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樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)的智能物流監(jiān)控方法及系統(tǒng)，屬于物流規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、物流分析模塊、監(jiān)控管理模塊和可視化模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集交通數(shù)據(jù)和物流日志，以及本次的運(yùn)輸詳情；物流分析模塊用于分析運(yùn)輸詳情并標(biāo)注點(diǎn)位，計(jì)算點(diǎn)位...
  • 本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的樓宇設(shè)備智能監(jiān)控與預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊和可視化監(jiān)測(cè)模塊；其中，數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)各個(gè)樓宇設(shè)備對(duì)應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)模塊獲取各個(gè)樓宇設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)；可視化監(jiān)測(cè)模塊對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理后填入預(yù)先配置...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)信息的發(fā)言人跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及發(fā)言人跟蹤領(lǐng)域。可應(yīng)用于線下會(huì)議或線上會(huì)議的在線的發(fā)言人跟蹤任務(wù)，能夠快速、準(zhǔn)確地定位發(fā)言人，給出發(fā)言人特寫(xiě)；也可用于在提供的視頻中標(biāo)注出視頻每個(gè)部分中的發(fā)言人的非在線任務(wù)。在同一畫(huà)...
  • 本發(fā)明涉及信息處理裝置，改善交車前的信息提供技術(shù)。該信息處理裝置具備執(zhí)行下述處理的控制部：在第1時(shí)期提示經(jīng)銷商的交付前的車輛的預(yù)定交付信息，在上述第1時(shí)期后的第2時(shí)期提示比預(yù)定交付信息詳細(xì)的預(yù)定交付詳細(xì)信息。
  • 本發(fā)明為一種電力語(yǔ)音合成模型優(yōu)化方法、存儲(chǔ)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于語(yǔ)音合成模型優(yōu)化領(lǐng)域。其技術(shù)方案為，包括以下步驟：構(gòu)建電力語(yǔ)音合成指標(biāo)體系，構(gòu)建用戶反饋知識(shí)庫(kù)，根據(jù)負(fù)反饋的得分，確定優(yōu)化指標(biāo)并進(jìn)行優(yōu)化，將負(fù)反饋語(yǔ)句從優(yōu)化指標(biāo)對(duì)應(yīng)的負(fù)反饋語(yǔ)句集...
  • 本發(fā)明涉及人機(jī)協(xié)同交互技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種人機(jī)協(xié)同決策場(chǎng)景下的資源分配方法及系統(tǒng)，方法包括：基于待處理任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度、知識(shí)密度、智能適配度三個(gè)維度指標(biāo)生成對(duì)應(yīng)的任務(wù)特征；初始化三個(gè)維度指標(biāo)的初始權(quán)重系數(shù)，利用預(yù)設(shè)策略網(wǎng)絡(luò)根據(jù)任務(wù)特征和實(shí)時(shí)...
  • 本發(fā)明涉及信息檢索領(lǐng)域，其公開(kāi)了一種三維模型的跨模態(tài)匹配模型構(gòu)建方法，首先，構(gòu)建訓(xùn)練樣本集；然后，分別針對(duì)每一個(gè)輸入樣本，將其各模態(tài)的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)應(yīng)特征提取網(wǎng)絡(luò)獲得對(duì)應(yīng)特征，在歸一化后映射至共享嵌入空間；之后，基于類內(nèi)距離、類間距離和預(yù)設(shè)距...
  • 本發(fā)明提出了一種基于超像素引導(dǎo)判別森林的高光譜異常檢測(cè)方法，主要解決現(xiàn)有方法中局部異常目標(biāo)檢測(cè)性能不佳和高虛警率的問(wèn)題。方案包括：1)通過(guò)主成分分析法提取高光譜圖像最主要的三個(gè)成分特征，并利用該特征進(jìn)行多個(gè)不同尺度超像素分割，以獲取多尺度且...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種模型訓(xùn)練方法、音頻生成方法、水印檢測(cè)方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取樣本對(duì)；將樣本文本輸入至待訓(xùn)練的文本到語(yǔ)音生成模型，得到樣本文本對(duì)應(yīng)的音頻輸出結(jié)果；將樣本文本對(duì)應(yīng)的音頻輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為頻譜圖...
  • 本申請(qǐng)涉及一種音頻處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取音頻信號(hào)中當(dāng)前音頻片段的語(yǔ)音信息密度和語(yǔ)音信息量；所述語(yǔ)音信息密度用于衡量語(yǔ)音信息波動(dòng)的頻繁程度；基于所述語(yǔ)音信息密度和所述語(yǔ)音信息量，確定所述當(dāng)前音頻片段的目標(biāo)停頓...
