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Real-time observation of integrin bending/unbending conformational changes on living cells
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作者 Wei Chen,Cheng Zhu(Coulter Department of Biomedical Engineering Georgia Institute of Technology,Atlanta,GA 30332-0363,USA) 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 2010年第S1期9-10,共2页
Introduction Integrins are a large family of adhesion molecules broadly expressed on the surface of a wide variety of cells as heterodimers. Binding of integrins to ligands provides not only mechanical anchorage for t... Introduction Integrins are a large family of adhesion molecules broadly expressed on the surface of a wide variety of cells as heterodimers. Binding of integrins to ligands provides not only mechanical anchorage for the cell to another cell or 展开更多
关键词 Real-time observation of integrin bending/unbending conformational changes on living cells TIME
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基于多特征迁移学习的低资源临高方言语音识别方法
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作者 王忠 曹春杰 +3 位作者 谢夏 穆罕默德·艾哈迈德·拉扎 陈勇青 陈昱珏 《通信学报》 北大核心 2025年第10期221-232,共12页
针对低资源临高方言语音识别中数据稀缺、字错误率高的问题,提出了一种基于多特征迁移学习的端到端语音识别方法。以TeleSpeech-ASR1.0-large多方言预训练模型为基座,融合梅尔频率倒谱系数、滤波器组能量系数与对数梅尔谱3类互补声学特... 针对低资源临高方言语音识别中数据稀缺、字错误率高的问题,提出了一种基于多特征迁移学习的端到端语音识别方法。以TeleSpeech-ASR1.0-large多方言预训练模型为基座,融合梅尔频率倒谱系数、滤波器组能量系数与对数梅尔谱3类互补声学特征,通过构建Conformer-LAS-CTC联合优化架构,利用深度可分离卷积和多头自注意力机制分别捕捉语音信号的局部特征与全局依赖关系,并设计融合CTC、中间层CTC与注意力机制的多任务损失函数进行联合训练。在总时长为280 h的临高方言与普通话混合语料上的实验结果表明,所提方法的字错误率降低至18.89%,显著优于基线模型,有效缓解了低资源方言面临的数据瓶颈问题,为濒危语言的数字化保护提供了可行的技术路径。 展开更多
关键词 低资源语音识别 迁移学习 CONFORMER 多特征融合 临高方言
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基于语音信号时频特征融合的帕金森病检测方法 被引量:1
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作者 王晨哲 季薇 +1 位作者 郑慧芬 李云 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期53-60,共8页
发音障碍是帕金森病的早期症状之一。近年来,基于语音信号的帕金森病检测的研究大多采用梅尔刻度下的相关语音特征与深度神经网络模型相结合的方法。然而,现有的模型无法充分关注语音信号的全局时序信息,且梅尔刻度特征在准确表征帕金... 发音障碍是帕金森病的早期症状之一。近年来,基于语音信号的帕金森病检测的研究大多采用梅尔刻度下的相关语音特征与深度神经网络模型相结合的方法。然而,现有的模型无法充分关注语音信号的全局时序信息,且梅尔刻度特征在准确表征帕金森病的病理信息方面效果有限。为此,提出了一种基于语音时频特征融合的帕金森病检测方法。首先,提取语音的梅尔频率倒谱系数,并将其作为模型的输入。接着,在已有的S-vectors模型中引入Conformer编码器模块,以提取语音的时域全局特征。最后,将与帕金森病语音检测相关的频域全局特征嵌入时域特征中进行时频信息融合,以实现帕金森病语音检测。在公开帕金森病语音数据集和自采语音数据集上验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 帕金森病 梅尔频率倒谱系数 S-vectors CONFORMER 时频特征融合
