改进型重复Wiener滤波/PUM模型--实现抗噪连续语音识别

众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点。文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(PosteriorUnionModel)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法。这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别。试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率。     

残差灰色预测模型在电量预测中的应用

为提高电力负荷预测的准确性,在灰色预测的基础上,建立了残差灰色预测模型经对邯郸地区用电量的预测分析．该模型预测精度明显提高。     

基于Windows的精确定时技术及其在工程中的应用

详细论述了Windows系统各种定时器的特点及其应用．利用VC＋＋编制的测试程序、数据采集卡、和波形发生器对高精度定时器的精确度进行了测试．最后通过其在微力矩测试仪中对微电机转速测试以及在电铸仪中的应用等实例证明了其完全可以应用在某些高精度定时要求的控制软件中．     

基于U-Net++的人体脊椎MRI图像识别

医学图像分割是疾病诊断和治疗的重要组成部分,通常由经验丰富的医生或专家手动完成.随着医学成像技术的发展,医学图像的规模快速增长,给医学专家带来了大量且繁琐的工作.因此,许多研究人员提出了医学图像自动分割方法.其中,深度学习近年来已成为医学图像分割任务的首选方法.为此,提出了一种基于U-Net++的脊椎MRI图像分割方法...     

加强校园文化建设的研究与实践

在论述现代高校校园文化的特征与功能的基础上,结合所从事的学生思想政治工作实践,阐述了加强高校校园文化建设,推进大学生素质教育的主要措施。     

基于蚁群算法的语音信号动态时间规划

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,应用蚁群算法优化机制,提出了一种基于蚁群算法的语音信号动态时间规划方法———蚁群动态时间规划算法,搜索语音信号之间匹配的一条全局最优路径,进而以此衡量语音信号之间的相似度.算法给出了蚁群状态转移概率及信息素更新方程,既利用了语音信号的全局特征又考虑了其局部信息.理论分析与仿真实验结果均证明了此方法的可行性,与传统的DTW算法相比较,其匹配结果更能体现匹配语音信号之间的相似度.     

融合教学在《商业银行会计》课程中的应用及有效性分析

课程融合对于培养学生的综合能力及提升教学效果都具有重要作用.就商业银行会计课程而言,教学中依托以"学-做-引-悟-练"的模式,从银行业务、企业会计和思政教育三个方面进行课程融合的教学实践.并采用c2检验和t检验的统计计量方法对课程融合的有效性进行分析研究,通过分析发现,研究组的各项考核指标和学习满意度均高于对照组,且P＜0.05具有显著性.课程融合应用在专业课程改革中,可以有效提升教学效果及学习满意度,值得推广和应用.     

提单的法律性质

关于提单的法律性质，中外学者观点不一。笔者试图论证提单具有物权性的观点．为此，首先给出了提单的含义，并详细论述了提单的法律特征：1、提单是海上货物运输合同的证明；2、提单是承运人接收货物的收据；3、提单是承运人保证据以交付货物的单证。然后对提单的法律性质即物权性进行了探讨，并采用历史分析结合现实需要的方法总结出提单具有物权性的三个原因：1，提单物权性的产生具有历史合理性；2，提单具有物权性符合现实商业的需求；3，提单的可转让性决定了提单具有物权性。另外，文章强调了提单的物权性是受到一定条件限制的。     

考虑张裂缝的地震边坡屈服加速度计算方法研究

传统边坡地震稳定性分析方法鲜有考虑土体拉裂破坏引起的张裂缝。基于极限平衡-拟静力法建立了水平地震力和竖向地震力作用下的力与力矩平衡方程,运用变分理论获得其临界破坏面及其对应的正应力分布,考虑土体没有抗拉强度建立考虑张裂缝的地震边坡屈服加速度的闭合解答。张裂缝的出现会显著降低地震边坡的稳定性,对于垂直边坡将达到50%。当边坡坡度较大时,竖向地震力向下作用获得的屈服加速度更小,当边坡坡度较小时,竖向地震力向上作用获得的屈服加速度更小。     

预应力对拉式挡土墙受力特征模型试验研究

为研究不同结构参数下预应力对拉式挡土墙的力学行为,设计制作室内模型试验装置,通过研究其力学机理,开展不同预应力水平、不同锚杆布设位置的模型试验。研究结果表明,由于锚杆(索)对墙体的侧向约束作用,在侧向预应力作用下,墙身向填料方向移动,并随着锚杆预应力的增加,墙体由T模式逐渐演化为T+RB模式,墙背土压力逐渐增大,且呈抛物线型分布特征,峰值位于锚杆处。依据试验结果,推荐了最优锚固位置,提出锚杆预应力施加范围及最佳预应力。研究成果可用于指导预应力对拉式挡土墙的设计计算。