  • 本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智慧宗地花豬舍的豬只計(jì)數(shù)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該方法包括：在智慧宗地花豬舍頂部安裝攝像頭，實(shí)時(shí)采集豬舍俯視灰度圖；通過(guò)分析各個(gè)時(shí)刻下豬舍俯視灰度圖的局部區(qū)域特征，確定各個(gè)時(shí)刻下每個(gè)目標(biāo)區(qū)域的拓?fù)涮卣飨蛄浚?..
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分頻特征細(xì)化的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)方法，首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行初始特征提取；然后，進(jìn)行四階段的局部特征、全局特征和上下文特征的分頻特征細(xì)化，既關(guān)注圖像關(guān)鍵位置信息，建模全局關(guān)系，又提取周圍環(huán)境信息作為補(bǔ)充，增強(qiáng)模型對(duì)信息的捕獲能力；...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多階段特征增強(qiáng)與融合的遙感影像語(yǔ)義分割方法，首先將輸入影像通過(guò)全局裁剪和局部裁剪，得到全局和局部影像塊；其次，將裁剪得到的全局和局部影像塊通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取全局特征和局部特征。然后將所提取的全局特征和局部特征進(jìn)行四個(gè)階...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種微生物的識(shí)別挑取方法、裝置、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法和裝置具體為采集承載有微生物的培養(yǎng)皿的平面圖像，平面圖像中包括培養(yǎng)皿圖像和待識(shí)別的微生物；對(duì)平面圖像進(jìn)行識(shí)別，得到待識(shí)別區(qū)域，待識(shí)別區(qū)域?yàn)榕囵B(yǎng)皿的最小外接多邊形；基于菌落分割...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多視角目標(biāo)檢測(cè)或模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將針對(duì)同一場(chǎng)景的至少兩個(gè)視角的采集圖像進(jìn)行特征提取處理，得到各所述視角對(duì)應(yīng)的感興趣視覺(jué)特征和感興趣位置特征；根據(jù)所述視角對(duì)應(yīng)的感興趣位置特征，對(duì)所述視角對(duì)應(yīng)的感...
  • 本發(fā)明提供一種用于辣椒自動(dòng)采摘機(jī)的圖像識(shí)別方法，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，引入非均勻尺度變換因子替代傳統(tǒng)固定因子的尺度縮放策略，實(shí)現(xiàn)根據(jù)目標(biāo)分布動(dòng)態(tài)調(diào)整尺度層級(jí)的特征；改進(jìn)傳統(tǒng)尺度融合方法，通過(guò)尺度響應(yīng)度量計(jì)算動(dòng)態(tài)尺度加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)通道調(diào)整后的尺度...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于多模態(tài)融合的社區(qū)巡檢管理方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：基于多模態(tài)融合對(duì)監(jiān)控點(diǎn)模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取獲取監(jiān)控點(diǎn)特征數(shù)據(jù)，利用聚類算法基于監(jiān)控點(diǎn)特征數(shù)據(jù)獲取聚類結(jié)果，構(gòu)建邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)；根據(jù)歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)基于巡檢異常結(jié)果構(gòu)建邊緣異常篩...
  • 本發(fā)明提供一種低空基地智能運(yùn)維系統(tǒng)指揮中心語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括：通過(guò)置于低空基地智能運(yùn)維系統(tǒng)指揮中心的麥克風(fēng)陣列采集語(yǔ)音數(shù)據(jù)；所述麥克風(fēng)陣列是按照預(yù)設(shè)布局進(jìn)行設(shè)置的；對(duì)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；對(duì)所述預(yù)處理數(shù)據(jù)...
  • 智能電子手風(fēng)琴。本發(fā)明在保留傳統(tǒng)手風(fēng)琴外觀、風(fēng)箱氣流推動(dòng)音簧發(fā)聲的原理和音色的同時(shí)，采用多個(gè)智能MCU芯片、電子技術(shù)、電機(jī)拖動(dòng)技術(shù)、藍(lán)牙無(wú)線通訊技術(shù)、及彩色觸摸顯示屏的人機(jī)交互技術(shù)，顛覆性的取消了純機(jī)械的貝斯機(jī)構(gòu)和精簡(jiǎn)了繁雜的機(jī)械傳動(dòng)控制，...
  • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種用于投影儀的圖像分析方法，包括：獲得原始圖像及臨摹圖像；對(duì)原始圖像和臨摹圖像分別進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲得中間原始圖像和中間臨摹圖像；對(duì)中間原始圖像和中間臨摹圖像分別進(jìn)行特征提取，獲得原始圖像特征和臨摹圖像特征；...
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