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卷积神经网络的语言识别
摘要。语音识别是计算机与人类之间的一种交流方式，是计算语言学或自然语言处理的一个分支，有着悠久的历史。自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS)、语音转文本、连续语音识别 (CSR) 和交互式语音响应系统是解决该领域问题的不同方法。性能的提高部分归因于深度神经网络 (DNN) 对语音特征中复杂相关性进行建模的能力。在本文中，与使用循环神经网络 (RNN) 处理语音等序列数据的传统模型不同，随着深度网络中不同架构的出现以及传统神经网络 (CNN) 在图像处理和特征提取中的良好性能，CNN 在其他领域的应用得到了发展。结果表明，可以通过 CNN 提取波斯语的韵律特征，对短文本进行语音分段和标记。通过使用 128 和 200 个滤波器作为 CNN 和特殊架构，检测率的误差为 19.46，并且比 RNN 更节省时间。此外，CNN 简化了学习过程。实验结果表明，CNN 网络可以成为各种语言语音识别的良好特征提取器。
加州行政法规如何识别变更
A. 加州建筑标准规范要求的所有证书、标签、标记或其他材料特性和/或制造组件的证据的副本。B. 浇筑混凝土的时间和日期；拆除结构各部分模板和支撑的时间和日期；缺陷混凝土的位置；以及缺陷纠正的时间、日期和方法。C. 焊工识别标记、缺陷焊缝清单、缺陷纠正方式和其他相关事件。
轻度认知障碍的可解释识别...
进展[4]。FDG PET 的 3D 立体定向表面投影 (SSP) 通过将体积脑图像投影到预定义的表面并与健康对照组进行比较，将体积脑图像汇总为 2D 图像 [5]。尽管 3D SSP 已被视为改善痴呆症的视觉诊断，但其在自动图像分类中的使用却受到限制。由于 3D SSP 将脑图像中的切片减少为一些信息丰富的图像，我们假设它可以比使用体积 3D 脑图像实现更高的性能和更好的可解释性。据作者所知，3D SSP 版本的 FDG PET 脑图像尚未用于计算机辅助识别 MCI 进展。在使用具有长短期记忆的随机森林对稳定性和进展性 MCI 进行分类时，报告的分类准确率为 82.6%，灵敏度为 84.8% [ 6 ]（与逻辑回归、支持向量机和低密度分离相比，这是最佳结果）。尽管用于识别有发展为 AD 风险的 MCI 患者的自动化方法很有前景，但其性能仍然很低。此外，虽然基于特征归因的替代模型解释已用于自动 AD 诊断 [ 7 ]，非特征归因解释已用于医学图像 [ 8 ]，但由于数据集的体积特性，使用脑图像的 MCI 进展识别模型的可解释性仍然是一个挑战。此外，尽管一些研究已经使用专家注释量化了计算机辅助放射学诊断解释的定位准确性 [ 9 ]，但当前可用的 MCI 进展模型解释的有效性尚未得到放射科医生的验证。我们训练了一个卷积神经网络 (CNN) 模型来识别有发展为 AD 风险的 MCI 患者，并部署了一种事后可视化的解释，称为梯度加权类激活映射 (GradCAM)。为了解决由于脑图像的体积特性而产生的解释复杂性问题，我们使用 SSP 图像进行模型开发和诊断。此外，一位具有 PET-CT 专业知识的放射科医生评估了从模型生成的解释的有效性。
电子识别和锁定系统Safe-O-tronic ...
十多年来，Safe-O-Trosnic®一直是基于橱柜和安全盒盒的RFID技术创新的电子质量锁定设备的领先品牌。Safe-O-tronic®锁定系统已经明显地证明了它们在全球成千上万的物体中的价值。使用Safe-O-Tronic®访问LS产品线的市场和智能机柜锁的创新领导者已经在电子家具锁定系统中设定了新的标准。门，安全性的产品线，Safe-o-Tronic®访问DS，然后根据涉及电子门锁定系统的多年经验。
课程识别和一般信息： div>
在本课程结束时，学生应该能够：1。提及有关细菌学的一般概念，包括分类和结构。2。识别宿主寄生虫关系和微生物病原体3。描述医学重要性微生物的形态，培养和抗原结构4。简要描述了感染的诊断方法，包括：标本选择，处理和处理5。提及最重要的传染性临床状况，并概述诊断，治疗，预防和
麻疹：识别、检测和管理...
• 通知接收机构诊断结果。 • 识别在 2 小时内与病例共享同一空间的患者/访客和工作人员。 • 审查可能在您的诊所接触过麻疹的患者和工作人员的免疫状态证据。 • 根据需要在接触后 3 天内提供疫苗或在 6 天内提供免疫球蛋白。 • 排除接触后第 5 天至第 21 天没有免疫证据的所有医疗保健人员。 • 清洁可能被 EPA 注册的医疗保健场所消毒剂污染的表面。
识别欧盟银行业务模型
本文提出了对欧盟银行业务模型的标准化分类。我们的工作是基于第一次收集的丰富而独特的数据集，该数据集是针对个人级别的全部人口的。拟议的分类方法结合了定性和定量组件，这是一种新方法，与业务模型识别和分类中的相关文献相比。定性组成部分是基于对监督当局的专业知识，该知识已被定量指标确认或挑战。我们的发现是，通过这种混合方法的银行分类可以使银行业务模型的更好，更详尽的识别比群集方法学，这在文献中更常用。业务模型分类可以为监管机构和监管机构提供基准，以对机构进行分类，以进行更结构化和一致的方法来进行监管影响评估，分析趋势和风险，比例性和监督，以确保随着时间的推移的连续性和可比性。
通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
基于脑电图的多核情绪识别...
摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。