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将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2%的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍. 相似文献
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LaCeCuMn/γ-Al2O3纳米稀土催化剂的制备及性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以纳米纤维状γ-Al2O3为载体,采用工艺路线简单的浸渍法制备了LaxCe1-xCuMn纳米稀土催化剂,并应用微反活性评价装置测试了对CO和C3H8的氧化活性。利用XRD,TEM,BET等手段,分析了产品的结构和粒子形貌。实验结果表明,催化剂活性组分在载体上分散比较均匀,平均粒径在15~20nm之间,为纳米级催化剂。La物质的量为0.4mol、活性组分质量分数为15.04%时,制得了较为纯净的钙钛矿催化剂,CO和 C3H8氧化反应中起燃温度分别可以达到161,186℃,且二者的最终转化率均在99%以上。 相似文献
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超重力共沉淀法制备铜基催化剂的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用超重力共沉淀法制备铜基催化剂。考察了超重力反应器转速、沉淀pH值和陈化时间等条件对催化剂物性的影响,采用X射线衍射、热重、扫描电子显微镜、N2等温吸附-脱附和等离子发射光谱等方法对制备的催化剂物相、孔结构、表面形貌和粒子大小进行了表征。结果表明,用超重力共沉淀法制备铜基催化剂应选取较低的pH值,并且不经过陈化以避免前驱体中出现Cu2(OH)2CO3影响Cu的分散性,超重力反应器转速700r/min;超重力共沉淀法制备的前驱体物相中CuO-ZnO主要以固溶体形式存在;焙烧所得铜基催化剂粒度小,Cu分散度高,存在适宜的孔隙结构和较大的比表面积。 相似文献
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超重力催化反应精馏技术合成乙酸正丁酯的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首次以超重力旋转床(RPB)代替反应精馏塔进行催化反应精馏合成乙酸正丁酯的实验研究,以评估超重力技术在反应精馏领域应用的可行性和优劣性。在本研究中心自主设计的新型RPB中,首次用固体酸催化剂制成旋转床填料置于RPB内腔,填充密度为336kg/m3,乙酸和正丁醇为原料,在RPB中同时进行反应和分离过程。实验中主要考察了旋转床的转子转速对催化精馏效果的影响。结果表明,在转速为700~800r/min时反应的效果最佳,乙酸转化率达88%以上。同时设计催化精馏对比实验,在基本条件相同情况下,催化精馏实验的乙酸转化率为60%,远低于RPB实验,所得产品纯度相差20%以上。因此,超重力条件有利于提高催化剂催化效率。 相似文献
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超细活性氧化铝的制备及表征Ⅰ前驱体拟薄水铝石的制备及其形态对活性氧化铝形态的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在强烈搅拌的条件下,用化学沉淀法制备了纳米级的拟薄水铝石,然后在适当的条件下煅烧得到超细活性氧化铝,讨论了沉淀反应中溶液浓度、气体流量、反应终点pH值对前驱体晶型的影响 ,以及前驱体的晶体形态对氧化铝形态的影响。用XRD、TEM及BET对产品进行了表征,表明本方法可得到粒径小、而且比表面积比较大的活性氧化铝。 相似文献
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韵律结构预测作为语音合成系统中的一个关键步骤,其结果直接影响合成语音的自然度和可懂度.本文提出了一种基于预训练语言表示模型的韵律结构预测方法,以字为建模单位,在预训练语言模型的基础上对每个韵律层级设置了独立的输出层,利用韵律标注数据对预训练模型进行微调.另外在此基础上额外增加了分词任务,通过多任务学习的方法对各韵律层级间的关系及韵律与词间的关系建模,实现对输入文本各级韵律边界的同时预测.实验首先证明了多输出结构设置的合理性及使用预训练模型的有效性,并验证了分词任务的加入可以进一步提升模型性能;将最优的结果与设置的两个基线模型相比,在韵律词和韵律短语预测的F1值上与条件随机场模型相比分别有2.48%和4.50%的绝对提升,而与双向长短时记忆网络相比分别有6.2%和5.4%的绝对提升;最后实验表明该方法可以在保证预测性能的同时减少对训练数据量的需求. 相似文献
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为比较刺槐人工林无性更新特征,对沂山林场刺槐人工林皆伐迹地上萌芽和萌蘖两种更新方式的幼苗种群特征进行了对比分析.研究表明,刺槐萌芽和萌蘖幼苗分别以聚集分布、均匀分布的形式出现,两种更新方式对刺槐幼苗地径、高度影响不同,萌芽更新的幼苗比萌蘖更新的幼苗生长量大,但是萌蘖幼苗更新频率高于萌芽幼苗. 相似文献
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