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利用非线性解码模型从人类听觉皮层的活动中重构音乐

本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲，并量化了不同因素对解码精度的影响。...为了减少计算负荷和特征的数量，输出了一个从188到6745 Hz的32个频仓的简化谱图(图1A，底部)。...(C)原始歌曲(上)和使用线性(中)或非线性模型(下)从所有响应电极解码的重建歌曲的听觉谱图。(D)仅使用患者P29电极的非线性模型重建歌曲的听觉谱图。...然后，本研究通过将原始歌曲与解码歌曲谱图的摘录相关联来量化解码歌曲的可识别性。...通过基于编码和解码模型的综合解剖功能方法，本研究证实了右半球偏好和STG在音乐感知中的主要作用，证明了一个新的STG亚区适应音乐节奏，并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后STG组织。

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从 MAX 网站中获取模型，一秒开始你的深度学习应用

）中，您需要一个预先训练好的模型、一个运行时环境、数据清洗，特征转换，以及后期逻辑处理转换模型，以便得到期望的结果。...如果您在本地计算机上安装了 Docker（或者可以将 docker 容器部署到云端），您将在不到五分钟的时间内运行基本的即用型深度学习服务。...注意：模型资产存储库还包括一个用于部署到 Kubernetes 的启动器配置文件。...入门 从 MAX 网站中选择所需的模型，克隆引用的 GitHub 存储库（它包含您需要的所有内容），构建并运行 Docker 映像。 注意：Docker 镜像也在 Docker Hub 上发布。...Docker 容器提供了从 Model Asset Exchange 探索和使用深度学习模型所需的所有功能。

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从离散时间系统到 FIR 滤波器设计：探索 Wolfram U 的新 MOOC 中的信号处理

在分享和回顾了我们多年来从大学本科课程中收集的课程材料、笔记和经验之后，汇编出的这门 Wolfram U 课程代表了两位主要作者 Mariusz Jankowski 和 Leila Fuladi 以及在团队中共同努力的所有成员...我们现在很高兴向您介绍新的免费交互式课程信号、系统和信号处理，我们希望这门课程可以帮助您理解和掌握这个困难但非常重要的学科。...他是南缅因大学的电气工程教授，曾获得艾姆斯实验室、Wolfram Research 和南缅因大学的奖项。 通过许多工程教育工作者的分享，我观察到信号和系统课程是学生本科经历中较难的课程之一。...本文的接下来几节将详细描述课程的不同组成部分。 课程 该课程由 33 节精心挑选的课时和视频组成。每节课一个视频长度从 7 到 15 分钟不等，每个视频都附有一个显示在屏幕右侧的成绩单（课程）笔记本。...将 Wolfram 语言输入直接从脚本笔记本复制并粘贴到嵌入式暂存笔记本中，这样学生可以亲自尝试范例。观看视频并完成 8 个测验可能需要大约 10 个小时。

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【机器学习】大模型在机器学习中的应用：从深度学习到生成式人工智能的演进

这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的特征表示和复杂的映射关系。 大模型在众多领域都有广泛的应用，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。...# 使用模型进行语音识别 predicted_text = asr_model.predict(preprocessed_features) # 后处理预测的文本（如解码） final_text...如果你打算使用特定的大模型进行语音识别或语音生成，建议查看该模型的官方文档或相关教程，以获取更详细的信息和具体的代码示例。...由于视频生成是一个高度专业化的领域，通常需要自定义模型、数据预处理和生成后处理步骤。因此，实际应用中的代码会更加复杂，并可能涉及到视频编码/解码、帧间一致性维护等多个方面的处理。...再次强调，这些代码片段仅用于说明概念，并不构成实际可用的实现。在实际应用中，你需要根据所选的模型和库查阅相关文档，以获取准确的实现方法和代码示例。

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从用户中来，到用户中去：IPD模式下善用FFAB模型，让你的产品供不应求

