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樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
  • 本申請(qǐng)涉及信息管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種審批路徑生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：確定目標(biāo)業(yè)務(wù)所屬項(xiàng)目在組織架構(gòu)樹(shù)中節(jié)點(diǎn)層級(jí)數(shù)及所述目標(biāo)業(yè)務(wù)的功能分類；基于所述節(jié)點(diǎn)層級(jí)數(shù)及所述功能分類確定目標(biāo)預(yù)設(shè)審批鏈路；根據(jù)所述目標(biāo)預(yù)設(shè)審批鏈路、...
  • 語(yǔ)言識(shí)別裝置包含：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其用于響應(yīng)于語(yǔ)音信號(hào)的輸入，針對(duì)多個(gè)語(yǔ)言的每一個(gè)，輸出表示語(yǔ)音信號(hào)所表示的語(yǔ)音為該語(yǔ)言的語(yǔ)音的分?jǐn)?shù)；選擇裝置，其用于在由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分?jǐn)?shù)中選擇更少的多個(gè)語(yǔ)言的分?jǐn)?shù)；標(biāo)準(zhǔn)化裝置，其用于對(duì)由選擇裝置選擇的分?jǐn)?shù)進(jìn)行標(biāo)...
  • 本實(shí)用新型公開(kāi)了一種萊雅琴，包括琴身、至少一個(gè)琴枕、若干琴弦、調(diào)弦組件固定座、若干調(diào)弦組件、琴弦固定件，琴枕安裝于琴身的底部正面，調(diào)弦組件固定座固定或可拆卸安裝于琴身的頂部，若干調(diào)弦組件上下兩兩對(duì)稱設(shè)置于調(diào)弦組件固定座上，琴弦固定件固定安裝...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種ERP企業(yè)云管理系統(tǒng)及方法，涉及ERP企業(yè)云管理技術(shù)領(lǐng)域；響應(yīng)于當(dāng)前用戶ID的用戶角色為銷售人員，依據(jù)當(dāng)前項(xiàng)目數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)確認(rèn)候選報(bào)價(jià)策略；響應(yīng)于當(dāng)前用戶ID的用戶角色為項(xiàng)目管理人員，依據(jù)候選報(bào)價(jià)策略、客戶數(shù)據(jù)和合同...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向電力調(diào)度領(lǐng)域的語(yǔ)音識(shí)別方法，用于識(shí)別電力調(diào)度過(guò)程中的語(yǔ)音命令和對(duì)話。電力調(diào)度中通常涉及大量的電力專業(yè)術(shù)語(yǔ)以及各個(gè)電力部門(mén)特有的地名、線路、電站、特定編號(hào)的設(shè)備名乃至人名，因而常用的語(yǔ)音識(shí)別方法錯(cuò)誤率比較高，本發(fā)明提出差頻...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于臨床試驗(yàn)的研究中心項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括：獲取各研究中心項(xiàng)目信息和對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素，將各項(xiàng)目信息與風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分級(jí)嚴(yán)重性判定并賦予分值，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素判斷影響研究中心項(xiàng)目質(zhì)量的概率，賦予各風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重，將各風(fēng)險(xiǎn)因素分級(jí)嚴(yán)...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別領(lǐng)域，提供的一種非平面路面標(biāo)定方法只需要獲得該路口兩張不同角度的照片，就可以通過(guò)圖像特征匹配及單應(yīng)性矩陣法自動(dòng)判斷路面包含的平面數(shù)量，并劃出分割線，再對(duì)于各平面分別進(jìn)行標(biāo)定。可以減少在標(biāo)定過(guò)程中人工肉眼判斷帶來(lái)的不準(zhǔn)...
  • 本發(fā)明涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種深度學(xué)習(xí)的音頻均衡器參數(shù)自動(dòng)生成方法。所述方法包括以下步驟：采集多源音頻數(shù)據(jù)并進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換和主成分分析，生成降維特征集，獲取參考模板數(shù)據(jù)并構(gòu)建參數(shù)空間模型，對(duì)降維特征集進(jìn)行對(duì)應(yīng)關(guān)系分析，生成映射...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于YOLOv8模型的道路病害圖像分類方法，包括：收集帶有道路病害的道路圖像，并在道路病害圖像上標(biāo)記出道路病害的位置和類別；構(gòu)建基于YOLOv8模型的道路病害圖像分類模型，將帶有道路病害的道路圖像輸入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行道路圖...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N無(wú)監(jiān)督判別分析的高光譜圖像特征提取方法，涉及高光譜圖像分類領(lǐng)域，方法包括：獲取高光譜圖像并進(jìn)行超像素塊分割；構(gòu)建基于無(wú)監(jiān)督的混合投影和判別分析的無(wú)監(jiān)督特征提取模型；通過(guò)無(wú)監(jiān)督特征提取模型，提取高光譜圖像的局部特征和全局特征，...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N回聲消除方法及電子設(shè)備，用于實(shí)現(xiàn)回聲消除，降低算法復(fù)雜度，提高效率。包括：獲取待處理的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，該語(yǔ)音數(shù)據(jù)為基于音頻采集設(shè)備采集會(huì)議系統(tǒng)中的語(yǔ)音數(shù)據(jù)得到的；將待處理的語(yǔ)音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域中，得到待處理的語(yǔ)音頻域數(shù)據(jù)；將待處理的語(yǔ)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征融合的胸部DR影像質(zhì)量評(píng)估方法，首先收集胸部DR影像并分割得到感興趣區(qū)域；接著分別使用影像組學(xué)特征提取網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取影像組學(xué)特征和深度學(xué)習(xí)特征；同時(shí)采用雙特征對(duì)比預(yù)測(cè)編碼和對(duì)比對(duì)數(shù)比上限相結(jié)合的方式進(jìn)...
