声纹识别技术，形象的说法就是说话人识别技术。
它是根据人在说话时产生的波形，以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。
本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。
比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征，得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。
并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。
本实验系统的识别率达到了90%，验证了HMM模型识别的准确性。

锐捷RCNP考试题目，交换路由。
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采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

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同样普通照片分享频频群集在多少个有限的亲友密友之间，晤面量不会尤为高，而淘宝网商铺中的商品照片，特意是热门商品，图片的晤面流量其实是极其大的。
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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。