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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

对注意力机制的主流模型进行了全面系统的概述。注意力机制模拟人类视觉选择性的机制，其核心的目的是从冗杂的信息中选择出对当前任务目标关联性更大、更关键的信息而过滤噪声，也就是高效率信息选择和关注机制。首先简要介绍和定义了注意力机制的原型，接着按照多个层面对各种注意力机制结构进行分类，然后对注意力机制的可解释性进行了阐述同时总结了在各种领域的应用，最后指出了注意力机制未来的发展方向以及会面临的挑战

巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟

多媒体数据与信息服务 多媒体数据采集 便携式数码设备流行 媒体压缩、存储、通信技术发展 多媒体数据量快速增长 大多数多媒体数据带有用户标签或评论信息 多媒体信息服务 使用多样化的检索终端 提供管理、检索、个性化推荐等服务

重点：人机工程学概论、人体测量与数据应用、人体的感知与反应特性、人机的信息界面设计、工作台椅与工具设计、人与环境的界面设计； 难点：人体测量与数据应用、人机的信息界面设计、工作台椅与工具设计； 绪论、第一章 人机工程学概论 第二章 人体测量与数据应用 第七章 作业姿势与动作设计 第三章 人体的感知与反应特性 第四章 人的心理与行为特征 第五章 人机的信息界面设计 第六章 工作台椅与工具设计 第九章 人与环境的界面设计 第十章 事故分析与安全设计

（1）散点图概述 （2）散点图在回归分析中的应用 （3）散点图在HRV分析中的应用 （4）双信息图概述 （5）双信息图在心泵功能分析中的应用

河南中医药大学：《信息管理与信息系统专业导论》课程教学资源（PPT课件讲稿，2019级）第01讲 信息技术的价值（阮晓龙）

 收益函数不再是共同知识  不完全信息意味着  至少有 个参与者不完全了解其他参与者的 一个参与者不完全了解其他参与者的收益函数（类型）  不完全信息静态博弈也叫静态贝叶斯博弈