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机器学习应用于乐器扬声器的声音分类A J Harper Celestion / GP Acoustics（UK）Ltd. 1介绍< / div < / div < / div < / div < / div
机器学习是研究领域，它使计算机具有学习能力，而无需明确编程。程序拥有的经验越多，其任务就越好。在该项目中考虑的情况下，测量的扬声器越多，程序就会越准确地预测听众的主观判断。存在标准化的测量和处理技术，表明扬声器在一方面的表现。其中许多与主观印象非常相关，但是没有一个测量可以说明整个故事。扬声器工程师学会在多年的经验中将一系列测量信息与扬声器的声音联系起来，通常在很大程度上知道单元在聆听之前的声音。这种方法复制了学习元素，允许程序在用一系列最有意义的测量范围喂养时找到扬声器组之间的最佳分离。未分类的驱动器单元可以以有意义的方式将其归类为好是坏，并具有可量化的输出。这些分类与主观判断高度相关。这项工作概述了与扬声器分类有关的机器学习的相关概念，并在概述了所选解决方案的原因之前概述了三种可用方法。这些技术对每种测量作为主观判断的指标的相对重要性提供了一个有趣的见解，最终结果表明，与替代技术或仅任何一个测量值相比，分组的分离大大改善了。描述了一种有效的听力测试方法，该方法非常适合该目的。这提供了组之间的最大听觉差异，同时是可重复，控制和时间效率的。驱动器单元可以选择自信地反复判断，并将其测量用于训练，调整和测试模型。应该强调的是，乐器扬声器旨在产生声音，而不是重现声音1，而繁殖的不准确是设计意图。通过高保真扬声器演奏的电吉他或通过吉他演讲者播放的录制音乐是对此的启发性演示。在这种情况下，好的是指该扬声器的理想声音特征用于使用的典型应用。结果不能直接转移到旨在重现声音的扬声器。
扬声器标题抽象日期时间詹姆斯·阿尔苏普（James Alsup）博士...
弦理论一直是理论物理学中兴奋的主要来源。该理论在过去的四十年中发展了，希望提供“一切理论”，从而用令人难以理解的小弦来解释所有问题和力量。但是，新的见解为理论通过应用方式发展提供了另一种途径。研究最多的应用之一是超导性。在实验室中，已经发现，如果将特定的金属冷却至足够低的温度，电流将能够在绝对没有电阻的情况下流动。到目前为止，还没有综合理论来解释这种情况的发生。在本演讲中，我将讨论弦理论可以为我们对超导体的理解提供什么，以及如何根据十维黑洞来衡量量子力学规则。
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具有吸收特性和不规则几何形状的系统对波的衍射和吸收是一个悬而未决的物理问题。同时，不规则吸收体已被证明非常有效�1�。一个更容易实现且密切相关的目标是理解包含不规则形状吸收材料的受限系统中的波振荡。从理论的角度来看，困难在于部分传播发生在波算子为非厄米的有损材料中。本文发现，在包含不规则形状吸收材料的谐振器中，出现了一种新型的局部化。这种我们称之为“跨”局部化的现象描述了这些模式同时存在于无损和有损区域的事实。它们都是有损耗的，并且与空气中的源很好地耦合。对声能时间衰减的数值计算表明，当吸音装置呈现非常不规则的形状时，其效果确实更好，而这与跨界局部化的存在直接相关。� 1 � 分形墙，Colas Inc. 产品，法国专利 N0- 203404；美国专利 10”508,119。