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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)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了空間區(qū)域分割及識別方法及裝置，具有自主移動能力的具身智能設(shè)備利用視覺傳感器采集的圖像信息，結(jié)合大模型技術(shù)，挖掘視覺觀測的關(guān)聯(lián)性，通過比對前后幀的圖像特征，計算圖像特征相似度，并利用相似度變化判斷智能體所...
  • 本實(shí)用新型涉及樂器擺放架技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種多功能樂器擺放架，包括底座，底座頂部一側(cè)的邊緣轉(zhuǎn)動連接有角度可調(diào)節(jié)的轉(zhuǎn)動板，轉(zhuǎn)動板的頂部固定連接有防護(hù)面板，防護(hù)面板頂部的中心處固定連接有琴頸防護(hù)板。本實(shí)用新型的優(yōu)點(diǎn)在于：通過兩個連接臂底部的琴尾...
  • 本實(shí)用新型公開了一種樂器防滑墊，防滑層為柔性材質(zhì)，防滑層包底層、以及呈矩陣狀的設(shè)置于底層的一面上的防滑單元，防滑單元將底層的表面形成錯位結(jié)構(gòu)用于增大摩擦，吸附層為柔性材質(zhì)，吸附層設(shè)置于底層上遠(yuǎn)離防滑單元的一側(cè)用于貼合樂器。本實(shí)用新型防滑單元...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的智慧物流運(yùn)力數(shù)字化預(yù)約管理方法，涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，提供了一種基于大數(shù)據(jù)平臺的智慧物流運(yùn)力數(shù)字化預(yù)約管理方法；通過實(shí)時采集、清洗和融合車輛進(jìn)出數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各時段預(yù)約比例，有效解決了傳統(tǒng)方法中數(shù)據(jù)更新滯后和...
  • 本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的供應(yīng)商價格管理系統(tǒng)及方法，包括：采集核心數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)立方體；動態(tài)計算網(wǎng)格可用性指數(shù)，形成動態(tài)時空網(wǎng)格基準(zhǔn)庫，同步生成供應(yīng)鏈拓?fù)鋱D譜；接收并量化業(yè)務(wù)目標(biāo)指令，通過規(guī)則...
  • 本發(fā)明公開了一種基于計劃的工位齊套效驗(yàn)任務(wù)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及車輛生產(chǎn)制造技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括創(chuàng)建基于訂單生產(chǎn)計劃的數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則，以獲取需進(jìn)行工位維護(hù)的物料，從而判斷得到不同生產(chǎn)線中物料工位存在情況；建立基于訂單物流計劃的時間校驗(yàn)規(guī)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種標(biāo)點(diǎn)、順滑一體化的語音識別方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備。該方法包括：將音頻輸入至識別?標(biāo)點(diǎn)?順滑一體化模型；通過編碼器確定音頻的隱層特征；解碼器根據(jù)隱層特征依次對音頻中的m個文字進(jìn)行識別預(yù)測，在第n個文字識別預(yù)測之后進(jìn)行第n個文...
  • 本申請涉及樣本存儲領(lǐng)域領(lǐng)域，公開了一種基于自動轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)的樣本存儲管理方法，包括以下步驟：根據(jù)樣本特性和存儲要求，定義轉(zhuǎn)運(yùn)小車的運(yùn)動狀態(tài)，并通過最優(yōu)控制理論構(gòu)建路徑規(guī)劃模型，優(yōu)化樣本轉(zhuǎn)運(yùn)路徑；引入隨機(jī)優(yōu)化模型，對存儲環(huán)境中的不確定性因素進(jìn)行建...
  • 本申請?zhí)峁┮环N遙感圖像識別方法、裝置、設(shè)備和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)；所述方法，包括：獲取待處理的初始遙感圖像；將所述初始遙感圖像輸入預(yù)設(shè)的第一圖像預(yù)測模型和預(yù)設(shè)的第二圖像預(yù)測模型，獲得第一遙感預(yù)測圖和第二遙感預(yù)測圖；對所述初始遙感圖像進(jìn)行聚類分...
  • 本申請涉及大數(shù)據(jù)大模型技術(shù)領(lǐng)域，提供了數(shù)據(jù)流通交易違規(guī)行為處理方法，該方法包括：基于數(shù)據(jù)流通交易的歷史違規(guī)行為相關(guān)法律文書，構(gòu)建歷史違規(guī)行為所屬類型對應(yīng)的證據(jù)鏈；通過監(jiān)控目標(biāo)數(shù)據(jù)流通交易的過程，預(yù)測目標(biāo)數(shù)據(jù)流通交易所屬違規(guī)行為的類型；根據(jù)目...
  • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的智能化數(shù)字會議管理系統(tǒng)，涉及會議管理領(lǐng)域，包括會議室內(nèi)監(jiān)測模塊、會議室外監(jiān)測模塊、回收設(shè)備監(jiān)測模塊與數(shù)據(jù)處理模塊與信息發(fā)送模塊；會議室內(nèi)監(jiān)測模塊用于對智能化數(shù)字會議的會議室內(nèi)部進(jìn)行監(jiān)測，獲取到會議室內(nèi)部信息；會...
  • 本發(fā)明公開了一種無監(jiān)督情感語音合成裝置，包括：情感提取模塊，用于對輸入的真實(shí)音頻特征提取情感隱變量特征；隨機(jī)采樣模塊，用于利用所述情感隱變量特征得到情感分類標(biāo)簽以及每個類別的后驗(yàn)分布；參數(shù)擬合模塊，用于根據(jù)先驗(yàn)分布、后驗(yàn)分布以及真實(shí)音頻特征...
  • 本發(fā)明公開了一種牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)的用戶身份識別方法和裝置，所述方法包括：獲取牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)集和用戶牙齒標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；所述牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，包括牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)；所述用戶牙齒標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，包括若干個用戶預(yù)先采集的牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對所述牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)集進(jìn)行...
  • 本申請公開了一種語音識別模型的訓(xùn)練方法、服務(wù)器和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。方法包括：根據(jù)獲取到的目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確定與目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的目標(biāo)時間戳信息，其中，目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)和與目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)相對應(yīng)的目標(biāo)文本數(shù)據(jù)。接著，根據(jù)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
  • 一種聯(lián)合空譜關(guān)聯(lián)與混合階相似性的光譜圖像地物分類方法，屬于遙感圖像處理和分類領(lǐng)域，該方法首先通過熵率超像素分析將高光譜數(shù)據(jù)集提取出的第一主成分進(jìn)行分割，堆疊每個區(qū)域提取的d維潛在特征得到潛在特征矩陣。然后，根據(jù)波段間相關(guān)系數(shù)矩陣學(xué)習(xí)、高光譜...
  • 本發(fā)明公開了一種基于DMD的局部成像方法及光譜系統(tǒng)，包括：S1：預(yù)構(gòu)建實(shí)例分割模型，實(shí)例分割模型用于成像前識別所需局部成像的目標(biāo)，所述實(shí)例分割模型通過學(xué)習(xí)所需局部成像目標(biāo)的個體特征和邊界信息訓(xùn)練而成；S2：采用搭載實(shí)例分割模型的成像裝置對所...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)監(jiān)控分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于飲料機(jī)的后臺監(jiān)控系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊：計算當(dāng)前配比與標(biāo)準(zhǔn)配比的動態(tài)偏差系數(shù)；補(bǔ)償決策模塊：基于動態(tài)偏差系數(shù)輸出各通道的流量補(bǔ)償參數(shù)；調(diào)控模塊：基于流量補(bǔ)償參數(shù)調(diào)整電磁閥開度；均勻度提取模塊...
  • 本申請公開了一種流式語音交互方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，流式語音交互方法包括：檢測流式語音在當(dāng)前時刻是否語義完整；響應(yīng)于檢測結(jié)果為語義不完整，基于基礎(chǔ)時延加上額外時延，得到目標(biāo)時延，并從當(dāng)前時刻開始直至等待目標(biāo)時延的過程中，分析流...
  • 本申請實(shí)施例公開了一種圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，其中，本申請實(shí)施例確定已訓(xùn)練的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多個可反向求導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)層；若所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為回歸預(yù)測模型，則將所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的回歸預(yù)...
  • 本發(fā)明提供一種識別快動目標(biāo)的方法，應(yīng)用于天文目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取包含快動目標(biāo)的一系列時序觀測圖像并建立圖像數(shù)據(jù)庫，其中一系列時序觀測圖像包括多幅原始觀測圖像；對多幅原始觀測圖像分別進(jìn)行預(yù)處理；對預(yù)處理后的多幅原始觀測圖像分別進(jìn)行天文...
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