本文是由罗艺老师主讲的『端到端声源分离研究进展』公开课整理而来。内容主要覆盖了单通道和多通道上端到端音源分离的现状和进展以及未来的研究方向。...image.png 单通道端到端音源分离研究 ---- 频域方法中广泛使用神经网络估计TF- Masking，并作用于混合语音从而得到分离语音。...目前多通道端到端语音分离研究主要集中在两个方向：神经网络波束形成以及单通道模型向多通道扩展。 基于输出的神经网络波束形成方法主要有DeepBeam和Beam-TasNet方法。...image.png 一些问题和未来展望 ---- 如何得知混合音频中有多少说话人？在会议或讨论场景中两人同时说话的占比一般最高只为30%左右，大多数时间为一个人甚至没有人说话。...端到端则相对更容易一点，可以直接计算网络的输出和目标声源之间的指标，包括频域指标和时域指标。整体上来讲，目前对于可以广泛应用到端到端和非端到端的指标仍需研究。 3.
Model-View-Controller模式最开始出现于Client-Server流行的时代，它很好地解决了视图展示代码和模型及其业务逻辑代码的耦合。...随着Browser-Server应用的普及，它也跟着进入了服务端编程领域。常见的框架如Spring MVC，目前是事实上的Web MVC框架的工业标准。...View层的实现从服务端的脚本语言如JSP，到服务端渲染的模板引擎如FreeMarker，进而到目前的动静分离。通常一次MVC的请求，在框架里面流程如下。 ?...而边界服务的To B业务和运营管理后台 通常是View（vue.js + html） 和 Controller (nodejs) 由前端团队实现。...未来，纯粹的Web MVC框架可能会直接消失了，而其思想将在软件设计分层中体现。
在移动端高效的模型设计中，卷积拆分和分组几乎是不可缺少的思想，那么它们究竟是如何高效，本身又有哪些发展呢。...然后将这个卷积的步骤分解为3个独立的方向[1]，即通道方向，X方向和Y方向，如上图(b)，则具有更低的计算量和参数量。...【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets 2.4 分组卷积性能的进一步提升 对于MobileNet这样的网络结构，还可以从两个方向进行提升，第一个是增加分组的信息交流，第二个是更加智能的分组...Squeeze模块使用1×1卷积进行通道降维，expand模块使用1×1卷积和3×3卷积用于通道升维。 ?...总结 分组卷积之所有有效，一个是因为网络中的空间和通道的冗余计算使得其性能可以保持，而简单的分组并行计算又非常适合于GPU等处理器，因此在移动端高效率模型中广泛使用，是必须掌握的思想。
下面T客户为大家解读EMM报告最后一篇，关于企业用户实践情况、未来发展趋势和专家点评。...和信息化负责人更希望EMM能与具体的移动业务结合，保障具体的移动业务应用场景是一个可控安全的环境。...三、医疗、IT服务等行业将成为EMM市场重要的用户群 4.与信息安全产品跨界融合将是EMM的重要突破口 根据移动信息化研究中心数据显示：23.6%的企业用户希望EMM具备从传统桌面端到移动端整体安全的解决方案能力...专家点评 下面为大家分享移动安全专家郑磊点评EMM现状、发展趋势等问题 一、跨界还是有难度 国内各大厂商依然在主流的4块（设备安全、内容安全、应用安全、交易安全）中自己的强势领域继续突破，而相应的每一块的技术壁垒都非常高...三、风控成为新领域 EMM未来会形成新的分支领域——风险控制。
在大型的FPGA和快速的CPU服务器上，放置和路由需要花费3天的时间，很多时候甚至在3天之后软件也不能完成映射。 石油和天然气 在石油和天然气领域，2007年左右出现了一个利基市场。...今天，石油和天然气的预测和模拟仍然很重要，地震成像大部分是在CPU和GPU上完成的，但FPGA的机会仍然存在。我们被提醒“今天的新事物是明天的遗产”，当然，今天的新事物是人工智能和大数据。...新CPU和FPGA进入数据中心的关键障碍不仅是速度和成本，而且是所有可能的I/O设备的软件和驱动程序的可用性。 FPGA进入数据中心的关键是更容易使用。例如，自动化工具使FPGA没有放置和路由的困难。...预测未来 在10年或25年前就能预测到以下的发展吗？虽然世界在变化，但预测似乎保持不变。 1/ 将会出现CPU+FPGA服务器芯片，或直接访问CPU缓存层次的FPGA。有人说会，有人说不会。...6/ 将会出现带有以下功能的FPGA：动态路由、演化连接、运行时灵活数据移动。放置和路由软件，以及FPGA之上的的完整软件栈，都将是开源的。这方面已经有Yosys和Lattice的初步努力。
