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  • 本申請(qǐng)涉及電磁線的技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種PEEK復(fù)合絕緣線及其制備方法。一種PEEK復(fù)合絕緣線，包括電芯以及包裹在電芯外的樹脂層，所述樹脂層包括以下重量份原料：聚醚醚酮 100份；填料 10?20份；所述填料包括碳纖維以及玻璃纖維，所述填...
  • 本發(fā)明提出了一種藥品流通過程全場(chǎng)景智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及其使用方法，涉及藥品流通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)藥品進(jìn)行標(biāo)識(shí)碼配置，計(jì)算藥品流通評(píng)價(jià)系數(shù)，對(duì)對(duì)應(yīng)預(yù)設(shè)流通環(huán)節(jié)的藥品標(biāo)識(shí)信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)流通判定，將藥品流通評(píng)價(jià)系數(shù)根據(jù)預(yù)設(shè)流通環(huán)節(jié)進(jìn)行排序，計(jì)算環(huán)節(jié)...
  • 本發(fā)明提出了一種基于人工智能的藥品庫(kù)存監(jiān)管方法及系統(tǒng)，涉及人工智能的藥品庫(kù)存監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，獲取入庫(kù)藥品信息，進(jìn)而進(jìn)行時(shí)序信息排序，計(jì)算藥品失效系數(shù)，對(duì)藥品進(jìn)行失效風(fēng)險(xiǎn)判定，進(jìn)行對(duì)應(yīng)藥品的排序，進(jìn)而獲取風(fēng)險(xiǎn)藥品出庫(kù)時(shí)序信息；獲取每個(gè)藥品種類的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于頻域?qū)W習(xí)的步態(tài)康復(fù)具身機(jī)器人時(shí)序數(shù)據(jù)建模優(yōu)化方法，包括：獲取多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算步態(tài)參數(shù)并生成患者狀態(tài)向量；應(yīng)用多尺度卷積和頻域處理得到增強(qiáng)特征；進(jìn)行分塊處理和位置編碼得到編碼增強(qiáng)特征，通過噪聲抑制處理得到...
  • 本發(fā)明提供自驅(qū)動(dòng)微型機(jī)器人用于肝臟腫瘤靶向治療及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及生物醫(yī)療工程技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)測(cè)主系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)主系統(tǒng)中包含自驅(qū)動(dòng)導(dǎo)航與定位模塊、智能藥物遞送模塊、腫瘤監(jiān)測(cè)與狀態(tài)評(píng)估模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊、實(shí)時(shí)自學(xué)習(xí)決策模塊和高級(jí)分子模擬與藥...
  • 本發(fā)明公開了一種聲學(xué)超構(gòu)材料隔聲性能的模擬實(shí)驗(yàn)方法，包括采集預(yù)設(shè)材料工作的環(huán)境數(shù)據(jù)和材料數(shù)據(jù)，對(duì)所述工作數(shù)據(jù)和所述材料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；采用有限元法根據(jù)所述環(huán)境數(shù)據(jù)和所述材料數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬獲得模擬材料，對(duì)所述模擬材料進(jìn)行網(wǎng)格劃分獲得劃分網(wǎng)格；根...
  • 本發(fā)明公開了污水處理方法技術(shù)領(lǐng)域的一種基于支持向量回歸與粒子群優(yōu)化算法的溢流污水混凝?氧化處理方法，包括從多種污水處理藥劑添加方式中選取溢流污水的最優(yōu)處理法，在最優(yōu)處理法的條件下，分別測(cè)量單個(gè)特征變量影響下的出水污染物濃度，基于污染物濃度構(gòu)...
  • 本發(fā)明涉及基于多路復(fù)用器的移位寄存器數(shù)據(jù)傳輸方法和裝置，通過外部接口獲取RGB數(shù)據(jù)，并對(duì)移位寄存器進(jìn)行初始化配置。初始化完成后，RGB數(shù)據(jù)逐步傳送到移位寄存器中對(duì)應(yīng)的MUX通道，每個(gè)MUX通道分別對(duì)應(yīng)一個(gè)鎖存電路，以MUX為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸...
  • 本申請(qǐng)公開了一種同傳翻譯方法、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待譯音頻；利用目標(biāo)分割模型確定待譯音頻對(duì)應(yīng)的待譯文本的文本分割位置；其中，文本分割位置包括第一文本分割位置和第二文本分割位置，第一文本分割位置為待譯文本中的第一子待...
