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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)一種基于深度學(xué)習(xí)的葡萄樹(shù)體長(zhǎng)勢(shì)估計(jì)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智能農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取葡萄樹(shù)體圖片；對(duì)所述葡萄樹(shù)體圖像進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的圖像輸入特征提取模型中進(jìn)行識(shí)別，確定葡萄樹(shù)體結(jié)構(gòu)特征；所述特征提取模型是基...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N聲紋識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，通過(guò)對(duì)當(dāng)前說(shuō)話人的待識(shí)別語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)梅爾頻譜特征提取，并基于說(shuō)話人分類(lèi)模型，進(jìn)一步進(jìn)行嵌入特征提取，生成嵌入特征向量，以供將其與一或多個(gè)注冊(cè)用戶的模板嵌入特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算，驗(yàn)證當(dāng)前說(shuō)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于AI智能的模擬人聲的應(yīng)答響應(yīng)語(yǔ)音終端及方法，包括對(duì)話信息采集模塊、應(yīng)答匹配模塊、回復(fù)播放模塊，對(duì)話信息采集模塊采集詢問(wèn)信息并轉(zhuǎn)換為原始靶向數(shù)據(jù)；應(yīng)答匹配模塊包括靶向數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)的數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)答匹配模塊將原始靶向數(shù)據(jù)與靶向數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)...
  • 本實(shí)用新型涉及穿戴裝置技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種吉他背帶，包括矩形條一，所述矩形條一頂部固定安裝有充氣條，所述充氣條的頂部固定安裝有圓形凸點(diǎn)，所述充氣條的外壁分別固定安裝有管道和排氣管，所述管道遠(yuǎn)離圓形凸點(diǎn)的一端外壁固定安裝有氣囊，所述矩形條一...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與特征融合的山火監(jiān)測(cè)方法及裝置，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)；基于輕量化深度學(xué)習(xí)模型對(duì)預(yù)處理后的林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步識(shí)別，以獲取疑似山火信息和目標(biāo)特征；其中，輕量化深度學(xué)習(xí)模型是基于注...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種水下聲隱身覆蓋層結(jié)構(gòu)，包括基板、固定貼合在基板上的單元A及單元B；單元A及單元B，兩者為結(jié)構(gòu)不同的超表面結(jié)構(gòu)單元，兩者在基板上的投影尺寸相同，兩者在基板上呈矩陣式排列，使覆蓋層整體表面產(chǎn)生聲波漫反射效應(yīng)；單元A背向基板方向開(kāi)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于目標(biāo)建議框增量的小樣本目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：步驟一、構(gòu)建并訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)模型；步驟二、特征提取和聚類(lèi)；步驟三、優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)模型；步驟四、利用優(yōu)化的目標(biāo)檢測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行目標(biāo)建議框的篩選；步驟五、對(duì)未被篩選的正樣...
  • 本申請(qǐng)涉及一種圖像分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。對(duì)待分割圖像進(jìn)行特征提取，得到待分割圖像的目標(biāo)特征圖，基于目標(biāo)特征圖對(duì)待分割圖像進(jìn)行分割處理，得到待分割圖像中的感興趣區(qū)域圖像；目標(biāo)特征圖包括第一目標(biāo)特征圖和第二目標(biāo)特征圖。由于現(xiàn)有的...
  • 本申請(qǐng)的實(shí)施例基于人工智能中的語(yǔ)音技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提供了一種發(fā)音檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該發(fā)音檢測(cè)方法包括：從待檢測(cè)的語(yǔ)音音頻中提取音頻幀特征；基于所述音頻幀特征與預(yù)設(shè)第一語(yǔ)言中的第一語(yǔ)音音素之間的匹配度，生成第一后驗(yàn)概率，并基...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的隔離開(kāi)關(guān)合閘狀態(tài)判別方法，具體為：采用激光雷達(dá)獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域隔離開(kāi)關(guān)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取感興趣區(qū)域(ROI)，獲得導(dǎo)電臂的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；選取目標(biāo)導(dǎo)電臂點(diǎn)云進(jìn)行縱向切片操作；采用歐式聚類(lèi)分割算法對(duì)導(dǎo)電臂切片點(diǎn)云進(jìn)行分割，得...