在IPD（集成产品开发）的模式中，需要企业或者团队在限定的时间内，开发完成高质量的产品，协同供应链制造系统，交付能够及时满足市场需求的产品。...在这种模式下，企业的产品研发、交付过程，都相应地从产品层面、研发层面，统一聚焦到用户和市场层面，也就是我们所说的：“从用户中来，到用户中去”！...PDT团队成立的目的，就是更加客观、科学地洞悉市场变化、把握用户需求。在新品研发的过程中，需要在新产品、技术、功能的需求确定阶段，就要从用户和市场的角度出发。...从用户的角度分析各要素之间的内在关系，由新产品功能分解出支撑关键技术以及功能给用户带来的利益，确定待开发的技术项目和产品卖点。...FFAB模型能够起到“转换器”的作用，最好的做法是把产品经理、销售人员和技术开发人员聚在一起共同制作完成新需求、新产品、新功能。

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解码2022中国网安强星丨从“移动应用”到“万物互联”，梆梆安全做物联网时代的安全“守门人”

由中国网络安全产业联盟（CCIA）、科技云报道共同主办的“解码2022中国网安强星”活动正式拉开帷幕。...小到手机中的App、智能家居产品，大到智能汽车、工业领域各种设备，无处不在的移动应用、智能设备与网络连接在一起，连接点越多，被攻击可能性越大。...8月9日，梆梆安全创始人、董事长兼CEO阚志刚做客“解码2022中国网安强星”直播间，与大家共同分享了关于移动应用安全和物联网安全的最新观点。...新革命 从“移动应用”到“万物互联” 每一次应用场景和应用需求的大变迁都在孕育新的机遇。后疫情时代，业务在线化比例急速提升，万物智联真正成为产业发展的主旋律。...梆梆安全从“保护您的App”到“保护您的软件”，从提供移动App全生命周期的一体化安全服务解决方案，到如今可以提供满足车联网、智能家居等物联网领域的泛应用保护需求，梆梆安全正跑在万物互联的赛道上，期待它为产业创造更多惊喜

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解码2022中国网安强星丨从“单兵突破”到“体系化作战”，看奇安信的网络安全“攻守之道”

由中国网络安全产业联盟（CCIA）、科技云报道共同主办的“解码2022中国网安强星”活动正式拉开帷幕。...本次活动以“网安力量 照见未来”为主题，邀请荣获“2022年中国网安产业竞争力50强、成长之星、潜力之星”的企业高层做客直播间，从行业、技术、市场等多角度探讨网安相关话题，探究企业背后的创新力量和安全实力...面对不确定的未来，企业安全人员既要全方位保护网络安全，又必须像攻击者一样思考。 7月27日，奇安信集团副总裁张龙做客“解码2022中国网安强星”直播间，与大家分享了网络攻防和安全防护的最新观点。...从“技术思维”到“全局视角” “安全对处于数字化转型过程中的企业来说，已不再是一个单纯的技术问题，而是一个从企业观念、流程建设、组织建设、运营体系到IT架构设计的全局视角来思考的问题，更多的需要转变思维方式...张龙表示，企业应当将安全的地位应该提升到最高层级，从全局安全的思路出发，设计全局的安全架构，从而让企业在不断通过新技术拓展新业务的时候，不至于遭受不可估量的伤害。

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Python3 编程笔记

模块 5 file()函数 6 内置函数 7 __init__.py 文件的作用 8 判断键是否存在于字典中 9 异或运算 10 内建函数 isalnum() 11 内建函数 callable() 12...特殊地：a[::-1] 相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即倒序。...，可以使用 global 关键字进行更改，更改后的全局变量将以新的值在全局范围内继续起作用。...global关键字：声明此变量为全局变量 在一个函数中，对全局变量进行修改的时候，是否需要使用 global 进行说明要看是否对全局变量的执行指向进行了修改如果修改了执行指向，即让全局变量指向了一个新的地方...sys.argv 用法 sys.argv[] 用来获取命令行参数，sys.argv[0] 表示文件路径本身，所以参数是从 sys.argv[1] 开始 super() 函数 深入理解 super() 函数在类的继承中

