中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。     

磁场影响固定化葡萄糖异构酶活性的研究

采用丹麦Novo公司测固定化葡萄糖异构酶 (SweetzymeT)活力的反应体系 ,用半胱氨酸 -咔唑法评价酶的活性 ,研究了磁场在不同条件下对酶活力的影响。实验发现 :在不同磁化时间、温度、磁场强度和pH条件下磁化底物 ,使其活性增加可达 2 8 6 % ,并且具有可逆性 ,但磁化固定化酶或磁场作用于酶—底物反应体系 ,未见酶活力的明显变化。     

磁化水的物理化学性能

除红外光谱和核磁共振谱与磁化前无明显差别外,磁化水的ｐＨ值、溶解氧和难溶盐的溶解度均增加,紫外吸收知和密度降低,挥发性加快,电导率的变化与磁场强度和磁经时间有关,并发现磁化水的电导率有滞后效应,对磁化水性能变化的机理提出了初步见解。     

不同波长低强度激光血管内照射对小鼠免疫功能的影响

Intravascular low level laser irradiation(ILLLI) has become clinically well established over the last 30 years. But the definite mechanism for therapeutic effectiveness of ILLLI remains unclear. The typical value of wavelength employed clinically is only 632.8nm. Therefore the     

蠕动转向关节动力学建模与分析

为确立拱泥机器人蠕动转向关节的运动关系,提出了可实现直行和转向运动的3自由度并联机构动力学模型.基于对3-UPS并联机构运动特性的分析吗,首先建立了3-UPS运动学模型,得出3-UPS并联机构动平台和各支链的速度以及加速度关系式.基于Lagrange方程建立3-UPS并联机构的动力学模型,确立了系统的驱动力、驱动力矩以及各个支链主动杆的驱动力.利用Matlab软件对其动力学模型进行仿真分析,得到的驱动力和驱动力矩变化曲线为拱泥机器人控制系统设计提供了技术支撑.也为少自由度并联机构动力学分析提供参考.     

医学实习生临床实践中信息素养培训方式的探讨

分析了信息素养在医学实习生临床实习中的重要性,提出了提升实习生信息素养的方式,包括平常的信息素养提升方式、延伸的信息素养提升方式等。     

飞秒激光激发磁性薄膜产生相干声学声子的研究

飞秒激光脉冲和磁性薄膜中的MnIr层相互作用激发了初始相位为90°,在薄膜中传播速度为4 300 m/s的相干声学声子,该声学声子的振动频率与激光能量密度无关,与该磁性薄膜总厚度成反比.相干声学声子的产生机理可能为飞秒激光激发磁性薄膜的电子,使电子温度急剧上升,随后由于激光吸收而强度减弱形成了一个瞬间的随深度增加而减小的电子温度梯度,使晶格在深度方向相干振荡,即激发了声学声子.另外,外磁场的变化对声学声子的频率的影响在实验误差范围内,说明磁相互作用和晶格中的电相互作用相比是非常弱的.     

浅谈有限元技术在岩土工程中的应用

"有限元"技术经历了几十年的发展历史,在其理论和算法的同时日趋完善,在各类相应的工程领域上得到广泛应用,对于岩土工程领域来说有限元技术的不断应用促进了它的发展.     

腐蚀混凝土单轴受压力学性能研究

对分别受酸、无机盐、有机物和微生物等腐蚀作用的混凝土试块进行了单轴受压试验,采用等应变率加载得到了混凝土的应力-应变全曲线.试验结果表明:受腐蚀混凝土由于腐蚀介质的物理化学作用,内部存在较一般混凝土更多、分布更不均匀的初始缺陷,导致弹性模量、峰值应力和残余变形能力降低,降低程度受腐蚀程度影响.腐蚀越严重的混凝土,加载过程中剥落现象越严重,且主裂缝发展迅速,发育显著,而其他裂缝发展不明显.引入初始损伤因子表示腐蚀作用,应用损伤力学理论和概率统计方法建立了腐蚀混凝土单轴受压本构关系模型,所建模型与试验结果基本一致.     

基于Q矩阵特征提取的建模及可视化分析

对于所要研究主体的认知诊断需要从多个属性去认识,认知需要提取数据集的特征,认识事物间的本质及区别能够帮助人们更好地做出科学的决策,然而数据特征的提取往往会受特征库的影响,而忽略形成属性特征之间的关系。应用Q矩阵表达事物之间的关联,结合数据挖掘中的关联分析理论,找出数据的属性元素之间的关联,定义属性权重、路径权重、边权重,以强调关联性的类型和权重。实验证明,属性权重值属性间关联权重值计算方式,权重越大,对特征提取的贡献值也越大,数据集特征同样也取决于属性间路径权重,如果某路径值越大,代表着该路径趋势越明显,出现的概率越大,反之,概率越小。方法论研究可以应用到主体(比方说公司,客户,人际关系等)间关联性研究,并为之提供科学的依据。