现状 Rust是目前最有未来的一门语言，已在所有领域开花结果。 操作系统 英特尔已经开始致力于让Rust实现与C相同的功能，微软也或将加入其中。...podman 所在的 https://github.com/containers 组织，已经写了很多轮子, 包括 buildah 和 skopeo 这两个工具,与 podman 一起被称为下一代容器工具...前端原来是js和ts的天下，js是号称网页版的汇编，ts是完全兼容js的更高级的语言，js工具链都是js编写的。如今javascript的所有工具链快要完全被rust取代了。...前端两大发展方向：wasm和js/ts 都被rust拿下。 web框架 多如牛毛的用于web后端开发的Rust web框架。...Rust FFI（Foreign Function Interface） 参考 https://doc.rust-lang.org/nomicon/ffi.html 上面都是Rust生态的现状，那未来呢
演讲主要介绍了WAVE（Web Application Video Ecosystem——Web应用视频生态系统）的背景、现状和未来发展方向。...他分别介绍了常见编码和加密（CENC）、常见媒体应用格式（CMAF）、DASH和HLS、HTML5的EME和MSE这几个方面的标准与WAVE之间的关系。...然后演讲者介绍了WAVE的现状，包括什么是WAVE以及哪些人在从事这项工作、WAVE在内容、应用和设备这三个反面所做的工作。 这其中演讲者着重介绍了WAVE是什么。...演讲者还提到了种类繁多的web播放器，他希望人们在提升帮其性能的同时，更需要关注HTML5 API上的和内容上的一些变化。 最后的话题是WAVE的未来。...首先，在1989年tcp/ip的出现使得主机量暴增；然后是浏览器的出现使得服务器和客户端分离，使得网站暴增；从而，演讲者预见到媒体格式DASH、HLS和HTML5标准的出现将会使商业媒体服务暴增，从而提出了
WebRTC的现状和未来：专访W3C WebRTC Chair Bernard Aboba（上） 可扩展视频编码 可拓展视频编码（SVC）可以说是处理来自同一发送者的多个媒体流以处理组呼叫中每个接收者的不同条件的更好方法...我认为许多会议服务都支持RID和MID，Medooze和Janus都支持。关于SVC的理解之一是，在VP8和VP9中都是必需的-解码器必须支持这一点。因此，没有什么可以谈判的。编码器可以将其推出。...它具有某种H.264类型的MAL单元语义，因此有点像H.264和VP9之间的交叉。 但是从会议服务器的总体使用模型的角度来看，它非常独特，因为你具有端到端加密，因此，例如，你不应该解析AV1 OBU。...可插入的流和SFrame 可插入的流是与编解码器独立性松散相关并且与端到端加密（e2ee）直接相关的一个主题。...出现的概念之一是网络神经网络API。之前你看到的是很多像TensorFlow这样的库使用了像WebGL或者WebGPU这样的东西。但是如果你仔细想想，这并不是一个完全有效的方法。
然后将这个卷积的步骤分解为3个独立的方向[1]，即通道方向，X方向和Y方向，如上图(b)，则具有更低的计算量和参数量。...假如X是卷积核宽度，Y是卷积核高度，C是输入通道数，如果是正常的卷积，那么输出一个通道，需要的参数量是XYC，经过上图的分解后，参数量变为X+Y+C，一般来说C>>X和Y，所以分解后的参数对比之前的参数约为...MobileNet网络 【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets 2.4 分组卷积性能的进一步提升 对于MobileNet这样的网络结构，还可以从两个方向进行提升，第一个是增加分组的信息交流...Squeeze模块使用1×1卷积进行通道降维，expand模块使用1×1卷积和3×3卷积用于通道升维。 ?...总结 分组卷积之所有有效，一个是因为网络中的空间和通道的冗余计算使得其性能可以保持，而简单的分组并行计算又非常适合于GPU等处理器，因此在移动端高效率模型中广泛使用，是必须掌握的思想。
//判断是手机端还是pc端 function isPc(){ if(window.navigator.userAgent.match(/(phone|pad|pod...MQQBrowser|JUC|Fennec|wOSBrowser|BrowserNG|WebOS|Symbian|Windows Phone)/i)) { return true; // 移动端...}else{ return false; // PC端 } }
