在构建一个复杂的语音 AI 机器人系统时，从接受自然语言命令到安全地与环境和周围的人实时交互，开发人员很容易被其复杂性吓倒。但事实上，利用开发工具，今天的语音 AI 机器人系统可以将任务执行到以前机器无法实现的水平。 国外一个开发者，将Jetson AGX Orin开发套件装到一个机器狗上，让它摇身一变，变成一款支持语音 AI 的机器人，可以自行取饮料。为了轻松添加语音 AI 技能，例如自动语音识别(ASR) 或文本转语音 (TTS)，许多开发人员在构建复杂的机器人系统时会利用更简单的低代码构建块。 让我们
目前有数百万人遭受语言障碍（speech impairments）的影响，根本原因主要是神经或遗传疾病导致的身体损伤、脑损伤或听力丧失。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
本文将对TPU中的矩阵计算单元进行分析，并给出了SimpleTPU中32×32的脉动阵列的实现方式和采用该阵列进行卷积计算的方法，以及一个卷积的设计实例，验证了其正确性。代码地址https://github.com/cea-wind/SimpleTPU/tree/master/lab1
PCR-SBT方法是世界卫生组织WHO推崇的HLA 分型的金标准，其实就是指的直接测序，无论是WGS, WES, RNA_seq 数据都可以。近几年来涌现了很多的软件，支持从NGS测序数据直接确定HLA Allel, HLAminer 就是其中之一。
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
选自Google AI Blog 作者：Paul Hongsuck Seo和Arsha Nagrani 机器之心编译 编辑：泽南 一个模型在五项基准上都实现了重大进步，该研究已被 CVPR 2022 大会收录。 多模态视频字幕系统利用视频帧和语音来生成视频的自然语言描述（字幕）。这样的系统是朝着构建多模态对话系统的长期目标前进的一步，后者可以轻松地与用户交流，同时通过多模态输入流感知环境。 与关键挑战在于处理和理解多模态输入视频的视频理解任务不同，多模态视频字幕的任务包括生成实用化字幕的额外挑战。这项任务被
通常情况下，网络犯罪分子在通过技术支持服务来进行诈骗活动时，需要使用到一些钓鱼网站，并在钓鱼页面中包含一些伪造的警告信息。 诈骗分子需要通过这些警告信息来欺骗用户，让他们立刻去访问链接中的技术支持中心来获取帮助服务。这也是一种常见的攻击方式。但是在这篇文章中，我们将会给大家介绍一种专门针对谷歌Chrome浏览器用户的新型诈骗技术。 网络诈骗分子又出新花样 告诉大家一个消息，通过技术支持服务来进行网络诈骗的犯罪分子们又设计出了一种新的花招来欺骗那些不明真相的吃瓜群众。通过一张精心设计的图片文件，在配合谷歌
AI视频模型Sora爆火之后，Meta、谷歌等大厂纷纷下场做研究，追赶OpenAI的步伐。
大型语言模型以其强大的性能及通用性，带动了一批多模态的大模型开发，如音频、视频等。
静态页面通常由HTML、CSS 和 JavaScript 等静态文件组成，这些文件在服务器上不会动态生成或修改，所以加载速度通常比较快。也利于搜索引擎的抓取，适合用于展示固定内容的网站，如企业官方网站、产品介绍页、博客文章等。
现阶段还是重点关注完整线粒体的组装方法，原文数据公开，还公布了组装使用的shell脚本，争取重复组装过程
-免费加入AI技术专家社群>> 导读：谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别（ASR）模型，词错率将至5.6%，相比传统的商用方法实现了16％的改进。 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这些都会经过独立训练，同时通常是由手动设计的，各个组件会在不同的数据集上进行训练。AM 提取声学特征并预测一系列子字单元（subword unit），通常是语境依赖或语境独立的音素。然后，手动设计的词典（PM）将声
AI科技评论按：自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
谷歌的研究人员发布了 AudioPaLM，这是一个大语言模型（LLM），可以通过语音传输执行文本转语音（TTS）、自动语音识别（ASR）和语音到语音翻译（S2ST）。AudioPaLM 是基于 PaLM-2 LLM 的，在翻译基准测试上优于 OpenAI 的 Whisper。
在 lichee/rtos-components/thirdparty/Kconfig 中追加：
（1）出现的问题网址：https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
尽管人类可以轻松地识别视频中发生的活动以及预测接下来可能发生的事件，但对机器而言这样的任务却要困难得多。然而，对于时间定位、动作检测和自动驾驶汽车导航等应用，理解视频的内容和动态对机器来说也越来越重要。为了训练神经网络执行这样的任务，使用监督式训练是常用的方法，其中训练数据由人逐帧精心标注的视频组成。这样的标注难以大规模地获取。因此，人们对自监督学习有非常浓厚的兴趣。使用这类方法，模型可以在各种代理任务上训练，而且这些任务的监督自然地存在于数据本身之中。
