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

一、主要内容 周环反应：掌握电环化、环加成、1、3-碳迁移（异 面，1、5-氢（同面）迁移的规律，Claisen重排、 Cope重排（3、3千移），了解前线轨道理论对周环反 应的解释 杂环化合物：掌握五元杂环的命名和性质（芳香 性）、糠醛的性质、吡啶的性质

通过挥发–冷凝实验装置进行小型烧结实验，运用X射线荧光光谱（XRF）、扫描电镜–能谱仪（SEM–EDS）及电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP–OES）等分析检测手段，结合Factsage热力学模拟，对比研究了以木炭和焦粉为燃料，配加含铁粉尘的铁矿石烧结过程中，床层碱金属随烟气挥发迁移的规律、烧结前后的碱金属脱除率以及工艺措施对碱金属脱除的影响。结果表明，K相对于Na更容易被脱除，挥发至烟气中的碱金属化合物主要是KCl，其次为NaCl。增加燃料配比促进了碱金属元素的脱除；在燃料配比相同的条件下，木炭烧结的碱金属脱除效果不及焦粉烧结。烧结过程中，排入废气中的碱金属化合物被下部混合料层大量捕获、吸附，下部床层内捕集的碱金属氯化物促进了碱金属的氯化脱除。添加CaCl2后，以木炭为燃料时K和Na的脱除率高于焦粉工况，且产物中K和Na的含量较低。配合氯化脱除工艺将生物质应用于铁矿石烧结是烧结生产发展的可行方向

一、电化学的基本概念 二、法拉第定律 三、离子的电迁移和迁移数 四、电导 五、强电解质溶液理论简介

第一节、 植物对污染物的吸收与迁移 第二节、动物对污染物的吸收与迁移 第三节、微生物对污染物的吸收 第四节 生物对污染物的富集

§8.1 电化学中的基本概念和电解定律 §8.2 离子的电迁移率和迁移数 §8.3 电解质溶液的电导 §8.4 电解质的平均活度和平均活度因子 §8.5 强电解质溶液理论简介

1、掌握电化学的基本感念和法拉第电解定律，了解迁移数的意义及常用的测定迁移数的方法。 2、明确电导率、摩尔电导率的意义及它们与溶液浓度的关系。 3、熟悉离子独立运动定律及电导测定的一些应用。 4、明确离子活度、平均活度和平均活度系数的概念。 5、了解强电解质溶液理论〈主要是德拜一休克尔离子互吸理论}

一、电解质溶液 二、可逆电池 三、电解与极化作用 7.1 电化学的基本概念和法拉第定律 7.2 离子的电迁移和迁移数 7.3 电导 电导、电导率、摩尔电导率 电导的测定 电导率、摩尔电导率与浓度的关系 离子独立移动定律 几个有用的关系式 电导测定的一些应用 7．4 强电解质溶液理论简介 7.5 可逆电池的电动势及其应用 电动势的测定 生物电化学 可逆电池的书写方法及电动势的取号 可逆电池的热力学 电动势产生的机理 电极电势和电池的电动势 浓差电池和液体接界电势的计算公式 电动势测定的应用 7.6 可逆电池的热力学 7.7 电动势产生的机理 界面电势差 外电位、表面电势和内电位 电极与溶液间的电位差 电动势的值 E值为什么可以测量 准确断路 7.8 电极电势和电池电动势 7.9 浓差电池和液接电势 7.10 电动势测定的应用 7.11 生物电化学 7.12 理论分解电压 7.13 极化作用 7.14 电解时电极上的反应 7.15 金属的电化学腐蚀和防腐 7.16 化学电源

1 基本要求 [TOP] 1.1 理解电解质溶液的导电机理。理解离子的电迁移和迁移数的概念和物理意义。 1.2 理解电导率、摩尔电导率的定义和物理意义，以及它们之间的相互关系，掌握相关的计算。 1.3 理解电导与离子浓度的关系、离子独立运动定律，掌握有关计算和应用

一、载流子的漂移运动和迁移率 二、迁移率和电导率随温度和杂质浓度的变化 三、载流子的散射 四、强电场效应 五、霍尔效应 六、磁阻效应