排序方式: 共有251条查询结果,搜索用时 281 毫秒
1.
2.
<正>数控产业是支撑航空、航天、船舶及车辆等领域的支柱性产业,它直接反映了国家装备制造业的技术水平,具有重要的战略意义。为实现高进给速度、高轮廓精度数控加工,需要针对如下环节开展研究:光顺平滑的加工刀具路径生成;符合机床加工综合约束的平滑加减速规划;满足指令生成精度以及实时性要求的插补算法;满足轮廓跟踪性能的运动控制算法。当前,针对以上研究领域尚存在如下问题:商业CAD/CAM软件通常只能生成小线段格式的刀具路径,在线段衔接点 相似文献
3.
端点检测是语音信号处理的一个关键环节。为提高语音在低性噪比以及非平稳噪声环境下的端点检测性能,在长时信号变化特征(LTSV)的基础上提出一种新的D-LTSV语音端点检测方法。采用Bartlett-Welch方法估计语音谱,分析语音谱在长时域上的熵,利用倒谱的动态特性分析方法提取连续帧熵值的动态变化特征。实验结果表明,D-LTSV综合考虑了语音的非平稳性和帧间非平稳性的动态变化情况,具有比LTSV更好的分辨能力,特别是在低性噪比和非平稳噪声的环境下,D-LTSV的分辨能力提升了50.77%,能够准确地进行端点检测,具有更强的鲁棒性。 相似文献
4.
经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。 相似文献
5.
语义槽填充是对话系统中一项非常重要的任务,旨在为输入句子的每个单词标注正确的标签,其性能的好坏极大地影响着后续的对话管理模块。目前,使用深度学习方法解决该任务时,一般利用随机词向量或者预训练词向量作为模型的初始化词向量。但是,随机词向量存在不具备语义和语法信息的缺点;预训练词向量存在“一词一义”的缺点,无法为模型提供具备上下文依赖的词向量。针对该问题,提出了一种基于预训练模型BERT和长短期记忆网络的深度学习模型。该模型使用基于Transformer的双向编码表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)产生具备上下文依赖的词向量,并将其作为双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入,最后利用Softmax函数和条件随机场进行解码。将预训练模型BERT和BiLSTM网络作为整体进行训练,达到了提升语义槽填充任务性能的目的。在MIT Restaurant Corpus,MIT Movie Corpus和MIT Movie trivial Corpus 3个数据集上,所提模型得出了良好的结果,最大F1值分别为78.74%,87.60%和71.54%。实验结果表明,所提模型显著提升了语义槽填充任务的F1值。 相似文献
6.
企业社会责任(CSR)的重要性不言而喻,在各类群体中一直广受关注。有人用企业社会责任标准来要求他人,我则用此标准来要求自己。如果我们执意要求组织负有社会责任。组织中的我们难道不也应当尽自己的一份责任吗? 相似文献
7.
8.
一种低功耗动态可重构cache方案 总被引:1,自引:0,他引:1
嵌入式系统中,处理器功耗是十分受关注的,研究表明嵌入式系统中cache存储器的功耗占处理器总功耗的30%~60%。为此提出一种低功耗动态可重构的cache方案Tournament cache,该cache方案通过在传统cache结构的基础上增加三个计数器和一个寄存器,在程序运行的过程中,根据计数器统计的结果动态调整cache的相联度,使得相联度在1、2或4路之间变化,以适应不同程序段的需要,从而降低系统的功耗。实验结果表明,此cache方案对比传统的四路组相联的cache能耗节省超过40%,而且性能的降低几乎可以忽略。 相似文献
9.
10.
车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在语音处理中一个关键性问题是如何准确找到语音的起止位置,目前提出许多的语音端点检测算法不能得到理想的检测结果.由于样本熵是近似熵的改进算法,提出车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法.并采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息判决算法进行样本熵特征门限估计,以及使用双门限法进行语音端点检测.在TIMIT连续语音库上的实验表明,车载噪声环境下,样本熵法和近似熵法的检测正确率均远高于谱熵法和能量谱熵法,而样本熵法相对于近似熵法具有更好的检测效果,特别是当信噪比小于等于OdB时,样本熵法的检测性能优于近似熵法近10%.因此,样本熵法在车栽智能语音领域具有很好的应用前景,能够为车载导航提供准确的语音端点检测技术. 相似文献