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AN/MPN-25 - radartutorial.eu
波动模型 旋转 I 速度 PAR：+ – 40 至 + – 250 节 ASR：+ – 40 至 + – 400 节 仪器覆盖量 PAR 覆盖方位角 30 度；仰角 -1 至 +7 度 高度最小高于地面 100 英尺拦截点范围晴朗模式下 20 海里；降雨模式下 15 海里更新率每秒 1 次 ASR 覆盖方位角 360˚；仰角 0˚ 至 20˚；高度 0 至 8,000 英尺范围晴朗模式下 30 海里；雨天模式下 19 海里 更新率 每 5 秒一次（天线旋转 60 rpm） SSR 覆盖范围 360˚ 范围 60-250 海里，取决于所选询问器 更新率 每 4.8 秒一次（天线旋转 12.5 rpm） 飞机目标处理 PAR 目标 方位角 50 个绘图/扫描；仰角 22 个绘图/扫描 ASR 和 SSR 目标 250 个绘图/扫描 可靠性 MTBCF 2212 小时 可维护性 MTTR 0.25 小时 定期维护每季度一次，2 小时。 天气处理整个雷达覆盖区域，3 个级别
马萨诸塞州所有城市和城镇均评估...
位置：每年都会审查街区边界，并在必要时进行修改。特定街区的销售情况，如果考虑到该街区的所有特征，会影响街区因素的价值。在运行分层报告、审查中位数评估与销售比率和离散系数时，将评估街区调整因素的价值。如果更改特定街区已售房产的因素值可以改善 ASR 和 COD，并且更改此因素不会导致 ASR 和 COD 在其他分层中超出所需范围，则意味着该特定街区的土地价值已经上升或下降，而对街区调整因素的更改可以纠正此问题。
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位置：每年都会审查街区边界，并在必要时进行修改。特定街区的销售情况，如果考虑到该街区的所有特征，会影响街区因素的价值。在运行分层报告、审查中位数评估与销售比率和离散系数时，将评估街区调整因素的价值。如果更改特定街区已售房产的因素值可以改善 ASR 和 COD，并且更改此因素不会导致 ASR 和 COD 在其他分层中超出所需范围，则意味着该特定街区的土地价值已经上升或下降，而对街区调整因素的更改可以纠正此问题。
马来西亚大力发展太阳能
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上下文化语音识别：重新思考第二...
自动语音识别（ASR）系统近年来见证了显着的进步。上下文化的ASR任务需要识别语音不是孤立的话语，而是在更广泛的情况下。常规方法经常采用第二通范式来重新排列初始转录，但它们有可能在候选假设中遇到预测错误，从而损害了识别精度。在这项研究中，我们引入了一个新颖的框架，该框架与典型的第二频繁撤退方法不同。给出了n-最佳假设，我们利用大型语言模型来提示上下文化的第二通过。除了追求更高的准确性外，我们还旨在探索性能边界，而无需实质上改变潜在的预培训的语言和语言模型。我们通过零拍的提示和战略性的低级适应调整来提高所提出的范式的有效性。在多个价值的口语阅读理解基准基准SRC上，促使模型和微调模型的表现优于1好的ASR假设，分别达到了13.6％和45.9％的明显相关性单词错误率（WER）改善。结果表明，提出的方法增强了转录准确性和上下文理解。
自动语音识别的多阶段多模式预训练
机器学习的最新进展表明，与随机初始化的模型相比，多模式的预训练可以改善自动语音识别（ASR）性能，即使模型在Uni-Modal-Modal任务上进行了微调。ASR任务的现有多模式预训练方法主要集中在单级预训练上，其中单个无监督任务用于预训练，然后在下游任务上进行微调。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法，该方法将多模式和多任务的无监督预训练与基于翻译的监督中期训练方法相结合。我们从经验上证明，这种多阶段方法会导致相对单词错误率（WER）在LibrisPeech和Superb上的基线比基线高达38.45％的改善。此外，我们分享了选择预训练方法和数据集的几个重要发现。
路由器运行iOS-XE 17.13（XE模式）内部合规信
• Cisco C8500, C8500L Series Edge Platforms • Cisco C8300, C8200, C8200L Series Edge Platforms • Cisco Aggregation Services Router (ASR) 1000 series • Cisco Integrated Services Router (ISR) 4000 series • Cisco Integrated Services Router (ISR) 1000 series • Cisco C8000V Edge Software Router • Cisco IR 1100, 1800, 8100, 8300 Series Industrial Routers • Cisco ESR 6300 Series Embedded Services Routers • Cisco Aggregation Services Router (ASR) 920 • Cisco VG400 Series Voice Gateways • Cisco Unified Border Element (CUBE) was completed and found that the Product incorporates the following FIPS 140-2 validated cryptographic module:
用于脑网络回归分析的分层图学习模型
脑网络因其能够更好地表征神经和精神疾病中的脑动态和异常而受到越来越多的关注。近年来，深度学习取得了巨大的成功。许多人工智能算法，尤其是图学习方法，已被提出用于分析脑网络。现有图学习方法的一个重要问题是这些模型通常不易解释。在本研究中，我们提出了一种可解释的脑网络回归分析图学习模型。我们将这个新框架应用于人类连接组计划 (HCP) 的受试者，以预测多个成人自我报告 (ASR) 分数。我们还使用其中一个 ASR 分数作为示例，说明如何使用我们的模型识别回归过程中的性别差异。与其他最先进的方法相比，我们的结果清楚地证明了我们的新模型在有效性、公平性和透明度方面的优越性。
替代模型选择对蛋白质祖先序列重建的后果
分子进化的最佳拟合替代模型是系统发育感（包括祖先序列重建（ASR））的传统步骤。然而，最近的一些研究表明，应用此过程不会影响系统发育重建的准确性。在这里，我们通过分析蛋白质演化替代模型的选择的影响，重点介绍了使用模拟和真实数据的ASR的准确性。我们发现所选最佳拟合取代模型会产生最准确的祖先序列，尤其是在数据呈现较大的遗传多样性的情况下。的确，在具有相似交换性生存性的替代模型下重建的祖先序列相似，这表明如果所选的最佳拟合模型不能用于重建，则采用类似于所选模型的模型是首选的。我们得出的结论是，建议在蛋白质探测的替代模型之间进行选择，以重建准确的祖先序列。
smack：语义上有意义的对手音频攻击
Smack是一种对抗性音频攻击，它利用了对韵律属性的操纵来制作对抗性语音示例。我们的工件包括源代码，用于控制语音韵律的生成模型，以及用于攻击测试的自动语音识别（ASR）和扬声器识别（SR）模型。要操作攻击框架工作，用户需要在命令行中运行程序，提供攻击类型（即针对ASR或SR系统）并指定攻击目标（即目标转录或说话者标签）。预期的结果是对抗性音频样本。考虑到SMACK中涉及的语音生成模型的复杂性，建议使用中等CPU和至少8GB VRAM的GPU的机器。请注意，运行时可能会因用户的硬件而异。我们已将所需依赖项的列表汇编成YML配置文件。