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改进Transformer解码器的端到端语音识别 被引量:1
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作者 胡恒博 牛铜 何振华 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期95-100,共6页
Transformer模型架构在序列到序列任务中可以很好地将注意力分散到整个输入上以学习长期依赖关系,然而,在语音识别中,文本输出和语音输入是单调对齐的。针对Transformer解码器无法较好地捕获局部特征以进行单调对齐的问题,提出一种改进... Transformer模型架构在序列到序列任务中可以很好地将注意力分散到整个输入上以学习长期依赖关系,然而,在语音识别中,文本输出和语音输入是单调对齐的。针对Transformer解码器无法较好地捕获局部特征以进行单调对齐的问题,提出一种改进的Transformer解码器。将Transformer解码器中的2种注意力机制拆分为2个单独模块,再使用交叉注意力进行更高效的局部特征捕获。在开源中文普通话AISHELL-1数据集上的实验结果表明,使用能够捕获局部特征的编码器时,该解码器相较于Transformer解码器有着更好的识别效果。具体地,当编码器为Conformer时,字错误率(CER)降低了16.19%,且收敛速度更快,而在使用了连接时序分类(CTC)进行辅助解码后,CER降低了5.08%,最终的CER为4.67%。 展开更多
关键词 交叉注意力 Transformer解码器 Conformer编码器 语音识别 局部特征
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融合双通道卷积和改进型Conformer的两阶段语音增强算法
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作者 徐佳瑜 郑展恒 +1 位作者 曾庆宁 王健 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期149-157,共9页
针对语音关键特征提取不充分、模型结构单一的问题,提出一种两阶段下融合多尺度特征和改进型门控Conformer的语音增强方法。首先,针对关键特征提取不充分的问题,提出双通道卷积融合模块,采用不同感受野的二维卷积多尺度提取语音关键信息... 针对语音关键特征提取不充分、模型结构单一的问题,提出一种两阶段下融合多尺度特征和改进型门控Conformer的语音增强方法。首先,针对关键特征提取不充分的问题,提出双通道卷积融合模块,采用不同感受野的二维卷积多尺度提取语音关键信息,并结合门控机制增强网络的短期与长期序列相关性,从而提升模型在复杂环境下的语音增强效果;提出改进型Conformer,采用时间注意和频率注意分别在时域和频域上进行建模,并结合膨胀卷积模块高效提取局部与全局上下文信息,从而增强网络在语音序列建模中的表现能力。其次,针对模型结构单一的问题,采用两阶段处理结构,将复杂问题分步处理。在第一阶段首先接收噪声频谱的幅值,初步估计出干净语音的幅值,并与噪声相位进行重构,得到粗糙的复频谱。第二阶段在第一阶段得到粗谱的基础上进一步提取更精细的特征,增强语音信号的细节表现能力。最后,在VoiceBank+DEMAND数据集上进行测试,实验结果表明,所提算法相比带噪语音的语音感知质量和短时客观可懂度分别提升50.25%、3.26%,表明该网络能够更有效地提高语音的可懂度,同时改善语音信号的整体质量,具有较强的降噪能力。 展开更多
关键词 深度学习 语音增强 CONFORMER 多尺度特征提取 两阶段
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结合字节级别字节对编码的端到端中文语音识别方法
6
作者 付强 徐振平 +1 位作者 盛文星 叶青 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期318-324,共7页
针对语音识别中对中文这种复杂字符集的语言词汇表过大以及训练效率太低的问题,提出一种基于字节级别字节对编码(BBPE)的端到端中文语音识别方法。首先,将256个不同的字节用于初始化词汇表;其次,统计每个词汇单元在语料中出现的频率,并... 针对语音识别中对中文这种复杂字符集的语言词汇表过大以及训练效率太低的问题,提出一种基于字节级别字节对编码(BBPE)的端到端中文语音识别方法。首先,将256个不同的字节用于初始化词汇表;其次,统计每个词汇单元在语料中出现的频率,并合并频率最高的词汇单元;最后,重复上一步直至无法合并,以得到最终的词汇表。在中文语音数据集AISHELL-1上,该方法生成的词汇表相较于字符级别词汇表的词汇量减少了88.5%,降低了模型训练的复杂度。同时,鉴于Conformer-Transducer(Conformer-T)模型在端到端语音识别中的出色表现,为了实现更好的识别效果,将最新的Zipformer模型与Transducer模型相结合提出Zipformer-Transducer(Zipformer-T)模型,并在该模型上对BBPE方法进行验证。实验结果表明,Zipformer-T模型使用的BBPE方法相较于字符级别分词方法在AISHELL-1测试集和验证集上的字错率(CER)分别降低了0.12和0.08个百分点,且分别达到4.26%和3.98%的最低CER,充分说明该方法能有效提升中文语音识别的性能。 展开更多
