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改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
提高对飞行天气的了解
NWS 主页提供的另一个资源是区域预报讨论 (AFD)。在重大天气事件期间，以及在东部和西部沿海各州的任何时间，您当地的 NWS 预报办公室在 AFD 中都有一个专门的航空天气部分。要获取您当地的 AFD，请访问 www.weather.gov 并单击您感兴趣的区域。此步骤将带您进入当地 NWS 预报办公室网站。到达那里后，单击地图转到该站点的总体预报页面。在总体预报页面上，向下滚动以在“其他预报和信息”部分中找到预报讨论。飞行员经常报告说，在飞行服务官方简报中传达的信息是快速的，通常持续 10 分钟或更短。蒙大拿州各地的飞行员报告称，他们从 www.weather.gov 和 www.aviationweather.gov 上获取的信息中获得了巨大的价值。在联系当地飞行服务人员之前，他们使用这些网站作为免费的自我简报工具。如果您在正式简报之前对预期天气有一个清晰的了解，那么来自飞行服务站的信息将更有用。更重要的是，通过自我简报获得的信息可能会提出有关特定天气系统的问题来询问飞行服务。飞行服务标准天气简报中需要的大量信息可能会导致简报员忽略他或她认为无关紧要的重要信息。潜在的简报是有关特定预报产品的问题可能提出问题的地方。例如，除非您（飞行员）特别提示，否则西部的飞行服务简报可能不包含来自 TWEB 航线预报的信息。您可以依靠 122 个当地气象预报办公室、CWSU 和 AWC 的气象专家继续提供最佳航空预报，以支持 NWS 保护生命和财产并增强我们国民经济的使命。Q
p-n杂孔索敏化器改进了Sono- ...
Sijia Wu 1,2 , Qian Wang 2 , Jun Du 2 , Qingxuan Meng 2 , Yuhao Li 2, *, Yuqing Miao 2 , Qing
改善与土著人民互动的路线图
森林服务研究与发展由国家华盛顿办事处（WO），5个研究站（南部，北部，落基山，太平洋西北和西南太平洋），两个国家实验室（森林产品和国际部落林业研究所）以及森林清单和分析（FIA）计划组成。R＆D管理了81个实验森林和范围，雇用了近1,500名员工，其中500名是研究科学家，多年来，他们发表了超过59,000名同行评审出版物。每个站都由各种研究工作单位（RWUS）组织，该单位（RWUS）在既定的研究宪章下运作，其目标和目标与特定的RWU相关。此路线图改善了与土著人民的参与，打算为与土著人民合作的所有研发提供指导和建议。它还提供了有关六个重要目标的更新细节，以通过活着的文件继续改善研发部落参与度和有效的协作研究，并与每个电台的知识渊博的部落关系人员建立联系，他们可以联系和支持所有科学家。
HLA-E相互作用可改善抗癌免疫力
抑制性受体NKG2A与CD94形成异二聚体，由〜50％的外周血NK细胞表达，并在NK细胞扩张后进一步上调[1]。此外，NKG2A是CD8+ T细胞上的晚期免疫检查点，在反复的抗原刺激和分裂后，它上调了[2]。NKG2A在耗尽的CAR T细胞上还发现了27天的T细胞输注[3]和CD8+肿瘤浸润T细胞[4-6]。有趣的是，NKG2A具有有效的抗肿瘤活性[7]。NKG2A通过其配体HLA-E的参与导致磷酸酶的募集和激活，这些磷酸酶抑制了NK细胞和T细胞激活[8]。 与健康组织相比，在多种癌症中高度表达了 HLA-E [4，9]，并且已证明通过HLA-E逃避NK和CD8+ T细胞免疫[10]。 两项在癌细胞中采用CRISPR筛查的研究确定HLA-E是NK细胞的关键负调节剂：癌细胞相互作用[11，12]。 根据此，IFNγ信号传导与STAT1激活增加和HLA-E表达增强引起的NK细胞电阻有关[11]。 这在HLA-E的鼠同源物QA-1B也很明显，QA-1B的鼠同源物在所有测试的细胞类型上被炎症信号上调[13]。NKG2A通过其配体HLA-E的参与导致磷酸酶的募集和激活，这些磷酸酶抑制了NK细胞和T细胞激活[8]。HLA-E [4，9]，并且已证明通过HLA-E逃避NK和CD8+ T细胞免疫[10]。两项在癌细胞中采用CRISPR筛查的研究确定HLA-E是NK细胞的关键负调节剂：癌细胞相互作用[11，12]。根据此，IFNγ信号传导与STAT1激活增加和HLA-E表达增强引起的NK细胞电阻有关[11]。这在HLA-E的鼠同源物QA-1B也很明显，QA-1B的鼠同源物在所有测试的细胞类型上被炎症信号上调[13]。