Spring Security 支持多种不同的数据源，这些不同的数据源最终都将被封装成 UserDetailsService 的实例
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
XSS 又叫 CSS (Cross Site Script) ，跨站脚本攻击。它指的是恶意攻击者往 Web 页面里插入恶意 html 代码，当用户浏览该页之时，嵌入其中 Web 里面的 html 代码会被执行，从而达到恶意用户的特殊目的。它与 SQL 注入攻击类似，SQL 注入攻击中以 SQL 语句作为用户输入，从而达到查询 / 修改 / 删除数据的目的，而在 XSS 攻击中，通过插入恶意脚本，实现对用户游览器的控制，获取用户的一些信息。原理是 WEB 应用程序混淆了用户提交的数据和 JS 脚本的代码边界，导致浏览器把用户的输入当成了 JS 代码来执行。XSS 的攻击对象是浏览器一端的普通用户。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
Introducing Python and Guest Shell on IOS-XE 16.5
AS-REP Roasting是一种对用户账号进行离线爆破的攻击方式。但是该攻击方式利用比较局限，因为其需要用户账号设置 "Do not require Kerberos preauthentication(不需要kerberos预身份验证) " 。而该属性默认是没有勾选上的。
MRCP(Media Resource Control Protocol）媒体资源控制协议，是语音服务器用来向客户端提供各种服务(比如我们熟悉的语音识别和语音合成)的通信协议。MRCP需要承载于其他协议之上，如RTSP (Real Time Streaming protocol)或SIP (Session Initiation protocol)，MRCP协议有两个版本，版本v1依赖于RTSP协议来创建媒体流和数据传输，但版本V1兼容性较差，很难兼容不同厂家的扩展要求。版本v2使用了SIP来负责会话和媒体的创建，增加了扩展性，保证了兼容性，目前大多数使用的都是V2版本。
选自Google Research 作者：Tara N. Sainath、Yonghui Wu 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 近日，谷歌发表博客介绍了他们对端到端语音识别模型的最新研究成果，新模型结合了多种优化算法提升 LAS 模型的性能。相较于分离训练的传统系统，新方法充分地发挥了联合训练的优势，在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。 当前最佳语音搜索模型 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这
语音识别应用于Siri、谷歌Voice和Amazon Echo等云服务中，越来越受欢迎，这大大增加了对ASR推理的计算需求。我们现在正在为我们的gpu加速管道提供低延迟的在线ASR支持，为您现有的Kaldi模型带来数量级的加速。该技术既可用于数据中心的高吞吐量ASR云服务，也可用于Jetson家族的低功耗嵌入式设备。
----我相信很多小伙伴在初次接触 Spring Security 时，一定会被这个问题所困扰，例如如下两段配置：
机器之心报道 参与：机器之心编辑部 2018 年 5 月 8 日，一年一度的谷歌 I/O 开发者大会在美国加州山景城开幕。2016 年谷歌从移动优先到人工智能优先（AI-first），两年来我们从谷歌 I/O 看到了谷歌如何践行这一战略。在今日刚刚结束的 Keynote 中，机器学习依旧是整个大会的主旋律：谷歌发布了 TPU 3.0、Google Duplex，以及基于 AI 核心的新一代安卓操作系统 Android P，也介绍了自己在 News、Map、Lens 等众多产品中对 AI 与机器学习模型的应用
选自googleblog 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 谷歌表示，推出通用语音模型（USM）是其未来支持 1000 种语言的关键一步。 去年 11 月，谷歌宣布推出「1000 种语言计划」，旨在构建一个机器学习 (ML) 模型，支持世界上使用最广泛的 1000 种语言，从而为全球数十亿人带来更大的包容性。然而，其中一些语言的使用人数不到两千万，因此核心挑战是如何支持使用人数相对较少或可用数据有限的语言。 现在，谷歌公开了更多有关通用语音模型 (USM) 的信息，这是支持 1000 种语言的第一步。USM
variables：用来存放 properties 节点中解析出来的 Properties 数据。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说c# access数据库[连接数据库代码],希望能够帮助大家进步!!!