关键词 语音识别 CONFORMER Zipformer 字节级别字节对编码 端到端
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基于Conformer-LSTM模型的连续无创血压预测方法
7
作者 陈欣 刘立程 王小林 《电子测量技术》 北大核心 2025年第15期120-128,共9页
本研究提出了一种基于Conformer-LSTM模型的连续无创血压预测方法,模型包括卷积支路、Transformer支路、两个多尺度交叉注意力模块、自适应空间特征融合模块和两层LSTM。通过该方法,仅通过输入PPG信号即可预测对应的ABP波形,收缩压和舒... 本研究提出了一种基于Conformer-LSTM模型的连续无创血压预测方法,模型包括卷积支路、Transformer支路、两个多尺度交叉注意力模块、自适应空间特征融合模块和两层LSTM。通过该方法,仅通过输入PPG信号即可预测对应的ABP波形,收缩压和舒张压通过预测的ABP波形得出。此外,该方法在较大的数据集中取得较小的预测误差,实验结果表明,本文提出的模型在MIMIC数据集中预测的ABP波形与实际波形的拟合程度较好,SBP和DBP的预测误差分别为(3.68±5.60)mmHg和(2.16±3.72)mmHg,该方法符合美国医疗仪器促进协会(AAMI)标准,并在英国高血压协会(BHS)标准中获得A级评价。 展开更多
关键词 血压预测 多尺度特征融合 CONFORMER PPG信号
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多任务学习型民航陆空通话语音识别Conformer模型
8
作者 马广林 任晋 +3 位作者 师一华 张海刚 王莉 杨金锋 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期183-190,244,共9页
民航陆空通话在用语发音、遣词造句和通话方式等方面具有显著行业特点,通用语音识别模型无法充分适配上述特点对陆空通话进行声学建模。针对上述问题,提出一种端到端的多任务学习型民航陆空通话语音识别Conformer模型。通过将卷积模块引... 民航陆空通话在用语发音、遣词造句和通话方式等方面具有显著行业特点,通用语音识别模型无法充分适配上述特点对陆空通话进行声学建模。针对上述问题,提出一种端到端的多任务学习型民航陆空通话语音识别Conformer模型。通过将卷积模块引入Transformer模型,Conformer模型在保留上下文长距离依赖关系的全局信息建模能力基础上,进一步增强了局部信息的捕获。同时联合连接时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)和基于注意力的编码解码模型进行多任务学习以进一步提升其性能。实验结果表明,该方法能有效兼顾全局和局部信息的声学建模,在陆空通话数据集上将字符错误率和句错误率分别降低至1.98%和2.89%。 展开更多
关键词 民航陆空通话 语音识别 多任务学习 CONFORMER 端到端
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ACGFN:基于非对称卷积和门控前馈神经网络的语音识别模型 被引量:1
9
作者 王詠森 刘倩 刘立波 《中文信息学报》 北大核心 2025年第1期167-174,共8页
针对现有基于Conformer语音识别模型对时频特征提取能力不足、模型结构冗余和参数量较大的问题,该文提出一个基于非对称卷积和门控前馈神经网络的语音识别模型ACGFN。首先,采用不同感受野大小的非对称卷积对语音序列的时频特征进行多尺... 针对现有基于Conformer语音识别模型对时频特征提取能力不足、模型结构冗余和参数量较大的问题,该文提出一个基于非对称卷积和门控前馈神经网络的语音识别模型ACGFN。首先,采用不同感受野大小的非对称卷积对语音序列的时频特征进行多尺度融合下采样,在增强模型提取时频特征的能力的同时,有效降低了下采样过程中信息的损失;其次,引入门控前馈模块替换Conformer中的双半步前馈网络,降低网络参数量的同时精简了模型结构。实验结果表明,该方法在公共数据集AISHELL-1和aidatatang_200zh的测试集上字错误率分别为4.48%、4.28%,且参数量仅40.3M。相较对比方法,识别字错误率和参数量均有所降低。 展开更多
关键词 语音识别 端到端 CONFORMER
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基于多视角注意力的异构双分支解码单通道语音增强
10
作者 更藏措毛 黄鹤鸣 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3284-3293,共10页
针对单通道语音增强中主流编解码结构面临的声学特征提取不充分、通道信息丢失和幅度相位补偿困难等问题,提出一种融合不同维度语音特征的异构双分支解码单通道语音增强模型——HDBMV(Heterogeneous DualBranch with Multi-View)。该模... 针对单通道语音增强中主流编解码结构面临的声学特征提取不充分、通道信息丢失和幅度相位补偿困难等问题,提出一种融合不同维度语音特征的异构双分支解码单通道语音增强模型——HDBMV(Heterogeneous DualBranch with Multi-View)。该模型通过信息融合编码器(IFE)、时频残差Conformer(TFRC)模块、多视角注意力(MVA)模块和异构双分支解码器(HDBD)等机制,提升单通道语音增强的性能。首先,IFE联合处理振幅与复数特征,捕捉全局依赖和局部相关,生成紧凑的特征表示;其次,TFRC模块有效捕捉时间维度和频域维度上的相关性,同时降低计算复杂度;再次,MVA模块重构通道域和时频域信息,进一步增强模型对信息的多视角多层次的表征能力;最后,HDBD分别处理幅度特征和细化复数特征,解决幅度相位补偿问题,提升解码鲁棒性。实验结果表明,HDBMV在公开数据集VoiceBank+DEMAND、大数据集DNS Challenge 2020和自建的藏语数据集BodSpeDB上的语音质量感知评估(PESQ)分别达到了3.00、3.12和2.09,短时目标可理解度(STOI)分别达到了0.96、0.97和0.81。可见,HDBMV以最小的参数量和较高的计算效率获得了最佳的语音增强性能和较强的泛化能力。 展开更多
