为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

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在介绍了铅元素污染背景、现状与危害的基础上，对土壤中铅的来源、赋存形式及其提取方法进行了详细介绍。结合土壤修复技术研究现状，对三大修复方法如物理、化学及生物修复法进行了系统综述，并从效率、适用性、经济性等方面评估了3种修复方法的优势与劣势，发现化学修复最适合重毒性铅污染治理。随之对化学淋洗法和固定化/稳定法作了详细介绍，探讨并评价了不同种类淋洗剂和固化剂的修复机制、修复效果、适用性和应用前景等。最后对未来重毒性铅污染土壤清洁高效修复提出了展望，修复方法应尽量减少对土壤的破坏；对高铅污染土壤来说联合修复技术的发展是土壤修复富有潜力的发展方向；应当尽可能地确定铅污染土壤修复机制，实现定向修复；同时应加强多功能复合材料的研发

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表面结冰给通讯、电力等工业领域带来巨大损失，电加热和喷洒乙二醇等主动除冰方法虽然在一定程度上可以解决上述问题，但在能源、人力、环境方面需付出较高代价。为解决这一问题，低成本、低能耗的被动式防/除冰表面被寄予厚望。防/除冰表面主要分为延长结冰时间的防冰表面和低冰粘附强度的除冰表面。由于实际工况的复杂性，除冰表面比防冰表面更具有可实现性。除冰表面主要与低表面能、界面滑动和裂纹产生相关，低冰粘附强度表面按实现机理可分为化学改性低表面能表面、润滑表面、界面滑动表面和裂纹源表面。本文对不同类型低冰粘附表面的低冰粘附强度产生的原因和表面的制备方法进行总结。同时，对冰粘附强度的测量标准进行了说明和讨论，以解释不同的测试方法对防/除冰性能测试结果造成的差异