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World File Search System并行处理
语音感知中的并行处理以及语言上下文的局部和全局表示
摘要 语音处理是高度渐进的。人们普遍认为，人类听众不断使用语言语境来预测即将出现的概念、单词和音素。然而，先前的证据支持两种看似矛盾的模型，即预测语境如何与自下而上的感官输入相结合：经典的心理语言学范式表明这是一个两阶段的过程，其中声学输入最初导致局部、与语境无关的表征，然后迅速与语境约束相结合。这与大脑构建单一连贯、统一的输入解释的观点形成对比，大脑完全整合了跨表征层次的可用信息，因此使用语境约束来调节甚至最早的感官表征。为了区分这些假设，我们测试了对连续叙述语音的脑磁图反应，以寻找局部和统一预测模型的特征。结果证明听众同时使用这两种类型的模型。两个局部上下文模型独特地预测了早期神经反应的某些部分，一个基于亚词汇音素序列，另一个仅基于当前单词中的音素；同时，即使是对音素的早期反应也反映了一个统一的模型，该模型结合了句子级约束来预测即将到来的音素。神经源定位将不同预测模型的解剖起源置于双侧颞上叶的非相同部分，右半球显示出对更多局部模型的相对偏好。这些结果表明，语音处理同时招募了局部和统一的预测模型，从而调和了先前不同的发现。并行模型可能会使感知系统更加健壮，促进意外输入的处理，并在语言习得中发挥作用。
charbel Farhat - web.stanford.edu
2008- 斯坦福大学 Vivian Church Huff 飞机结构教授 2007-2018 斯坦福大学陆军高性能计算研究中心主任 2004- 斯坦福大学机械工程系和计算与数学工程研究所教授 2000-2004 科罗拉多大学博尔德分校航空工程科学系主任 1999-2000 科罗拉多大学博尔德分校航空工程科学系临时主席 1996-2004 科罗拉多大学博尔德分校航空结构中心主任 1995-2004 科罗拉多大学博尔德分校航空工程科学系、航空结构中心和应用并行处理中心教授 1990-1995 航空工程科学系、航空结构中心、空间与空间科学中心副教授科罗拉多大学博尔德分校空间结构与控制中心、空间建设中心、应用并行处理中心 1987-1990 科罗拉多大学博尔德分校航空工程科学系、空间结构与控制中心、空间建设中心、应用并行处理中心助理教授
人工智能深度学习拓展了数据科学视野
通过大规模并行处理拓宽研究视野 为了让团队的并行处理能力实现质的飞跃，斯坦福数据实验室购买了一台 Dell Precision 7920 Tower 数据科学工作站 (DSW)。Dell Precision 7920 Tower DSW 与 NVIDIA 和其他领先的技术提供商（如 Canonical（Ubuntu 背后的公司，Ubuntu 是全球用于工作站 AI 的 Linux 操作系统））合作，是一款完全集成、随时可用的 AI 硬件和软件包。此软件包简化了用户设置，与裸机、自行构建的方法相比节省了数天时间，更不用说否则需要的配置工作了。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力不断解决更复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断增大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型已十分常见。性能使得 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著减少解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力来解决越来越复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断扩大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型非常常见。性能使 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大的问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著缩短解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，例如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。
de ecd517 vlsi信号处理
管道和平行的递归过滤器，一阶IIR滤波器中的管道量，以2分解的power-2分解，簇状的外观管道管道，对IIR过滤器的平行处理，合并的管道和并行处理IIR过滤器的处理。