  • 本發(fā)明涉及建筑項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于云計(jì)算的施工項(xiàng)目管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：施工路徑優(yōu)化模塊、施工狀態(tài)分析模塊、施工環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊、進(jìn)度計(jì)劃調(diào)整模塊、綠色施工優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過(guò)結(jié)合施工任務(wù)資源分布與三維空間信息，優(yōu)化資源路徑分配邏輯，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了用于分割隧道管內(nèi)滲漏的局部描述子的構(gòu)建及應(yīng)用方法，屬于地鐵隧道智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的滲漏分割方法中強(qiáng)度特征單一和分割精度不足的技術(shù)問(wèn)題。其技術(shù)方案包括以下步驟，S1，采用移動(dòng)激光掃描系統(tǒng)對(duì)地鐵隧道進(jìn)行掃描，獲取高精...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種信息確定方法，該方法包括：發(fā)送攜帶有待處理任務(wù)對(duì)應(yīng)的任務(wù)執(zhí)行策略的第一調(diào)用請(qǐng)求至第二服務(wù)器；接收第二服務(wù)器發(fā)送的針對(duì)第一調(diào)用請(qǐng)求的第一反饋信息；其中，第一反饋信息是基于任務(wù)執(zhí)行策略和調(diào)用目標(biāo)流程自動(dòng)化工具從待處理任務(wù)對(duì)...
  • 一種基于多源噪聲的城市電磁噪聲抑制方法，包括以下步驟：一、利用Wavelet?NGSE算法對(duì)噪聲中的工頻噪聲進(jìn)行抑制；二、通過(guò)最小噪聲分離對(duì)噪聲中的隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制；三、利用CNN?GRU模型對(duì)步驟2.3)中的噪聲中的殘余隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制；...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音傳輸方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及信息通信技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)語(yǔ)音發(fā)送端從待傳輸語(yǔ)音中提取目標(biāo)語(yǔ)音特征參數(shù)，并利用目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器將目標(biāo)語(yǔ)音特征參數(shù)映射為信道符號(hào)序列；通過(guò)語(yǔ)音發(fā)送端對(duì)信道符號(hào)序列進(jìn)行OFDM調(diào)制得到語(yǔ)音...
  • 一種發(fā)音技巧檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，方法包括獲取待檢測(cè)文本，將待檢測(cè)文本轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的音素序列；獲取說(shuō)話人說(shuō)出待檢測(cè)文本得到的待檢測(cè)音頻，提取待檢測(cè)音頻的聲學(xué)特征；將音素序列和聲學(xué)特征輸入已訓(xùn)練的發(fā)音技巧檢測(cè)模型進(jìn)行發(fā)音技巧...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種識(shí)別物變化的檢測(cè)方法、計(jì)算機(jī)程序、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待識(shí)別圖像組并進(jìn)行其中各圖像的特征提取，得到特征提取結(jié)果；將文本存儲(chǔ)庫(kù)中存儲(chǔ)的用于反映識(shí)別物類(lèi)型的各文本進(jìn)行編碼，得到語(yǔ)義特征并按照將語(yǔ)義特...
  • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)數(shù)據(jù)的多維度質(zhì)量分?jǐn)?shù)評(píng)價(jià)方法及裝置，所述方法的步驟包括：接收三維點(diǎn)云圖像和二維RGB圖像；基于噪聲數(shù)據(jù)量和非噪聲數(shù)據(jù)量計(jì)算三維點(diǎn)云圖像和二維RGB圖像的噪聲維度評(píng)價(jià)參數(shù)；基于評(píng)測(cè)強(qiáng)度均值和參考強(qiáng)度均值計(jì)算三維點(diǎn)云圖像和二...
  • 本發(fā)明涉及智能電器技術(shù)領(lǐng)域，提供一種智能設(shè)備的語(yǔ)音請(qǐng)求響應(yīng)處理方法及裝置，該方法包括：獲取用戶語(yǔ)音請(qǐng)求信息；對(duì)用戶語(yǔ)音請(qǐng)求信息進(jìn)行槽位識(shí)別得到語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果；基于語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果從預(yù)設(shè)的基于語(yǔ)音交互知識(shí)圖譜的語(yǔ)料問(wèn)答庫(kù)中獲取一個(gè)或多個(gè)匹配的提示語(yǔ)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種軟件工作量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目方案書(shū)；對(duì)軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目方案書(shū)進(jìn)行預(yù)處理，得到軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目指標(biāo)；將軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目指標(biāo)輸入至工作量評(píng)估模型，以獲取由工作量評(píng)估模型輸出的...
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