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构音障碍说话人自适应研究进展及展望
自动化语音识别工具让构音障碍者和正常人的沟通变得顺畅,因此,近年来构音障碍语音识别成为了一项热门研究.构音障碍语音识别的研究包括:收集构音障碍者和正常人的发音数据,对构音障碍者和正常人的语音进行声学特征表示,利用机器学习模型比较和识别发音的内容并定位出差异性,以帮助构音障碍者改善… …
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基于字词融合的低词汇信息损失中文命名实体识别方法
中文命名实体识别(CNER)任务是一种自然语言处理技术,旨在识别文本中具有特定类别的实体,如人名、地名、组织机构名等,它是问答系统、机器翻译、信息抽取等自然语言应用的基础底层任务.由于中文不具备类似英文这样的天然分词结构,基于词的NER模型在中文命名实体识别上的效果会因分词错误而… …
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2024 CCF-百度松果基金启动申报:引领深度学习平台与大模型技术创新
近两年,大模型的热潮持续发展,越来越多的场景利用大模型提升了生产效率.目前,文心一言累计用户规模达3亿,日调用次数达5亿.大模型应用探索已经逐步浮现,在渐渐改变已有业态.近日,2024 CCF-百度松果基金(以下简称\"松果基金\")发布,围绕深度学习框架、大模型的科研、应用与数… …
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1464.
泰勒展开与交替投影最大似然结合的离网格DOA估计算法
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基于特征融合的窄带雷达短时观测回波序列空中目标识别
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2024,46(8):3184-3192
1466.
基于层级结构的空−地协同预设时间最优容错控制
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研究了发生执行器故障的无人机−无人车异构编队系统的层级预设时间最优编队控制问题. 以保容错性能和收敛速度的优化控制为研究主线, 以层级控制、图博弈理论和预设时间控制为技术基础, 构建了一种预设时间最优容错控制算法. 虚拟层设计了基于一致性跟踪误差和能量消耗的二次型性能指标函数, … …
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面向纵向联邦学习的隐私保护数据对齐框架
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纵向联邦学习中,各个客户端持有的数据集中包含有重叠的样本ID和不同维度的样本特征,需要进行数据对齐以适应模型训练。现有数据对齐技术一般将各方样本ID交集作为公开信息,如何在不泄露样本ID交集的前提下实现数据对齐成为亟需解决的问题。基于可交换加密和同态加密技术,该文构造了隐私保护的… …
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融合深度学习的贝叶斯滤波综述
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当前动态系统呈现大型化、复杂化的趋势, 基于贝叶斯滤波的动态系统状态估计遇到一系列新的挑战. 随着深度学习在特征提取与模式识别等方面的优势与潜力不断显现, 深度学习与传统贝叶斯滤波相结合的研究也随之兴起. 为此, 梳理了不同领域融合深度学习的贝叶斯滤波方法的应用案例, 从中剖析不… …
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基于特征融合的汉语被动句自动识别研究
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