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1. 建模过程 做最简单的假设: 时间间隔t 内的出生人数=b N(t)t 时间间隔t 内的死亡人数=dN(t)t 这里 b 和 d 分别是出生率和死亡率。得到一个初始模型为 N(t+t)−N(t) = (b−d)N (t) t (1)
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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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第九讲向量函数的微分与积分 课后作业: 阅读:第三章第一节向量函数的导数与积分.81--85 预习:第三章第二节曲线的弧长pp.85-87 第三节向量函数的导数与积分pp.87--94 作业: 1.证明a(t)是常向量的充要条件是a()=0 2.证明()()()2()+()×2() 4.设向量函数a(t)满足a(t)a=0,a(t)a'=0,证明a(t)是常向量。 5.证明r(t)=(2t-1,t2-2,-t2+4t)为共面向量函数。 6.证明:()=at3+bt2+ct,为共面向量函数的充要条件是ac)=0 7.试证明=( sint e'')-∞
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1.证明a(t)是常向量的充要条件是a(t)=0 2.证明()x()()x()+i()x 4.设向量函数a(t)满足a(t)a'=0,a(t)xa=0,证明a()是常向量。 5.证明F(t)=(2t-1,t2-2,-t2+4t)为共面向量函数
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本文證明了在無限域Ω上,具條件(K)的核:K(s,t)在Ω×Ω上可測,且$\\begin{array}{l}(i)k(s,t) = O(\\frac{1}{{n - \\delta }}),r = {\\rm{||s - t}}|| \\to ,\\delta > 0\\\\s = ({s_1},{s_2}, \\ldots \\ldots {s_n}),t = ({t_1},{t_2}, \\ldots \\ldots {t_n})\\\\(ii)K(s,t) = O(\\frac{1}{{{p^n} + \\alpha }}),\\rho = \\sqrt {||s|{|^2} + ||t|{|^2}} \\to \\infty ,\\alpha > o,\\end{array}$所確定的積分算子是由L2(Ω)映入L2(Ω)的全連續算子。這裏Ω是n維歐氏空間Rn中的域,又證明在條件(K*)——條件(K)加設K(s,t)在s≠t處連續——的條件下,則是由有界連續函數空間C*(Ω)映入C*(Ω)的全連續算子。關於有限域的情形是有ΜИХЛИН氏(1)所推算的,現在對於遠處的性能加設了在(ii)的限製下,就可以推到無線域情形,它的推演依靠著核K2(s,t)=$\\int_\\Omega ^k {(s,u)} \\overline {k(t,u)} du$的性能而獲得的,主要結果是由定理1、2的證明騎著重要的作用
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The lowpass filter H(u) has a cutoff frequency wc=205T rad/ sec. Thus, c(t)is r(t) where all terms with frequency above we are removed by the lowpass filter. The terms which are kept have kwol 205T rad /sec k|< 10.25, so the output, ac(t),is r(t)= To obtain n, we sample c(t) every T=5 10-3 seconds with an impulse train The sampling frequency is 400T=2 x maximum frequency in c(t). Therefore
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2.1.下列事件有什么关系?试指出并说明理由 lim,pin(t)-n(s)≥ (1)((t)t) =1-lim,P(N()-N(s)=0; ∵N(t)t =1-lim,-se-4-8) ∵Sn>t≥n)∴n(t)t) 得证 (2)((t)sn) possion过程的性质,可不考虑同一时刻2.16设{nn≥}id.n的概率密度函数为
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Green公式 设L为平面上的一条曲线,它的方程是r(t=x(t)i+y(t)j,at≤ 如果r(a)=r(B),而且当t,t2∈(a,B),t≠t2时总成立r(t)≠r(t2),则称 L为简单闭曲线(或 Jordan曲线)。这就是说,简单闭曲线除两个端 点相重合外,曲线自身不相交
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4.3向量组的秩与最大无关组 1.向量组的秩:设向量组为T,若 (1)在T中有r个向量a1,a2,…,a,线性无关; (2)在T中有r+1个向量线性相关(如果有r+1个向量的话) 称a1,a2,…,a,为向量组为T的一个最大线性无关组, 称r为向量组T的秩,记作:秩(T)=r 注](1)向量组中的向量都是零向量时,其秩为0 (2)秩(T)=r时,T中任意r个线性无关的向量都是T的一个 最大无关组
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熟悉T细胞在胸腺发育分化的过程,及其在中枢免疫器官发育过程中自身耐受形成的机制。 掌握TCR/CD3 复合物的结构。 掌握T细胞表面的重要标记(CD4、CD8以及重 要的协同刺激分子)的结构及功能。 熟悉T细胞亚群的分类。 ➢ 第一节 T淋巴细胞的分化发育 ➢ 第二节 T淋巴细胞的表面分子及其作用 ➢ 第三节 T淋巴细胞的亚群 ➢ 第四节 T淋巴细胞的功能
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