人类和机器都使用语音识别系统。各种研究人员已经开发了许多语音识别系统。例如语音识别、说话人验证和说话人识别。语音识别系统的基本阶段是预处理、特征提取、特征选择和分类。已经进行了大量工作来改进所有这些阶段以获得准确和更好的结果。本文主要关注在语音识别系统中添加机器学习。本文介绍了 ASR 的架构,有助于了解语音识别系统的基本阶段。然后重点介绍了机器学习在 ASR 中的应用。本文的一部分还介绍了各种研究人员使用支持向量机和人工神经网络所做的工作。除了这篇评论外,还介绍了使用 SVM、ELM、ANN、朴素贝叶斯和 kNN 分类器所做的工作。模拟结果表明,使用 ELM 分类器可实现最佳准确度。本文的最后一部分介绍了使用所提出的方法获得的结果,其中使用了 SVM、带有 Cuckoo 搜索算法的 ANN 和带有反向传播分类器的 ANN。重点还在于改进预处理和特征提取过程。
摘要 — 我们提出了一种新的混合系统,使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发分类器。我们定义了一个动态适应度函数,以获得最小的电路和对看不见的数据的最高准确度,确保所提出的技术具有通用性和鲁棒性。我们通过惩罚它们的出现来最小化生成的电路在纠缠门数量方面的复杂性。我们使用两种降维方法来减小图像的大小:主成分分析 (PCA),它在个体中编码以进行优化,以及一个小型卷积自动编码器 (CAE)。将这两种方法相互比较并与经典的非线性方法进行比较,以了解它们的行为并确保分类能力归因于量子电路而不是用于降维的预处理技术。
替代树脂系统的树脂系统,2023年6月,由Sphera Solutions,Inc。为Exxonmobil技术和工程公司编写。这项研究已根据独立的第三方关键审查小组确认根据ISO 14067:2018(温室气体 - 产品的碳足迹 - 要求和定量指南)进行确认。**在这项生命周期评估(LCA)研究中评估的所有树脂均涉及成型应用中使用的类型。具体来说,环氧树脂系统是VARTM风叶片生产中使用的类型。树脂系统代表配制的树脂系统,包括任何必需的固化硬化剂或催化剂。敏感性范围是聚氨酯,乙烯基酯和环氧系统的基于文献综述和Sphera Solutions,Inc。的数据。
图3:li稳定性和Allzofim的短路电阻。(a)Allzo电解膜的电流响应在Li +从LI计数器电极到PT工作电极的电化学运输后,并反向相反。数字表示进行阻抗光谱测量的点。(b)在多个拼布和剥离的步骤后,AllzoFim部件与LI金属接触的阻抗响应的Nyquist图。插图显示了从阻抗光谱中提取的电解质电阻的演变。(c)对称LI/LI/LI细胞配置中Allzo电解质膜的电静脉反应。正向和反向电流密度范围为0。2 mA cm - 2最多3。2 mA cm -2以0的步骤施加。1 mA H CM - 2。
作为一种新的污染物,微塑料(MPS)以其对不同生态系统和生物体的负面影响而闻名。MPS因其小体积而被生态系统轻松地以各种或Ganism的形式吸收,并在受影响的生物体中引起免疫,神经和呼吸道疾病。此外,在受影响的环境中,MP可以释放有毒的作用,并充当特定微生物定植和运输的载体和支架,并导致微生物群和生物地球化学和营养素动态的失衡。为了解决控制MPS对微生物群和生态系统污染的担忧,MPS的微生物生物降解可能被视为有效的环境友好方法。提出的论文的目标是提供有关MPS对微生物群的毒理作用的信息,以讨论MPS微生物定植的负面影响,并以MPS的生物降解能力引入微生物。
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