XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无声的
量子计算与人工智能：无声的革命
先进的人工智能能够处理大量数据并发现人类难以察觉的模式，并通过机器学习获得适应和从新情况中学习的能力。人工智能，特别是强化学习领域，更具体地说是生成人工智能，一年来一直在不断进步，这表明范式发生了转变：游戏规则即将改变，我们的专家说。从教学到编程、个人助理、内容生成、互联网搜索和客户服务。像 ChatGPT 这样的解决方案可以从根本上改变我们彼此交流的方式以及我们与机器交互的方式，同时引发一些非常重要的道德问题和困境，需要我们进行反思，以尽量减少意外后果。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
mpg 322urxde qd-oled
石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。
mag 273QP QD-old x24
石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。
mag 273QP QD-old x24
石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。
mag 321upde qd-oled
石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。
mpg 322urx QD-oled
石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。
mag 271qp QD-old x24
石墨烯膜和自定义的散热器设计，这两个元素之间的协同作用使监视器可以在无主动冷却风扇的情况下操作，从而实现无风扇设计。这确保了有效和无声的热量分散，进一步延长了面板的寿命。