基于深度卷积生成对抗网络的语音生成技术

提出了一种基于深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN）的语音生成技术,通过大量学习语音库,能够自主生成全新的语音。生成式对抗网络是一种近年来大热的深度学习模型,其由一个判别网络（Discriminator,D）和一个生成网络（Generator,G）组成。使用Tensorflow作为学习框架,利用DCGAN模型对大量语音进行训练。在基本训练过程中,语音生成网络G的目标就是尽量生成真实的、接近自然的语音去欺骗语音判别网络D,而D的目标就是尽量把G生成的语音和真实的语音区分出来,语音生成网络努力生成的语音让判别网络认为是真实的语音,利用G和D构成动态＂博弈过程＂,最终生成接近原始学习内容的自然语音信号,实现语音的自动生成。     

CaO对汞的选择性吸附及SO2毒化特性

利用Ca（NO₃）₂作为前体,SiO₂为载体,制备了一种担载型CaO吸附剂,在固定床实验装置上分别研究了该吸附剂对元素汞（Hg⁰）和氯化汞（HgCl₂）等不同形态汞的选择性吸附性能,以及SO₂对CaO吸附剂汞形态吸附过程的影响,同时结合程序升温脱附和原位红外漫反射表征技术,深入探究了CaO的选择性吸附机理及SO₂毒化机制。汞形态吸附实验结果表明,在纯N₂气氛和掺杂SO₂气氛下,CaO对Hg⁰均保持了接近100%的穿透率,而对HgCl₂在两种气氛下则分别表现出66.0%和60.3%的吸附效率,说明SO₂与HgCl₂在CaO表面存在竞争吸附关系;吸附实验前后CaO的表征结果显示,与Hg⁰相比,HgCl₂更易与CaO表面各碱性位形成单配位、双配位等多种吸附构型,SO₂与HgCl₂在易形成单配位的活性位上形成竞争吸附关系,进而在一定程度上降低了CaO对HgCl₂的吸附效率。     

磁记录Co—λFe_2O_3磁粉包Co层的化学指标剂分析

本文采用化学指标剂对Ｃｏ－λＦｅ２Ｏ３磁粉作了分析，实验发现该方法能够有效地确定出包Ｃｏ层的相对厚度，Ｃｏ２＋、Ｆｅ２＋和Ｐｅ３＋的分布状态，以及有关相对颗粒大小的信息。     

广州南沙开发区主要野生观赏植物乔木资源及开发利用

为指导广州南沙开发区绿地规划和城市园林建设,调查了野生树种现状、分布及长势,进行观赏价值比较,总结出主要的丘陵野生乔木或小乔木32种、常见种9个,记录了本土红树林植物,描述了它们的植物特性,分析其应用价值和配置形式,根据当地实际条件提出开发应用建议.