2019年12月31日国家知识产权局颁布第343号公告，宣布对《专利审查指南》进行改，并于2020年2月1日起生效施行。下面我们来简单介绍下新《专利审查指南》对一种卷积神经网络

• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 机器学习
• 卷积

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[0001]本发明涉及一种基于深度强化学习的卫星消旋方法，属于卫星消旋方法技术领域。背景技术：[0002]随着航天器在轨数目增加及广泛应用，现实生活越来越离不开在轨航天器提供的

• 强化学习
• 卫星
• 神经网络算法
• 卷积神经网络
• 图像深度

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本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种音频数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。背景技术：声纹识别是生物识别技术的一种，也称为说话人识别，声纹识别的准确性主要依赖于提取

• 归一化
• 卷积
• 神经网络模型
• 特征提取
• 卷积神经网络

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本申请涉及多媒体技术领域，特别涉及处理音频丢包的方法、训练神经网络的方法及各自的装置、计算设备和计算机可读存储介质。背景技术：音频丢包，是在各种音频处理任务中发生的本地降级甚至

• 机器学习
• 神经网络模型
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 音频应用

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本发明涉及音频加密领域，特别涉及一种基于cnn的自适应音频隐写方法和秘密信息提取方法。背景技术：数字隐写术被广泛应用于信息安全领域，是一项将秘密信息以不可见的方式隐藏在数字载体

• 自适应
• 机器学习
• 卷积
• 损失函数
• 卷积神经网络

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本公开涉及人工智能技术领域：，具体而言，涉及一种语音处理方法、语音处理装置、计算机可读存储介质及电子设备。背景技术：：随着人工智能的发展，语音识别技术成为其中的一个重要分支，语

• 语音识别技术
• 神经网络模型
• 特征提取
• 卷积神经网络
• 深度学习

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本发明涉及语音合成领域，具体的，涉及一种基于变分自编码器的声码器实现方法及装置。背景技术：在语音合成(texttospeech，简称tts)技术，涉及声学、语言学、数字信号处理

• 卷积神经网络
• 深度学习
• 损失函数
• 神经网络模型
• 高斯白噪声

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本申请涉及信号处理技术领域，尤其涉及基于时序卷积网络的混合听诊信号分离方法及相关装置。背景技术：根据世界卫生组织发布的2018世界卫生统计报告显示心血管疾病是全球头号杀手，心血

• 卷积
• 归一化
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 神经网络模型

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本发明涉及音频隐写技术领域，尤其涉及基于卷积神经网络和领域对抗学习的音频隐写分析方法。背景技术：目前基于深度学习技术的音频隐写分析模型已在实验室条件下取得较高的检测性能。但在实

• 卷积
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 深度学习
• 判别分析

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本发明涉及音频隐写技术领域，尤其涉及基于卷积神经网络和多任务学习的通用音频隐写分析方法。背景技术：目前基于深度学习技术的音频隐写分析模型已在实验室条件下取得较高的检测性能。但在

• 卷积
• 机器学习
• 卷积神经网络
• 神经网络算法
• 深度学习

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