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python学习总结

我很喜欢这门语言，因为它的简洁灵活，易学，易读，可移植并且功能强大。 高级 可以说，每一代编程语言的产生，我们都会达到一个新的高度。...从汇编语言，到C Pascal等，伴随着C语言的诞生，产生了C++、Java这样的现代编译语言，之后有了强大的可以进行系统调用的解释性脚本语言Python、 Perl......在 Python 中,由于内存管理是由 Python 解释器负责的,所以开发人员就可以从内存事务中解放出来,全神贯注于最直接的目标,仅仅致力于开发计划中首要的应用程序。...解决方法： 1.知道系统所使用的编码格式 2.把获取的页面先用系统格式解码，然后在编码为utf8格式 3.你的脚本中统一使用uft8编码 4.处理结束，把你的字符串先utf8解码，然后系统格式编码...假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

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流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（二）

dictcomp（dict 推导）通过从任何可迭代对象中获取 key:value 对来构建一个 dict 实例。示例 3-1 展示了使用 dict 推导从相同的元组列表构建两个字典的用法。...update 方法允许从任何其他映射、提供 (key, value) 对的可迭代对象以及关键字参数进行批量插入或覆盖项目。...映射构造函数也在内部使用 update，允许实例从映射、可迭代对象或关键字参数初始化。...因此，我们从 Python 3 的str中获取的项目是 Unicode 字符，就像在 Python 2 中的unicode对象中获取的项目一样——而不是从 Python 2 的str中获取的原始字节。...' 构建bytes或bytearray实例的其他方法是使用它们的构造函数，并提供： 一个str和一个encoding关键字参数 一个可提供值从 0 到 255 的项目的可迭代对象 一个实现缓冲区协议的对象

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推荐一款Web渗透测试数据库

支持非常丰富的编解码方式，方便做payload编码 1.2 资源文件 各种渗透测试常用的资源文件，包括各种爆破字典、exploit、webshell、攻击payload等 ---- 2 安装 从这里下载最新版本...pen.py的password子命令提供了根据社工信息生成密码字典的功能，能够设置不同关键字生成密码字典 该模块可通过以下要素组合生成密码： 全名，--fullname，名字中各个字中间加空格，例如"...子命令提供了URI敏感文件爆破，URI爆破字典生成的功能 例如： # 生成web打包备份、敏感文件字典，后缀名使用jsp和jspx，自定义关键字xxx，指定输出结果dict.txt pen.py uribrute...3.1.12 字典维护 script/wordlist.py提供了字典文件维护的功能，包括： 将多个字典文件merge到数据库中 对每个字典项进行打分计算 按照评分高低导出字典文件 例如： # 按照评分高低从数据库.../user-password/password/password.db -s 100 # 将字典文件test.txt merge 到数据库password.db中，重复项分值+1 wordlist.py

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【MMDetection 超全专栏】一，结构设计和官方文档2.0伪译

mmdet: apis: 分布式环境设定(1.x,2.0移植到mmcv),推断,测试,训练基础代码 core: anchor生成,bbox,mask编解码,变换,标签锚定,采样等,模型评估,加速,优化器...,并做适当更新,包括环境搜集，预加载模型文件,分布式设置，日志记录等 2.1 build系列函数调用build_from_cfg函数,按type关键字从注册表中获取相应的对象,对象的具名参数在注册文件中赋值...Figure 3: data pipeline 蓝色块为管道算子，一个算子为一个数据增强算法，从左到右，依次字典进，字典出。关于数据结构，可参考第二节数据处理。...基础变换层由forward函数得到变换的结果，怎么放到Loss中去，其中所涉及到的数据细节操作，是比较关键的。mmdet中会在head模块中实现对应的loss函数，最终被汇集到检测模型的loss中去。...0.2.8 版本变化补充 2.0相对于1.x版本，从代码上主要有这些改变: core内部做了一些改写，比如anchor中的tagret移走了，增加了分割数据结构，抽象了bbox的编解码,新增iou_calculators