Spring Boot 集成Shiro和CAS 请大家在看本文之前，先了解如下知识点： 1、Shiro 是什么？怎么用？ 2、Cas 是什么？怎么用？ 3、最好有Spring基础 可以先看看这两篇文章，按照这2篇文章的内容做一遍： Spring Boot Shiro 权限管理 CAS单点登录 首先看一下下面这张图： 第一个流程是单纯使用Shiro的流程。 第二个流程是单纯使用Cas的流程。 第三个图是Shiro集成Cas后的流程。 【流程图高清图连接：http://img.blog.csdn
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机，今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里，他继续告诉大家： 如何从C
整理 | 禾木木 责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 去年11月，谷歌曾宣布“1000 种语言计划”，通过建立一个机器学习模型，从而支持世界上使用人数最多的 1000 种语言。 近日，谷歌正式发布 20 亿参数通用语音模型——USM，可支持 100 多种语言自动识别内容检测。谷歌将其描述为“最先进的通用语音模型”，拥有 20 亿个参数，经过了 1200 万小时的语音、280 亿个句子和 300 多个语种数据集的预训练。 目前该模型在 Youtube 的字幕生成中已展现
我们知道，为了提高企业研发效能和对客户需求的快速响应，现在很多企业都在着手数字化转型，不仅仅是大厂(阿里，字节，腾讯，百度)在做低代码可视化这一块，很多中小企业也在做，拥有可视化低代码相关技术背景的程序员也越来受重视。
新智元编译 【新智元导读】谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别（ASR）模型，词错率将至5.6%，相比传统的商用方法实现了16％的改进。新方法利用联合训练，结合多种优化算法显著提升LAS模型的性能，在多语言/方言识别方面有令人瞩目的潜在应用。 论文：https://arxiv.org/pdf/1712.01769.pdf 在谷歌的各种语音搜索应用中使用的传统的自动语音识别（ASR）系统，包括一个声学模型（AM），一个发音模型（PM）和一个语言模型（LM），所有这些模型都是在不同的数据集
来源：research.googleblog.com 【新智元导读】谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别（ASR）模型，词错率将至5.6%，相比传统的商用方法实现了16％的改进。新方法利用联合训练，结合多种优化算法显著提升LAS模型的性能，在多语言/方言识别方面有令人瞩目的潜在应用。 论文：https://arxiv.org/pdf/1712.01769.pdf 在谷歌的各种语音搜索应用中使用的传统的自动语音识别（ASR）系统，包括一个声学模型（AM），一个发音模型（PM）和一个语言模型（L
AudioCraft 是一个用于音频生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码，可以产生高质量音频。该项目还提供了其他功能：
1，打开您的 Xcode 工程项目，选择要运行的 target , 选中Build Phases项。
识别「谁说了什么」，也就是「说话人分类」任务是自动理解人类对话音频的关键步骤。例如，在一个医生与患者的对话中，「患者」在回答医生的问题（「你经常服用心脏病药物吗？」）时说了「Yes」，这和医生用反问的语气说「Yes？」的含义截然不同。
Cypress.io 是一个快速、简单和可靠的浏览器测试工具，可以用于任何在浏览器中运行的内容。它支持 Mac、Linux 和 Windows 系统，并提供了安装指南。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。
从上图中可以看出，TCP/IP模型比OSI模型更加简洁，它把应用层/表示层/会话层全部整合为了应用层。
随着现代神经机器翻译 (NMT，neural machine translation) 系统的广泛部署，它们的安全漏洞需要仔细审查。最近发现 NMT 系统容易受到有针对性的攻击，导致它们产生特定的、未经请求的甚至有害的翻译。这些攻击通常在白盒设置中被利用，在这种情况下，已知目标系统会发现导致目标翻译的对抗性输入。然而，当目标系统是黑盒并且攻击者不知道时（例如，安全的商业系统），这种方法不太可行。在本文中展示了基于毒化一小部分并行训练数据的对黑盒 NMT 系统针对性攻击是可行的。表明这种攻击实际上可以通过有针对性地破坏为形成系统训练数据而爬取的网络文档来实现，然后分析了在两种常见 NMT 训练场景中靶向投毒的有效性：from-scratch训练和预训练和微调范式。结果令人震惊：即使在使用海量并行数据（数千万）训练的最先进系统上，在令人惊讶的低投毒预算（例如，0.006%）下，攻击仍然成功（超过 50% 的成功率）。最后，讨论了应对此类攻击的潜在防御措施。
虽然 Bash 十分好用，但在编写脚本的时候，大家通常会选择一种更方便的编程语言，例如 JavaScript 就是一个很完美的方案。不过标准的 Node.js 库在使用之前需要许多额外的操作，比如安装、导入库等，zx 为child_process提供了封装器，用于转义参数并提供切合实际的默认值。
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