸入至訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)器中，得到粗檢測(cè)結(jié)果；然后將輸...
  • 本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及電子產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域，包括：采集模塊，用于采集電路板圖像數(shù)據(jù)，將電路板圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，在灰度圖像中提取電路板輪廓圖像；上傳模塊，用于上傳電路板結(jié)構(gòu)參數(shù)與電路及元件分布信息，基于電路板結(jié)構(gòu)...
  • 本發(fā)明公開了一種聲紋匹配方法，涉及聲紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，解決了難以在具有噪聲的環(huán)境條件下構(gòu)建聲紋降噪模型對(duì)收集到的聲紋進(jìn)行降噪處理，也難以綜合時(shí)域和頻域特征構(gòu)建聲紋特征融合模型庫，與待驗(yàn)證聲紋進(jìn)行匹配的技術(shù)問題，包括以下步驟：構(gòu)建聲紋降噪模型，...
  • 本發(fā)明的第一個(gè)方面是提供了一種眼眶淋巴瘤自動(dòng)分型模型的構(gòu)建方法。本發(fā)明的第二個(gè)方面是提供了一種眼眶淋巴瘤自動(dòng)分型裝置，其特征在于，包括：MRI數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理模塊；紋理特征提取模塊；空間特征提取模塊；眼眶淋巴瘤分型模型。本發(fā)明的第三個(gè)方面是...
  • 本發(fā)明公開了一種基于同質(zhì)性假設(shè)的多級(jí)圖對(duì)比增強(qiáng)方法、系統(tǒng)及終端，所述方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建圖的特征矩陣和鄰接矩陣，并基于結(jié)構(gòu)和特征構(gòu)造高質(zhì)量圖，隨后在節(jié)點(diǎn)、局部和全局級(jí)別收集正樣本，以進(jìn)行多級(jí)對(duì)比學(xué)習(xí)；引入兩個(gè)正則項(xiàng)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而增...
  • 本發(fā)明提供一種基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和圖像分割的小龍蝦表型檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取小龍蝦圖像，并對(duì)所述小龍蝦圖像進(jìn)行標(biāo)注處理，形成小龍蝦圖像數(shù)據(jù)集；對(duì)所述小龍蝦圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建小龍蝦形態(tài)識(shí)別模型，基于預(yù)處理后的小龍蝦圖像數(shù)據(jù)集對(duì)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種噪音去除的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。其中，本申請(qǐng)中，在獲取待識(shí)別語音數(shù)據(jù)；將待識(shí)別語音數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的編解碼模型，得到噪音識(shí)別結(jié)果，編解碼模型為基于目標(biāo)軟閾值化函數(shù)生成的目標(biāo)深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)以及特征還原網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成；基于噪音...
  • 本發(fā)明提出基于多模態(tài)融合的復(fù)雜海況小目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于海上目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：步驟S1、在圖像融合階段，基于自適應(yīng)?拉普拉斯融合策略，將紅外圖像、可見光圖像、高光譜圖像融合為自適應(yīng)圖像；步驟S2、在目標(biāo)檢測(cè)階段，通過編碼器的下采...
  • 本發(fā)明公開了特殊氣體及化學(xué)品運(yùn)維服務(wù)管理系統(tǒng)，涉及化學(xué)品管理技術(shù)領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有技術(shù)中，缺乏對(duì)特殊氣體及化學(xué)品的需求預(yù)測(cè)和庫存管理的智能化優(yōu)化，導(dǎo)致資源配置不合理或庫存短缺的問題；本發(fā)明通過自適應(yīng)需求預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)庫存優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)物資供需平衡...
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