3.5K51

语音识别系统的分类、基本构成与常用训练方法 | Machine Speech

对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型。 （5）语音解码和搜索算法 解码器：即指语音技术中的识别过程。...针对输入的语音信号，根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络，根据搜索算法在该网络中寻找最佳的一条路径，这个路径就是能够以最大概率输出该语音信号的词串，这样就确定这个语音样本所包含的文字了...所以解码操作即指搜索算法：是指在解码端通过搜索技术寻找最优词串的方法。 连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。...搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。当今的主流解码技术都是基于Viterbi搜索算法。...（2）隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM)是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。

4.7K30

语音识别流程梳理

语音识别流程 语音识别流程，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程，它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。...加窗 因为后面会对信号做FFT，而FFT变换的要求为：信号要么从-∞到+∞，要么为周期信号。现实世界中，不可能采集时间从 -∞ 到 +∞ 的信号，只能是有限时间长度的信号。...隐马尔可夫模型是一个离散时域有限状态自动机，这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。...它的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。 语音识别中常用的语言模型是N元文法（N-Gram），即统计前后N个字出现的概率。...字典 语音识别中的字典，就是发音字典，是字词对应的音素index集合，是字词和音素之间的映射。

8.2K30

Python科学运算之结构数组

三体智子 http://www.bizhi88.com/bizhi/320045.html 聊起结构体,其实应该说说C语言的结构体~ 首先接触的C 数组允许定义可存储相同类型数据项的变量，而结构是 C...这里用字典这个数据结构无疑是最合适的.字典有两个关键字：names，formats。 每个关键字对应的值都是一个列表。...，改变原始数组中的对应 字段： 结构像字典一样可以通过字符串下标获取其对应的字段值： 我们不但可以获得结构元素的某个字段，还可以直接获得结构数组的字段，它返回的是原始数组的视 图，因此可以通过修改b[...我们可以写一个C语言来进行对二进制数据的解码 注意,一定要构造一个存放数据的容器 这部分代码就是解码的核心程序 结构类型中可以包括其它的结构类型，下面的语句创建一个有一个字段f1的结构，f1的值是另外一个结构...，字典的关键字为结构中字段名，值为字段的类型描述，但是 由于字典的关键字是没有顺序的，因此字段的顺序需要在类型描述中给出，类型描述是一个组元，它的第二个值给出字段的字节为单位的偏移量，例如age字段的偏移量为

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requests做接口测试

四、post请求 1.以表单形式传递参数： 想要发送一些表单形式的数据，只需简单的传递一个字典给data关键字，在发送请求的时候，会自动编码为表单的形式，例如： content={‘key1‘:‘value1...对于字典，json会假设key是字符串（字典中的任何非字符串key都会在编 码时转换为字符串），要符合JSON规范，应该只对python列表和字典进行编码。...#返回的具体内容 #类型为string 除此之外，requests中也带有带有一个内置的json解码器，将返回的内容转换为dict import requests... 那么通过json解码器转为dict后，想要查看到返回内容中某个具体参数的值，就比较方便啦!...) -----结果----- UTF-8 也可以进行指定编码,当改变了编码方式是后，每次获取响应内容，都会使用新的编码方式（建议在所有情况下都使用utf-8，如果你对编码一点都不了解，那使用utf-8

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OpenFlow协议库开发者指南

为了减少冗长的定义和重复性代码，通过代码生成器从YANG模型推出传输对象和服务API....如果收到的消息比OpenFlow最短消息(8字节)短, OF帧解码器等待更多的数据.接收至少为8字节后,解码器检查OpenFlow头长度.如果仍然有一些字节丢失,解码器等待它们.其他的帧解码器发送正确长度的消息到下一个处理程序中的通道管道...发现解码器转换接收的消息进入DTO (DataTransferObject).如果没有发现解码器, 返回null.之后返回转换的DTO到OF报文解码器,此解码器检查是否为null.当DTO为null,解码器把此状态记录日志中...基本原理 为了使用扩展需要增加现有模型和注册新(反)序列化器. 增加模型: 1. 创建新增加 Register (de)serializers: 1.创建你的（反）序列化器 2....我们创建一个新模型, 导入"openflow-types.yang" (不要忘记更新你的pom.xml和api依赖).现在我们创建了foo操作标识: 这将作为我们结构中的类型.

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