关键词 语音增强 编解码器 CONFORMER 注意力机制 复数特征
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WTSTC:基于广域时频采样和时序感知卷积的语音识别模型
11
作者 刘立波 王詠森 +1 位作者 刘倩 邓箴 《中文信息学报》 北大核心 2025年第4期161-171,共11页
针对现有语音识别模型存在的时频特征感受野不足、时序特征损失及模型结构扩展性较差等方面的问题,该文提出基于广域时频采样和时序感知卷积的语音识别模型WTSTC,在保证模型轻量化的同时提升识别精度。首先,通过结合RepLKNet模块和传统... 针对现有语音识别模型存在的时频特征感受野不足、时序特征损失及模型结构扩展性较差等方面的问题,该文提出基于广域时频采样和时序感知卷积的语音识别模型WTSTC,在保证模型轻量化的同时提升识别精度。首先,通过结合RepLKNet模块和传统卷积下采样模块,构建了一种新型的广域时频采样模块,增大感受野的同时更加关注输入音频序列的时频特征;其次,设计了时序感知卷积模块,通过实现应用于时序特征的一维全局响应归一化层取代原有的Batch Norm以增强通道间的特征竞争,避免了归一化过程中语音信号的时序特征信息丢失的潜在可能;最后,在模型内部各模块间引入Droppath正则化方法,通过在模块间随机跳跃样本避免模型对特定模块的依赖。实验结果表明,该方法在中文公共数据集AISHELL-1的测试集上字错率为4.27%,在更大规模英文公共数据集Librispeech的测试集clean和other上的词错率分别为2.2%和5.1%。在保持相同训练策略的前提下,该方法相较现有先进模型展现出更优异的性能。 展开更多
关键词 自动语音识别 端到端 CONFORMER RepLKNet
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吉林大学杨雨欣论文被IEEE S&P 2026接收
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《信息网络安全》 北大核心 2025年第10期1641-1641,共1页
吉林大学计算机科学与技术学院2022级博士研究生杨雨欣为第一作者的论文“Ensemble Conformal Predictor (En CP):A New Conformal Predictor with Robustness Guarantees Against Data Poisoning Attacks”被IEEE Symposium on Securit... 吉林大学计算机科学与技术学院2022级博士研究生杨雨欣为第一作者的论文“Ensemble Conformal Predictor (En CP):A New Conformal Predictor with Robustness Guarantees Against Data Poisoning Attacks”被IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P 2026)接收。作者还包括杨雨欣的指导教师教授李强、吉林大学人工智能学院博士研究生封润洋,共同通信作者是美国丰田工业大学芝加哥分校教授Liren Shan和美国伊利诺伊理工大学教授Binghui Wang。 展开更多
关键词 En CP Ensemble Conformal Predictor
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基于改进Conformer的新闻领域端到端语音识别 被引量:4
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作者 张济民 早克热·卡德尔 +2 位作者 艾山·吾买尔 申云飞 汪烈军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期156-164,共9页
目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进... 目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进行了验证,实验表明,该文所构建的语料在最好的模型上CER为4.8%,SER为39.4%。由于新闻联播主持人说话语速相对较快,该文构建的数据集文本平均长度为28个字符,是Aishell_1数据集文本平均长度的2倍;且以往的研究中训练目标函数通常为基于字或词水平,缺乏明确的句子水平关系,因此该文提出了一个句子层级的一致性模块,与Conformer模型结合,直接减少源语音和目标文本的表示差异,在开源的Aishell_1数据集上其CER降低0.4%,SER降低2%;在CH_NEWS_ASR数据集上其CER降低0.9%,SER降低3%,实验结果表明,该方法在不增加模型参数量的前提下能有效提升语音识别的质量。 展开更多
