XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音频数据
有效的生成多模式集成（EGMI）
多模式的大语言模型（MLLM）在利用其丰富知识的挑战中面临挑战，因为跨越不同的模式是不平凡的，并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下，音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源，这是由于音频数据的复杂性，这使与图像text配对数据集相比，此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题，我们提出了一种称为高效生成多模式集成（EGMI）的新技术，该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识，EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐，从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络，称为EGMI映射器，并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此，我们已经扩大了现有方法的限制，从可伸缩性和灵活性方面。此外，我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识，改善对准和样本质量之间的相互作用。
FOIA 技术展示 2 页（人工智能工具）
Pulse Labs 是一家由 Google 和 Amazon 资助的企业音频/视频数据管理平台，专门将最先进的 AI 功能应用于视频和音频处理。我们提供一个企业 AI 平台，供大型科技、汽车、医疗保健和媒体领域的客户使用。我们安全的隐私优先平台为处理大规模视频和音频数据的运营团队提供定制的工作流程，节省时间和金钱，同时为信息提供商和消费者提供卓越的体验。
Prime视频运动： - 溪流后面
硬件是系统的物理基础，包括强大的计算机，服务器，相机和麦克风。这些组件处理关键任务，例如处理和传输视频和音频数据。软件充当操作的“大脑”，以确保所有硬件一起工作。它管理诸如编码（将视频和音频转换为数字格式），数据压缩和实时流词之类的任务。它还可以使视频和音频同步并防止缓冲或延迟。熟练的专业人员对于此过程至关重要，从在体育场设置设备到管理服务器和解决问题，以确保一切顺利进行。
机器学习早期发现神经退行性疾病
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
音乐中的人工智能——评估者
本研究的目的是创建一种工具，使音乐家不仅可以纠正他们演奏的音乐，还可以纠正他们演奏音乐的姿势。这既可以提高他们的音乐能力，又可以减少因不正确的姿势造成的伤害。评估器以应用程序的形式呈现，记录弦乐音乐家演奏乐器的过程；检测节奏、语调、力度和姿势的偏差；并实时提供个性化的反馈来纠正这些偏差。通过将音乐家的音频数据与解析他们正在演奏的歌曲的乐谱生成的“预期输出”进行比较，可以检测到音频偏差。这是通过使用 Librosa 和 Music21 实现的，这两个音乐处理库是为 Python 编程语言编写的。然后定期实时生成新的乐谱，其中不正确、尖锐、平坦和走调的音符被染上单独的颜色。利用录制的视频数据，身体姿势
seqtrak快速操作指南-Yamaha
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飞机驾驶舱内光学无线耳机的链路可靠性研究
摘要 — 飞机驾驶舱内的通信目前基于有线或射频连接。例如，已经引入无线技术来支持平板电脑。然而，射频技术的使用仍然有限。例如，耳机的无线连接在舒适性和灵活性方面对飞行员来说是一个优势，但也存在一些问题，尤其是射频干扰和音频数据安全问题。基于可见光或红外线的光学无线通信为克服这些问题提供了有趣的可能性。事实上，由于光束被限制在环境中，这项技术可以抵御攻击风险，从而提高安全性。此外，射频免疫可确保没有干扰，从而为通信提供更多资源。本文首次在文献中采用模拟方法研究了飞机驾驶舱内飞行员耳机连接的光学无线信道，并根据给定链路可靠性可实现的最大数据速率确定了其性能。索引术语 — 光学无线通信；红外传输；信道建模。
飞机驾驶舱内光学无线耳机的链路可靠性研究
摘要 — 飞机驾驶舱内的通信目前基于有线或射频连接。例如，已经引入无线技术来支持平板电脑。然而，射频技术的使用仍然有限。例如，耳机的无线连接在舒适性和灵活性方面对飞行员来说是一个优势，但也存在一些问题，尤其是射频干扰和音频数据安全问题。基于可见光或红外线的光学无线通信为克服这些问题提供了有趣的可能性。事实上，由于光束被限制在环境中，这项技术可以抵御攻击风险，从而提高安全性。此外，射频免疫可确保没有干扰，从而为通信提供更多资源。本文首次在文献中采用模拟方法研究了飞机驾驶舱内飞行员耳机连接的光学无线信道，并根据给定链路可靠性可实现的最大数据速率确定了其性能。索引术语 — 光学无线通信；红外传输；信道建模。
SPK11R1LM4H-1低功率多模数数字底部port sisonic™麦克风
Parameter Symbol Conditions Min Typ Max Units Supply VoltageVdd1.621.81.98VLow Frequency RolloffLFRO-3dB relative to 1 kHz-20-HzHigh Frequency Flatness+3dB relative to 1 kHz-15-kHzResonant Frequency PeakFresFree Field response-29-kHzLatency@ 4kHz, Fclock = 2.4 MHz-3-μsDC OffsetSEL = 0 / SEL = 1: Fullscale = ±100%-0.0 / -0.39-%DirectivityOmnidirectionalPolarityIncreasing sound pressureIncreasing density of 1'sData Format½ Cycle PDMSensitivity DropVdd(min) ≤ Vdd ≤ Vdd(max)--±0.25dBClock Input CapacitanceCin-8-pFData Output CapacitanceCout-60-pFData Output LoadCload--110pFSELECT (high)Vdd-0.2-VddVSELECT (low)-0.3-0.2VShort Circuit CurrentIscGrounded DATA pin1-20mAFall-asleep Time3,4Fclock < 1kHz--10msWake-up Time3,5Fclock ≥ 380kHz--20msStartup Time3Powered Down →活动，最终值的1dB不超出20mstime到第一个数据位，从有效的VDD和CLK到第一个逻辑位在数据线上驱动到第一个逻辑位。输出为直到第一个数据位为止。初始输出位代表静音音频。音频数据将遵循启动时间。23MMSMODE-CHANGE TIME3，6LOW POWER MODE模式⇔快速模式 - 20ms
i-Code V2：关于视觉，语言和语音数据的自回归生成框架
文本，视觉和音频数据的收敛性对类人类的人工智力至关重要，但是当前的视觉语言语音格局由缺乏生成能力的模型主导。我们建议使用I-Code V2缩小这一差距，这是第一个能够从视觉，语言和语音数据组合中产生自然语言的模型。i-code v2利用最新的单模式编码器，将其输出与新的模态式编码器相结合，以将模态组合投影到共享的表示空间中。语言令牌是通过自回归解码器从这些表示形式生成的。i-code v2是在大量的双模式数据集中经过预先训练的端到端，具有新的文本完成目标，可以跨越模态的任意组合。i-code V2匹配或匹配7个多模式任务上的最先进的单模式基准和双模式基准，这表明了在多种任务和信号上的生成多模式预处理的力量。