本实用新型属于轨道表面缺陷智能在线检测技术领域，具体涉及一种轨道表面缺陷智能在线检测装置。背景技术：目前，铁路线路是行车最重要的基础设施，由于常年处于恶劣自然环境中和不断经受列

• 图像融合
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• 边缘提取
• 图像像素
• 神经网络

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本发明属于通信技术领域，具体涉及一种铁路通信的状态实时监测和控制系统。背景技术：铁路道路安全是铁路通信过程中的重中之重，铁路道路安全是铁路的正常运行和良好的发展的前提。目前，铁

• 实时数据库
• 实时系统
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• 质心

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本发明涉及铁路货车制动检测技术领域，具体地说，涉及一种用于铁路货车空气制动装置的智能故障检测方法。背景技术：铁路货车空气制动系统部件包括制动主管、副风缸、制动缸、120阀等。制

• 制动系统
• 铁路货车
• 制动装置
• 随机森林
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本申请涉及深度学习领域，尤其涉及音频处理技术领域。背景技术：音频场景分类指根据音频信号输入分辨信号源所处场景或活动类别,是目前音频信号处理领域的研究热点之一。随着智能移动硬件设

• 分类器
• 特征提取
• 分类数据
• 概率计算
• 音频应用

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本公开涉及智能语音技术领域：，尤其涉及一种信息处理方法及装置、存储介质。背景技术：：随着计算机和人工智能技术的飞速发展，智能语音对话也得到极大的发展。用户通过语音来向智能语音助

• 卷积
• 深度学习
• 文本分类
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• 文本分析

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本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种智能外呼方法、装置、计算机设备及存储介质。背景技术：传统的客服模式需要大量人工坐席完成对客户的外呼电话，增加了人力成本，而且人工坐席的数

• 语音芯片
• 分类数据
• 外呼
• 文本分类
• 区块链

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本申请涉及人机交互技术领域，特别是涉及一种分析用户对话情绪方法、系统、设备和存储介质。背景技术：呼叫中心系统是一种通常利用计算机通信技术，处理来自企业用户、个人用户的电话垂询，

• 文本分析
• 分类数据
• 存储单元
• 网络模型
• 文本分类

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本发明涉及低通气和呼吸暂停鼾声的检测和识别技术领域，具体涉及一种基于基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统。背景技术：阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征是一种慢性疾病，

• 分类数据
• 神经网络模型

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本申请一般涉及用于确定声音特性的系统和方法。背景技术：：许多应用是基于人声特性开发的。例如，可以根据用户的声音来认证用户。为此，已经提出了诸如深度学习的机器学习算法来训练计算机

• 语音芯片
• 计算机指令
• 分类数据
• 损失函数
• softmax

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本申请涉及深度学习领域技术，尤其涉及一种音频分类方法和装置。背景技术：音频分类(audioclassification)是指识别音频数据中是否包含某类音频事件，如狗叫、鸣笛等。

• 频谱效率
• 网络类型
• 分类数据
• 网络模型
• 特征提取

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