使用贝叶斯网络
为了比较定理2和4，我们从[5，表1]中的每一行选择相同的Q，n，c和ℓ= k 1 + k 2。对于Q，n，c和ℓ= k 1 + k 2的元组，它们[5，sec。vi]还引入了集合P，以量化给定参数的最大可能距离q，n，c和ℓ= k 1 + k 2，通过该版本的GV边界来确保存在量子代码的存在。具体而言，对于固定值（q，n，k 1，k 2，c）（或（q，n，ℓ= k 1 + k 2，c）），我们考虑z-最小和x-最小距离的p旧（d 1，d 2）的集合（d 1，d 2）和x-毫米最低距离的不对称eaqeccs（d），d 1，d 1，d 2 2），但（5）die（5）die（5）或die（5）或die（5）或die（或满足）或die（或满足die（die），或（或满足d），或（5），或满足（5），或满足（5）或die（或满足d）。 ，d 2）或（d 1，d 2 + 1）分别违反了不平等（5）[或不平等（1）]。对于任何（d 1，d 2）∈P旧存在（d'
无线植入监测器改进神经调节
梯子功能障碍，包括尿失禁和过度活跃的膀胱，据估计在美国影响约2500万人，我们的无线导管设备有两种应用：1）进行短期诊断和2）作为一种慢性植入型装置。这两个应用程序都依赖于相同的无线技术。当我们追求这项技术的开发时，很明显，我们的设备可以用来执行另一个功能：向电刺激系统提供反馈。
改善了用AlphaFold- ...
AI网络现在可以在大多数情况下以很高的精度预测蛋白质复合物的结构。预测蛋白质复合物的准确性与输入信息的质量直接相关。但是，这些信息可能会非常嘈杂，从而使质量的输出产生不同。一个有趣的发现是，用于结构预测的AI网络往往会根据对预测本身的信心做出错误预测。一起，这表明可以通过AI网络的预测信心来寻找更多有用的输入信息。为了改善蛋白质复合物的结构预测，我们在这里学习如何过滤输入信息，以便基于预测的置信度可以更好地使用AlphaFold-Multimer。我们表明，在33％的α-折叠式斗争的情况下，有可能有效地进行此操作并改善结构。也可以将相同的过滤过程用于其他任务，例如搜索替代构象，尽管这尚待研究。
人工智能的查询速度提高了 30 倍以上
作为智能制造应用的领先供应商，找到一种解决方案来管理更接近实时的大量传感器数据并轻松集成到其应用生态系统中至关重要。他们需要一种解决方案来取代传统的数据库解决方案，以满足智能制造的要求并能与其创新的 AI 解决方案集成。为了保持竞争力并扩大其客户群的能力，他们需要一个数据库系统来管理时间序列数据，提供提取和查询性能、实时快速分析、处理流和历史数据的能力以及可扩展和可互操作的架构。
混合激光-GMA 焊接可提高经济性 - NSAM
1. 宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室，宾夕法尼亚州州立学院 2. 通用动力公司 NASSCO，加利福尼亚州圣地亚哥 3. 诺斯罗普·格鲁曼船舶系统公司，路易斯安那州新奥尔良 摘要 日趋成熟的高功率固体激光技术正激发人们对船舶制造活动中激光-GMA 混合焊接的兴趣。与传统连接技术相比，激光-GMA 混合焊接已证明能够减少薄钢对接焊缝的变形并提高管道焊缝的生产率，从而提高经济性。本文讨论了激光-GMA 混合焊接的潜在优势、解决变形和生产率的实验结果，并概述了最近在船舶厂安装的混合管道焊接系统。 关键词：焊接；激光束焊接；混合焊接；焊接变形；管道焊接 简介 自从研究人员首次设想将传统焊接电弧与激光束结合成一种混合工艺（Steen and Eboo 1979, Steen 1980），至今已有 25 年的历史，但直到最近，商用激光技术才发展到激光-GMA 混合焊接开始在工业应用中占据一席之地的地步。与短短几年前相比，激光器现在在工业上更加耐用且节能。与传统的基于电弧的连接工艺相比，激光束焊接 (LBW) 具有相对较高的焊接速度和较高的穿透力。不幸的是，