关键词 端到端语音识别 CONFORMER 句子层级一致性
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基于特征提示的跨语种语音识别模型 被引量:2
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作者 王嘉文 高定国 +1 位作者 索朗曲珍 尼琼 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第24期10348-10355,共8页
跨语种语音识别是一种利用多种源语言的数据来训练一个能够识别目标语言的语音识别系统,它可以促进不同语言和文化之间的交流和理解。为解决跨语种语音识别存在着如何利用多语种数据来提高低资源语言的识别性能,源语言和目标语言之间的... 跨语种语音识别是一种利用多种源语言的数据来训练一个能够识别目标语言的语音识别系统,它可以促进不同语言和文化之间的交流和理解。为解决跨语种语音识别存在着如何利用多语种数据来提高低资源语言的识别性能,源语言和目标语言之间的领域偏移或干扰,不同语言之间的任务权重和数据分布等问题,通过特征提示的方法研究跨语种语音识别模型;为简化传统需要专业人员对音素进行统一标注的过程,通过对原数据标识对应语种的方法研究跨语种语音数据标注方式,在2个公开数据集上进行实验。结果表明:所提模型相比于目前主流的语音识别模型Conformer模型平均错误率降低46.44%,相比于基线模型平均错误率降低2.1%,达到较高的识别准确率。研究成果为跨语种语音识别领域提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 特征提示 跨语种 语音识别 CONFORMER Contextnet
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基于Conformer的端到端语音识别方法 被引量:3
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作者 胡从刚 申艺翔 +1 位作者 孙永奇 赵思聪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2018-2024,共7页
针对Conformer编码器的声学输入网络对FBank语音信息提取不足和通道特征信息缺失问题,提出一种RepVGG-SE-Conformer的端到端语音识别方法。首先,利用RepVGG的多分支结构,增强模型的语音信息提取能力,而在模型推理时通过结构重参数化将... 针对Conformer编码器的声学输入网络对FBank语音信息提取不足和通道特征信息缺失问题,提出一种RepVGG-SE-Conformer的端到端语音识别方法。首先,利用RepVGG的多分支结构,增强模型的语音信息提取能力,而在模型推理时通过结构重参数化将多分支融合为单分支,以降低计算复杂度、加快模型推理速度。然后,利用基于压缩和激励网络的通道注意力机制弥补缺失的通道特征信息,以提高语音识别准确率。最后,在公开数据集Aishell-1上的实验结果表明:相较于Conformer,所提出方法的字错误率降低了10.67%,验证了方法的先进性。此外,RepVGG-SE声学输入网络能够有效提高多种Transformer变体的端到端语音识别模型的整体性能,具有很好的泛化能力。 展开更多
关键词 语音识别 CONFORMER RepVGG 压缩和激励网络
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基于层次化Conformer的语音合成
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作者 吴克伟 韩超 +2 位作者 孙永宣 彭梦昊 谢昭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期161-171,共11页
语音合成需要将输入语句的文本转换为包含音素、单词和语句的语音信号。现有语音合成方法将语句看作一个整体,难以准确地合成出不同长度的语音信号。通过分析语音信号中蕴含的层次化关系,分别设计基于Conformer的层次化文本编码器和基于... 语音合成需要将输入语句的文本转换为包含音素、单词和语句的语音信号。现有语音合成方法将语句看作一个整体,难以准确地合成出不同长度的语音信号。通过分析语音信号中蕴含的层次化关系,分别设计基于Conformer的层次化文本编码器和基于Conformer的层次化语音编码器,并提出了一种基于层次化文本-语音Conformer的语音合成模型。首先,该模型根据输入文本信号的长度,构建层次化文本编码器,包括音素级、单词级、语句级文本编码器3个层次,不同层次的文本编码器描述不同长度的文本信息;并使用Conformer的注意力机制来学习该长度信号中不同时间特征之间的关系。利用层次化的文本编码器,能够找出语句中不同长度需要强调的信息,有效实现不同长度的文本特征提取,缓解合成的语音信号持续时间长度不确定的问题。其次,层次化语音编码器包括音素级、单词级、语句级语音编码器3个层次。每个层次的语音编码器将文本特征作为Conformer的查询向量,将语音特征作为Conformer的关键字向量和值向量,来提取文本特征和语音特征的匹配关系。利用层次化的语音编码器和文本语音匹配关系,可以缓解不同长度语音信号合成不准确的问题。所提模型的层次化文本-语音编码器可以灵活地嵌入现有的多种解码器中,通过文本和语音之间的互补,提供更为可靠的语音合成结果。在LJSpeech和LibriTTS两个数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提方法的梅尔倒谱失真小于现有语音合成方法。 展开更多
