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

1．软件定义 软件(Software)是计算机系统中与硬件相互依存 的另一部分，它是包括程序、数据及其相关文 档的完整集合。 其中，程序是为实现设计的功能和性能要求而 编写的指令序列；数据是使指令能够正常操纵 信息的数据结构；文档是与程序开发、维护和 使用有关的图文资料

生态恢复研究综述 生态恢复根据生态学原理,通过一定的生 物、生态以及工程的技术与方法,人为地改变 和切断生态系统退化的主导因子或过程,调整 配置和优化系统内部及其外界的物质、能量和 信息的流动过程和时空次序,使生态系统的结 构、功能和生态学潜力尽快成功地恢复到一定 的或原有乃至更高的水平

了解和掌握HDLC协议规程和TCP/IP协议 计算机网络的体系结构 计算机网络的体系结构 将多台位于不同地点的计算机设备通过 采用分层结构,将这个复杂的工程设计 各种通信信道和设备互连起来,以交换 问题分解成若干个容易处理的子问题 信息和共享资源

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

在前面的几讲中我们介绍了工程的建立方法，常用的调试方法，除此之外，Keil 还提供 了一些辅助工具如外围接口、性能分析、变量来源分析、代码作用分析等，帮助我们了解程 的性能、查找程序中的隐藏错误，快速查看程序变量名信息等，这一讲中将对这些功工具作 一介绍，另外还将介绍 Keil 的部份高级调试技巧

1、程序设计概述 –概念 程序设计 程序设计是在内部设计结果的基础上进行的 作业，它把内部设计结果进行细化处理，进 行程序内部模块结构和实现方法设计，描述 一个程序单元（模块）内的输入数据信息、 输出数据结果、程序单元内各个模块的详细 处理要求，以此作为程序编码和测试工程的 主要依据

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

近年来CAD是 CADCAM集成系统技术创新的主角。相比之下,CAM领域却显示出 不应有的沉寂。然而,随着信息化需求的不断增加,企业同样热切企盼CAM,希望技术创 新之风能吹进CAM领域,涌现出能够与CAD系统相匹配的、功能强大、更符合加工工程 化概念、易于普及的新一代CAM产品