Keynote和其他相关视频在11月底放出来了，我拖延了一段时间才看，具体视频在这里：https://youtu.be/mUq_h3oArp4 我不知道国内网站有没有，没有的话，可能国内朋友要看就要自己想办法了...很方便可以和其他的系统进行整合。...其次是join和aggregation的hash table实现，我虽然不清楚大概要做什么，我猜是想学习ClickHouse。
卷积神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。...这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话等。因此，卷积神经网络在过去几年内变得非常流行。...随着卷积神经网络的流行，我们看到人们试图用各种方法来提升RNN模型的效果。...由于向量表达是神经网络界的自然语言，所以记忆的是一组向量值： 但是，读和写的过程又是怎样的呢？这里的挑战在于我们想区分这两个过程。...聚焦机制还能用作卷积神经网络CNN和RNN模型的接口。这使得RNN模型每一步都在关注图片的不同区域。这种方法的用途之一就是给图片添加描述。首先，用卷积神经网络处理图像，提取高层次的特征。
，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。...这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话等。因此，卷积神经网络在过去几年内变得非常流行。...随着卷积神经网络的流行，我们看到人们试图用各种方法来提升RNN模型的效果。其中，有四个方向的改进效果比较显著： ?...由于向量表达是神经网络界的自然语言，所以记忆的是一组向量值： ? 但是，读和写的过程又是怎样的呢？这里的挑战在于我们想区分这两个过程。...聚焦机制还能用作卷积神经网络CNN和RNN模型的接口。这使得RNN模型每一步都在关注图片的不同区域。这种方法的用途之一就是给图片添加描述。首先，用卷积神经网络处理图像，提取高层次的特征。
AI如何改变教育领域的现状和未来呢？...AI可以通过以下方式扩大教育的覆盖和公平性，例如： AI可以通过互联网和移动设备，提供更广泛和便捷的教育资源和服务，帮助那些因为地理、经济、社会等因素而无法接受传统教育的人群。...AI可以通过以下方式促进教育的创新和发展，例如： AI可以通过不断的数据收集和分析，提供更准确和深入的教育研究和评估，帮助教育者和决策者改进和优化教育政策和实践。...AI可以通过不断的知识获取和生成，提供更新颖和前沿的教育理论和模型，帮助教育者和学习者拓展和更新教育领域的知识边界。...总之，AI是一种强大和有潜力的教育伙伴，它可以在多个方面改变教育领域的现状和未来，为教育者和学习者带来更多的机会和挑战，也为教育的质量和效率，个性化和优化，覆盖和公平性，创新和发展，提供了更多的支持和方案
Xamarin 社区工具包是一个使用 Xamarin.Forms 进行移动开发的可重用的元素集，包括动画、行为、转换器、效果和辅助工具。...他是微软的高级软件工程师，是 Xamarin 社区工具包开发和维护团队的核心一员。在这次采访中，我们探讨了 XCT、向 MAUI 的过渡以及他们未来的路线图。...InfoQ：您希望看到 XCT 未来包含哪些特性？ Gerald Versluis：现在有很多很棒的控件和库都是由社区推动的，都是隐藏的宝藏，如果能把其中一部分添加到我们的小工具包里，那就太好了。...它们已经有了很多控件，但也有很多控件在桌面上运行得非常好，在移动端上却不那么好。...我们可以在可能的情况下共享代码，也可以根据需要使用.NET MAUI 和 Windows 专用的代码，并且未来有望扩展到 CommunityToolkit 家族...CommunityToolkit.Blazor
从文字出现的第一天开始，人类对阅读的需求就没有停过，阅读背后的资讯和知识获取的深层次需求在文字出现之前就已存在。...沉浸式阅读时代，新闻客户端生变 如果说过去移动互联网阅读是一份报纸，未来它会更像一本满足用户深度阅读需求的杂志。杂志发行频率更低不过每期内容更多，并且都是深度、精华的内容。...新浪新闻客户端精读，点击视频即可观看，无需跳转 精读沿袭了新浪在门户时代的“专题”的做法，针对热点事件做丰富的深度、精选内容，让用户一站式了解关于事件的一切来龙去脉和扩展信息。...2、编辑正在收复失地 过去几年中国新闻客户端发生了一个重大的基础模式变化，即UGC和PGC模式兴起，今日头条为代表的客户端成为平台，第三方内容生产者入驻，搜狐新闻客户端同样重点做UGC结合PGC的内容模式...编辑的价值又将重要起来，因为任何一本好杂志的灵魂人物都是编辑团队，而移动新闻客户端，正在杂志化。