  • 本申請(qǐng)公開了一種基于增益調(diào)節(jié)的自動(dòng)增益訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合成方法及相關(guān)設(shè)備，其中，方法包括：獲取原始音頻信號(hào)，并記錄相關(guān)的設(shè)備特征和環(huán)境信息；對(duì)所述音頻信號(hào)進(jìn)行均值歸一化、平滑處理、活動(dòng)段提取、分段峰值歸一化及動(dòng)態(tài)范圍壓縮；隨機(jī)切片處理所述音頻信號(hào)...
  • 本發(fā)明涉及語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于深度學(xué)習(xí)的用戶對(duì)話交互方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取參考信號(hào)和輸出信號(hào)幅度之間的目標(biāo)延遲時(shí)間；通過參考信號(hào)與近端輸入信號(hào)頻率之間的幅度得到頻域相似性；通過參考信號(hào)或近端輸入信號(hào)中頻率窗口的相鄰幅度...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于藍(lán)牙m(xù)esh的離線語(yǔ)音識(shí)別控制方法及系統(tǒng)，本發(fā)明實(shí)施例包括：采集語(yǔ)音信號(hào)并進(jìn)行預(yù)處理；利用預(yù)先本地部署的語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，將音頻文件轉(zhuǎn)換為文本指令；對(duì)文本指令進(jìn)行解析和語(yǔ)義理解，提取控制信息生成...
  • 本公開提供了一種語(yǔ)音播報(bào)控制方法及裝置、可穿戴設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：響應(yīng)于接收到第一指令，基于第一信息和第二信息確定初始播報(bào)內(nèi)容；第一信息包括用戶的語(yǔ)音信息，第二信息包括用戶的偏好信息；響應(yīng)于接收到第二指令，基于...
  • 本申請(qǐng)公開了一種語(yǔ)音合成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待合成文本對(duì)應(yīng)的音素序列；基于時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)相關(guān)信息進(jìn)行時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)，得到待合成文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)時(shí)長(zhǎng)信息，其中，時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)相關(guān)信息包括參考語(yǔ)音的參考時(shí)長(zhǎng)信息、待合成文本和音素序列；基于目...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能交互機(jī)器人控制系統(tǒng)，包括語(yǔ)音接收模塊、文本轉(zhuǎn)換處理模塊、音頻分析處理模塊和情感判斷調(diào)節(jié)模塊；其中，文本轉(zhuǎn)換處理模塊將凈化音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本內(nèi)容并確定文本字?jǐn)?shù)長(zhǎng)度、形容詞比和負(fù)面詞比，音頻分析處理模...
  • 本發(fā)明公開了一種多通道數(shù)字音頻信號(hào)處理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及音頻信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決當(dāng)前噪聲抑制缺乏對(duì)環(huán)境噪聲的抑制，且對(duì)音頻信號(hào)的優(yōu)化缺乏量化標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果難以量化評(píng)估的問題，方法為：獲取音頻源設(shè)備輸出的音頻信號(hào)，將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)...
  • 本公開涉及一種確定像素抖動(dòng)模版的方法及裝置、芯片、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取單個(gè)模版序列表征的多個(gè)抖動(dòng)信號(hào)，單個(gè)模版序列包含多個(gè)用于表示單幀圖像中像素抖動(dòng)位置的模板，抖動(dòng)信號(hào)表征同一圖像位置在連續(xù)的各圖像上是否發(fā)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)管理方法及設(shè)備，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決無法實(shí)現(xiàn)多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)的上下聯(lián)動(dòng)的技術(shù)問題，方法包括：獲取物流車輛的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)包括車輛行駛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；對(duì)所述車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到所...
  • 本發(fā)明涉及交通擁堵識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的交通網(wǎng)絡(luò)擁堵識(shí)別方法。該方法包括：獲得速度序列，進(jìn)而得到著重分析序列；獲取波谷可信度和波峰可信度，得到可信波谷點(diǎn)和可信波峰點(diǎn)；根據(jù)可信波谷點(diǎn)和可信波峰點(diǎn)得到抽樣均值，進(jìn)而計(jì)算著重分析...
  • 本發(fā)明公開了一種融合趨勢(shì)與季節(jié)性的交通流量預(yù)測(cè)方法，包括步驟：1）構(gòu)建基于序列到序列構(gòu)架的預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，包含趨勢(shì)預(yù)測(cè)子模型和融合預(yù)測(cè)子模型；2）利用往年數(shù)據(jù)和當(dāng)年缺少目標(biāo)特殊時(shí)期的數(shù)據(jù)，通過趨勢(shì)預(yù)測(cè)子模型計(jì)算參考特殊時(shí)期的趨勢(shì)因素序列與季節(jié)...
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