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传教士庞巴迪全球6500飞机
通过激光波长校准和霓虹灯灯泡光谱校准完成干涉仪的校准。内部校准目标（ICT）由一个高度发射的，深腔的黑体组成，它利用经过飞行的高级基线成像仪（ABI）遗产设计组成。ICT的温度知识大于140 millikelvin。包括一个被动振动隔离系统，以允许在50毫克环境中进行仪器操作。仪器光学元件与结构和仪器电子设备都热脱钩。整体仪器设计是模块化的，它允许平行组装和快速仪器集成。
使用火星气候声音数据的观察性约束对南极残留盖的稳定性进行建模。 R. W. Stevens 1,2和P. O. Hay
冰从[15]产生任何霜冻时产生键反照率。这些地图中的每个地图都经过汇总和划分平均，以创建一组查找表，使我们能够在每个时间步骤和位置（包括表面，地下和大气温度）计算所有相关的物理量；表面压力；和凝结的质量。通过首先忽略潜在热项来计算凝结的质量。如果发现表面温度降低到霜点以下，则该模型将根据沉积的潜在沉积热来计算从大气中凝结的数量，以将表面温度移回霜点。我们通过将单层，多散射气氛模型与我们的表面/地下模型耦合，来解释季节性沙尘暴对全球能量平衡的影响。该模型使用尘埃深度数据[14]来计算太阳辐射散布并被大气吸收后的入射表面通量。
面部面容的经验声音...
设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
全新声音等待您
我们以谨慎乐观的态度开启 2024 财年，致力于重振业务并改善集团的财务业绩。虽然我们实现了更高的收入并改善了本年度的经营业绩，但由于持续艰难的经营环境、供应链的新中断以及市场需求低迷，我们未能实现盈利。2024 财年的销售额为 6,300 万美元，而 2023 财年为 5,600 万美元。2024 财年的毛利占销售额的百分比为 30%，而 2023 财年为 25%。2024 财年的净亏损为 1,100 万美元，而 2023 财年的净亏损为 1,700 万美元。集团财务业绩的更多亮点详见年度报告的“财务亮点和回顾”部分。展望 2025 财年，我们预计消费支出将继续疲软。我们将继续增加收入，但增长速度可能会比较缓慢。消费模式正在向大众市场转变。我们看到扬声器、耳机和相机类别的入门级产品型号需求强劲。这将推动我们在 Pebble、Sound Bar 和耳机产品的入门级细分市场的销量。
Soundlink Max Max Portable扬声器
低功率无线电设备技术法规：未经NCC，任何公司，企业或用户授予的许可，不允许更改频率，增强传输功率或更改原始特征以及对批准的低功率射电射频设备的性能。低功率射频设备不得影响飞机安全和干预法律通信；如果发现，则用户应立即停止运行，直到无法实现干扰。上述法律通信意味着无线电通信是按照《电信管理法》进行的。低功率无线电设备必须容易受到法律通信或ISM无线电波辐射设备的干扰。低功率无线电设备必须容易受到法律通信或ISM无线电波辐射设备的干扰。
EURASIP Sounds/I-Spot季节性学校在机器学习语音上
MSCA欧洲培训网络的声音和I点共同组织了这所季节性学校“用于语音和音频处理的机器学习”。针对机器学习基本背景的MSC和PhD学生，对音频，声学和语音应用的兴趣敏锐，该学校及时概述了机器学习如何在这些应用领域中塑造学术研究以及行业实践。学校由四个课程组成，从2024年4月8日星期一开始，直到到2024年4月11日（星期四）。第一天提供了机器学习和深度学习的基本原理的回顾。在其他日子里，参与者可以放大三个应用领域之一：语音，音频和声学。客座讲座是由学术界和行业的专家进行的（请参见下面的列表）。在最初的三天里，参与者也可以参加实践会议，在最后一天，在学生提出了自己选择的研究主题时，就组织了一个海报会议。学校欢迎58名参与者和12名演讲者。
dcase 2024声音事件本地化和检测挑战
声音事件的定位和检测（SELD）任务包括对不同类型的声学事件进行分类，同时将它们定位在3D空间中。在以前的《 Challenge》中，本地化等于预测AR-竞争对手的方向（DOA），而今年的挑战还涉及估计相对于麦克风阵列的距离。音频记录可以以两种格式使用：一阶Ambisonics（FOA），它结合了来自32个麦克风的记录，或来自四面体麦克风阵列（MIC）的4通道记录。近年来，大多数提交挑战的系统都使用了以前的格式，而后者的探索较少。在本报告中，我们关注如何更好地利用麦克风记录中的信息。具有相变（GCC-PHAT）[1]与光谱音频特征相结合的广义互相关是麦克风阵列大多数SELD方法的基础。频谱特征包含有关哪种类型的声音事件有效的重要提示，而GCC-PHAT的目的是提取麦克风对之间的到达时间差异（TDOA）。鉴于阵列的几何形状，可以将TDOA测量值映射到DOA。然而，GCC-Phat已知与噪声和混响有关[2]。GCC-PHAT也可能失败