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基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法
基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法
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作者： 余正涛 徐毓 赖华 高盛祥 文永华 于志强 朱俊国 650093 云南省昆明市五华区学府路253号
本发明涉及一种基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法，属于资源稀缺型语言神经机器翻译技术领域。本发明首先根据越南语的语言特点，将越南语切分为词、音节、字符、子词四种不同的翻译粒度序列。其次利用深度可分离卷积改进神经... 详细信息
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基于编码器-转换器-解码器框架的神经网络机器翻译方法
基于编码器-转换器-解码器框架的神经网络机器翻译方法
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作者： 李磊 吴霖 刘科材 650093 云南省昆明市五华区学府路253号(昆明理工大学)
本发明涉及基于编码器‑转换器‑解码器框架的神经网络机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明利用神经网络机器翻译模型进行机器翻译，其中，在神经网络机器翻译模型编码器与解码器的中间位置添加了一个转换器，此转换器用于转... 详细信息
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用于数据增强的语音加噪方法及系统
用于数据增强的语音加噪方法及系统
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作者： 俞凯 钱彦旻 吴章昊 王帅 215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋
本发明实施例提供一种用于数据增强的语音加噪方法。该方法包括：将无噪音频和带噪音频的说话人向量输入至条件变分自编码模型，对模型编码器输出的向量均值以及方差向量随机高斯分布采样，得到噪音隐向量；将噪音隐向量和无噪音频输入... 详细信息
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一种基于深度学习的动力电池配组方法
一种基于深度学习的动力电池配组方法
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作者： 何志伟 高明煜 马国进 刘圆圆 唐丽君 曾毓 黄继业 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
本发明涉及一种基于深度学习的动力电池配组方法。现有配组方法劳动强度大，易受检测人员主观因素的影响，容易造成误测量和误匹配的现象。本发明方法首先获取动力电池充放电回路中所有电池的充放电电压数据，并对充放电数据进行归一化... 详细信息
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一种基于深度学习的动力电池配组方法
一种基于深度学习的动力电池配组方法
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作者： 何志伟 高明煜 马国进 刘圆圆 唐丽君 曾毓 黄继业 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
本发明涉及一种基于深度学习的动力电池配组方法。现有配组方法劳动强度大，易受检测人员主观因素的影响，容易造成误测量和误匹配的现象。本发明方法首先获取动力电池充放电回路中所有电池的充放电电压数据，并对充放电数据进行归一化... 详细信息
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