关键词 语音合成 文本编码器 语音编码器 层次化模型 CONFORMER
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Research status and challenges in the manufacturing of IR conformal optics 被引量:2
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作者 Jianbo Zhao Sheng Wang +2 位作者 Chunyu Zhang Jinhu Wang Qingliang Zhao 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第10期154-172,共19页
The infrared conformal window is one of the most critical components in aircraft.Conformal windows with high performance bring low aberrations,high aerodynamic performance,reliability in extreme working environments,a... The infrared conformal window is one of the most critical components in aircraft.Conformal windows with high performance bring low aberrations,high aerodynamic performance,reliability in extreme working environments,and added value for aircraft.Through the past decades,remarkable advances have been achieved in manufacturing technologies for conformal windows,where the machining accuracy approaches the nanometer level,and the surface form becomes more complex.These advances are critical to aircraft development,and these manufacturing technologies also have significant reference values for other directions of the ultra-precision machining field.In this review,the infrared materials suitable for manufacturing conformal windows are introduced and compared with insights into their performances.The remarkable advances and concrete work accomplished by researchers are reviewed.The challenges in manufacturing conformal windows that should be faced in the future are discussed. 展开更多
关键词 Conformal optics Window and dome Infrared material Ultra-precision grinding POLISHING Measurement
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Transition metal coordination polymers with flexible dicarboxylate ligand:Synthesis,characterization,and photoluminescence property 被引量:1
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作者 CUI Peipei LI Xin +5 位作者 CHEN Yilin CHENG Zhilin GAO Feiyan GUO Xu YAN Wenning DENG Yuchen 《无机化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2221-2231,共11页