  • 本發(fā)明涉及一種基于視覺(jué)語(yǔ)言模型的疫苗質(zhì)量檢測(cè)方法，包括：步驟S1、獲取待檢疫苗的圖像，進(jìn)行疫苗主體檢測(cè)后得到待檢疫苗的主體圖像；步驟S2、將所述待檢疫苗的主體圖像和設(shè)計(jì)的輔助檢測(cè)的提示詞一同輸入到視覺(jué)語(yǔ)言模型；步驟S3、所述視覺(jué)語(yǔ)言模型對(duì)所...
  • 本發(fā)明提出一種基于圖像識(shí)別的細(xì)長(zhǎng)軸軸端花鍵齒根滾壓對(duì)正方法，包括將細(xì)長(zhǎng)軸裝夾在齒根滾壓機(jī)床上，采集齒根滾壓機(jī)床的加工區(qū)域圖像信息，根據(jù)圖像信息建立直角坐標(biāo)系并生成二維模型，通過(guò)二維模型獲得滾壓頭與花鍵之間位置關(guān)系的解析關(guān)系，識(shí)別得到加工區(qū)域...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種選擇最優(yōu)電量退補(bǔ)法的方法，該方法包括：獲取需進(jìn)行電量退補(bǔ)的用戶；確定用戶對(duì)應(yīng)的電能計(jì)量裝置是否設(shè)有參考表；若是，則根據(jù)參考表法進(jìn)行退補(bǔ)；若否，則根據(jù)電能計(jì)量裝置的故障類型選擇差額率法、更正系數(shù)法、月平均線損法和月平均電量法中...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像生成方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取歷史樣本圖像；基于歷史樣本圖像進(jìn)行圖像識(shí)別，確定目標(biāo)主體圖像，并基于目標(biāo)主體圖像進(jìn)行掩碼分割，得到第一掩碼圖像；基于預(yù)設(shè)區(qū)域選取方式確定第一掩碼圖像中的目標(biāo)重繪區(qū)域，并...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)模型的建筑能源計(jì)量與碳排放監(jiān)測(cè)方法，包括：建筑構(gòu)件生產(chǎn)與結(jié)構(gòu)建造過(guò)程中，通過(guò)攝像機(jī)采集計(jì)量表的表盤(pán)圖像；將表盤(pán)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型API，輸出計(jì)量表的類型；根據(jù)計(jì)量表類型識(shí)別計(jì)量表的讀數(shù)；根據(jù)識(shí)別出的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源遙感信息的LCZ時(shí)空分辨率控制方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該基于多源遙感信息的LCZ時(shí)空分辨率控制方法，包括以下步驟：場(chǎng)景權(quán)重評(píng)估、環(huán)境權(quán)重評(píng)估和時(shí)空融合反饋評(píng)估。本發(fā)明通過(guò)多源遙感信息識(shí)別場(chǎng)景得到初始權(quán)重并獲取遙感...
  • 本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)復(fù)合模型的環(huán)境聲音識(shí)別方法及裝置，該方法包括：獲取環(huán)境音頻，對(duì)環(huán)境音頻進(jìn)行特征提取得到環(huán)境音頻特征，將環(huán)境音頻特征輸入預(yù)先訓(xùn)練好的復(fù)合模型，復(fù)合模型包括多個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同的通用模型；通過(guò)通用模型識(shí)別出各個(gè)類別標(biāo)簽對(duì)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種物資采購(gòu)管理系統(tǒng)，包括：歷史數(shù)據(jù)匯總與分析模塊：匯總物資采購(gòu)的歷史數(shù)據(jù)；智能采購(gòu)計(jì)劃擬定與需求預(yù)測(cè)模塊：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)需求，擬定采購(gòu)計(jì)劃，并預(yù)測(cè)未來(lái)需求，結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)和季節(jié)性因素，構(gòu)建季節(jié)性變化需求預(yù)測(cè)模型；到貨計(jì)劃制定...
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