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1.1 Introduction Any problems about signal analyses and processing may be thought of letting signals trough systems. f(t) y(t) h(t) From f(t) and h(t), find y(t), Signal processing From f(t) and y(t), find h(t), System design From(t)andh(t), find(t), Signal reconstruction
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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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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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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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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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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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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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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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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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