Under solvothermal conditions,six new coordination polymers(CPs)[Mn(L)(phen)(H_(2)O)]_(n)(1),[Co(L)(phen)(H_(2)O)]_(n)(2),[Cu(L)(phen)(H_(2)O)]_(n)(3),[Zn_(2)(L)_(2)(phen)2(H_(2)O)]_(n)(4),[Zn(L)(phen)]_(n)(5),and[Cd(... Under solvothermal conditions,six new coordination polymers(CPs)[Mn(L)(phen)(H_(2)O)]_(n)(1),[Co(L)(phen)(H_(2)O)]_(n)(2),[Cu(L)(phen)(H_(2)O)]_(n)(3),[Zn_(2)(L)_(2)(phen)2(H_(2)O)]_(n)(4),[Zn(L)(phen)]_(n)(5),and[Cd(L)(phen)2]_(n)(6)were synthesized by reactions of dicarboxylate ligand 2,2'-(1,2-phenylenebis(methylene))bis(sulfanediyl)dinobutyric acid(H_(2)L)and 1,10-phenanthroline(phen)with the corresponding metal salts.Complexes 1-6 have been structurally characterized by single-crystal X-ray diffraction analyses,elemental analysis,IR,thermogravimetric analysis,and powder X-ray diffraction.The structures of 1-6 are 1D chains,which are further connected by hydrogen bonding interac-tions to form 3D supramolecular structures.Among them,1 and 2 are isomorphic with L2-of syn-conformation,while L2-shows anti-conformation in 3-6.In addition,the solid-state photoluminescence property of 4-6 was investigated. 展开更多
关键词 flexible dicarboxylate ligand coordination polymers hydrogen bonding interaction CONFORMATION photoluminescence property
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基于Conformable分数阶导数的灰色Bernoulli模型 被引量:1
19
作者 骆世广 曾亮 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期196-204,共9页
为增强灰色Bernoulli模型对各种实际数据序列的适应性,借助分数阶微积分在描述复杂系统中的优势,提出了一种基于Conformable分数阶导数的灰色Bernoulli模型。研究发现,可通过改变结构参数将模型转换为不同的经典灰色预测模型,体现了其... 为增强灰色Bernoulli模型对各种实际数据序列的适应性,借助分数阶微积分在描述复杂系统中的优势,提出了一种基于Conformable分数阶导数的灰色Bernoulli模型。研究发现,可通过改变结构参数将模型转换为不同的经典灰色预测模型,体现了其统一性。此外,采用粒子群优化算法求解规划模型,获取了模型的最优超参数。最后,用所提模型和5个竞争模型对3个真实案例进行了预测建模,结果表明,所提模型的2项评估指标均优于5个竞争模型,验证了所提模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 灰色系统 Conformable分数阶导数 灰色Bernoulli模型 粒子群优化算法
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基于局部和全局特征提取及多级特征聚合的中文方言识别模型
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作者 孟一凡 陈宁 李泓锴 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期898-904,共7页
与其他语种的方言相比,中文方言种类较多,且方言类间差异小,类内差异大,因此中文方言识别极具挑战性。考虑到中文方言间的差异性可能体现在语音的局部(短时)特性上,也可能体现在语音的全局(长时)特性上,同时还可能反映在语音不同层级的... 与其他语种的方言相比,中文方言种类较多,且方言类间差异小,类内差异大,因此中文方言识别极具挑战性。考虑到中文方言间的差异性可能体现在语音的局部(短时)特性上,也可能体现在语音的全局(长时)特性上,同时还可能反映在语音不同层级的特性上,本文提出一种融合语音局部和全局特征提取以及多级特征聚合的中文方言识别模型。首先通过Res2Block提取语音的局部特征,然后利用Conformer提取语音的全局特征,最后通过将多个Conformer级联输出进行多层级特征的聚合。跨域和非跨域的实验结果表明,该模型取得了比基线模型更高的识别准确率。 展开更多
关键词 CONFORMER 方言识别 多层级特征聚合 Res2Block 注意力统计池化
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