[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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本发明涉及野生动物优化的识别技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的野生动物优化的识别算法。背景技术：野生动物，是指在大自然的环境下生长且未被驯化的动物，野生动物有广义和狭义之分

• 神经网络算法
• 动物
• 野生动物
• 卷积神经网络
• 卷积

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本发明属于基于神经网络的关键词检测技术领域，具体涉及一种可支持自定唤醒词的关键词检测方案。背景技术：关键词检测技术是指设备从连续不断的语音流中检测特定的关键词，当检测到特定的关

• 机器学习
• 卷积
• 矩阵
• 神经网络算法
• 损失函数

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本发明涉及语音质量评价技术领域，尤其涉及一种面向免验配助听器的语音质量自评估方法。背景技术：传统助听器主要通过放大声信号来补偿患者缺失的声波能量和频率成分，并依靠听力专家的验配

• 机器学习
• 分类器
• softmax
• 神经网络算法
• 矩阵转置

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本发明属于计算机领域，涉及一种基于粒子滤波算法的语音机器人控制方法。背景技术：目前大部分的服务型机器人离不开人为的控制，缺乏智能化。并且在传统的目标检测方法中，由于外界环境复杂

• 机器学习
• 卷积
• 粒子滤波
• 神经网络算法
• 网络模型

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本发明涉及一种语音增强方法，特别是一种基于噪声分类优化imcra算法的语音增强方法，属于语音处理领域。背景技术：在语音信号的处理过程中，噪声污染的问题不可避免。因此，如何有效地

• 信噪比
• mfcc
• 噪声分类
• 卷积神经网络
• 神经网络算法

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[0001]本发明涉及自动声纹识别领域，尤其是一种面向司法语音证据评估模式的声纹识别模型的训练方法、存储介质和计算机设备。背景技术：[0002]在司法语音领域的说话人同一性鉴定

• 分类器
• 声纹识别
• 损失函数
• 神经网络算法
• 特征提取

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本发明实施例涉及诊断设备技术领域，具体涉及基于深度卷积脉冲神经网络的adhd疾病诊断辅助决策系统。背景技术：近年来，随着社会经济的超高速发展，人们各方面压力逐渐增大，神经疾病的

• 卷积
• 神经网络算法
• 卷积神经网络
• 深度学习算法
• 预测编码

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本发明涉及医疗信息化技术领域：，特别涉及一种基于神经网络算法的智能中医诊断方法及装置。背景技术：：中医问诊是中医诊察疾病的基本方法之一。通过问诊可以了解有关患者身体状况很多情况

• 归一化
• 神经网络算法
• 中医
• 智能算法
• 模块测试

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