ThiscorpuscontainsaselectionfromtheTIMITAcoustic-PhoneticContinuousSpeechCorpus,consistingofspeechfiles,annotations,andassociatedmaterials:*16speakersfrom8dialectregions*1maleand1femalefromeachdialectregion*total130sentences(10sentencesperspeaker;notethatsomesentencesaresharedamongotherspeakers,sa1andsa2arespokenbyallspeakers.)*total160sentencerecordings(10recordingsperspeaker)*audioformat:wavformat,singlechannel,16kHzsampling,16bitsample,PCMencoding数据相关论文：使用该数据的论文：暂无信息来自万方数据的相关论文：期刊论文基于学习者英语语料的类联接研究概念、方法及例析-外语电化教学-2009(3)期刊论文基于HTK的连续语音识别系统及其在TIMIT上的实验-现代计算机（专业版）-2009(11)会议论文IterativeLanguageModelAdaptationforLargeVocabularyContinuousSpeechRecognition-20114thIEEEInternationalConferenceonComputerScienceandInformationTechnology(ICCSIT2011)(2011年第四届IEEE计算机科学与信息技术国际会议)-2011会议论文TheFixed-PointOptimizationofMelFrequencyCepstrumCoefficientsforSpeechRecognition-The6thInternationalForumonStrategicTechnology(IFOST2011)(第六届国际战略技术论坛)-2011会议论文语音编码对说话人识别系统的影响-第二届和谐人机环境联合(第15届全国多媒体技术、第2届全国人机交互、第2届全国普适计算)学术会议-2006期刊论文车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法-计算机研究与发展-2011,48(3)会议论文ACorpus-basedComparativeStudyofCompanyProfiles--ACaseStudyBetweenWorldTop-500andZhejiangTop-100-2010SummitInternationalMarketingScienceandManagementTechnologyConference(2010年国际营销科学与管理技术大会)-2010期刊论文留学生汉语中介语语料库建设若干问题探讨——以中山大学汉字偏误中介语语料库为例-言语文字应用-2012(2)会议论文ANON-FIXED-LENGTHSEQUENCESCLUSTERINGAPPROACHFORSPEECHCORPUSREDUCTION-2007InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics(IEEE第六届机器学习与控制论国际会议)-2007期刊论文联想学习记忆的脑功能磁共振成像-中华神经科杂志-2008,41(4)

优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

opengl简略记忆翻牌游戏四乘四

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本文首先对杂波的性质及分类进行引见和分析，然后研究了雷达杂波建模仿真的方法及其统计模型原理，最后给出了不同分布杂波的仿真结果与分析，以此实现了雷达杂波模拟器的设计。
雷达杂波的建模方法主要引见了零记忆非线性变换法（ZMNL）的原理及其应用，并且详细引见雷达杂波的四种统计模型建模原理与过程，以及matlab程序。
打开所有文件，运行Radarclutter.m这个文件即可。

针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。

长短期记忆（LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了处理长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
对CPI数据进行预测

超级详细，而又直白简单的讲述Java基础知识点的个人笔记（包含本人的解读和一些容易错容易考的题目），标记了重点，适合Java基础入门的童鞋，对相近的知识点进行了对比整理，方便记忆

CISA学习笔记及记忆精要，cisa学习材料之一，还有其他材料可以下载

自用无错的苹果CMSv10整合ckplayerX播放器，支持播放进度记忆。
后台新建ckplayer播放器，然后将下载的文件覆盖便可。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。