概念 英文名：convolutional neural network 是一种前馈神经网络，即表明没有环路，普通神经网络的 BP 算法只是用于方便计算梯度，也是前馈神经网络。...卷积的离散和连续解释，其实就是求和符号和积分符号换一下而已 CNN 中卷积的体现在于，在神经元的感受野里的输入和权重滤波器做点积，然后权重滤波器对整个输入在空间维度上一边移动一边做点积，然后求和，所以跟一般的卷积是在时间上移动不同的是...这是二维离散卷积的表达方式，因为权重滤波器是在空间上移动，空间上是有高和宽两个维度的 1.3 滤波器和输出数据体 滤波器是权重滤波器，是待学习的参数 输出数据体才是卷积层神经元 不同的滤波器的权重不同，...1.4 卷积层的输出 滤波器在输入数据体空间上移动，得到一张 activation map，多个滤波器（个数是超参数）都与输入数据体进行卷积，会得到多张在深度方向上堆叠在一起的 activation maps...所谓卷积中移动求和的概念，应该是体现在把点积的结果汇聚成一张 activation map，这也算是求了个和吧！然后一个卷积层的输出就是多个 maps 在深度方向上的叠加。
卷积神经网络与图像识别 我们介绍了人工神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。...卷积神经网络CNN 卷积神经网络与上一章中的普通神经网络非常相似：它们由具有学习权重和偏差的神经元组成。每个神经元接收一些输入，执行点积，并且可选地以非线性跟随它。...整个网络仍然表现出单一的可微分评分功能：从一端的原始图像像素到另一个类的分数。...下面的动画显示了整个Feature Map的计算过程： 步长 那么在卷积神经网络中有一个概念叫步长，也就是Filter移动的间隔大小。上面的计算过程中，步幅(stride)为1。...因此，卷积后Feature Map的深度(个数)和卷积层的filter个数是相同的。 如果我们的步长移动与filter的大小不适合，导致不能正好移动到边缘怎么办？ 以上就是卷积层的计算方法。
在前面的章节中，我们学会了如何使用卷积神经网络进行图像分类。其中我们使用了两个卷积层与池化层交替，加入一个全连接隐层，和一个归一化指数Softmax输出层。...这个结构与LeNet，一个以卷积神经网络先驱Yann LeCun命名的早期神经网络很相似。LeCun也是将卷积神经网络付诸应用的第一人，通过反向传播来进行训练，这是一个当时相当新颖的想法。...LeCun在当时展现了，在识别手写数字的任务上通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到最先进的结果。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台，为世人所知。...回到2012年，Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever实现的可以运行在GPU上的深度卷积网络成为重大突破。他们意识到卷积网络的运算瓶颈（卷积和矩阵乘法）其实都可以在硬件上并行。...AlexNet 2012年的时候，Khrizhevsky，Sutskever和Hinton凭借他们的cuda-convnet实现的8层卷积神经网络以很大的优势赢得了ImageNet 2012图像识别挑战
卷积神经网络基础： 首先看一下全连接网络，即神经元和相邻层上的每个神经元都连接： 如果我们把图像中的像素点顺序排列作为输入层神经元的值，对于28×28像素的图像，输入神经元有28×28=784...，但是在卷积网络中我们把它看成28×28的方形： 输入神经元的一小片区域会被连接到下一层隐层，这个区域被称为局部感受野，然后在输入图像中移动局部感受野，每移动一次，对应一个隐层的神经元，如此重复构成隐层所有神经元...如果局部感受野是5×5的，一次移动一格，输入图像是28×28的，那么隐层有24×24个神经元。...接下来计算第一个通道和卷积核对应第一层的卷积，同样的，计算第二、三个通道和卷积核对应第二、三层的卷积，卷积就是矩阵对应元素相乘之后再相加。最后这三个结果相加，在加上偏置，作为输出。...卷积神经网络的反向传播： 首先回顾一下一般的前馈神经网络的反向传播： 详细内容可参看：神经网络基础和反向传播推导 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，
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