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基于不同单元的端到端语音识别

中文信息学报 2024年第1期38卷 166-172页

作者：张岩艾斯卡尔·艾木都拉米吉提·阿不里米提新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

端到端语音识别技术不需要文本和语音序列的强制对齐过程,且比传统语音识别系统有着更为简单直观的结构和更好的适应能力,它不需要精准的发音词典,在资源匮乏语言的语音识别研究中有更好的发展前景。该文在循环神经网络(RNN)和链接时序... 详细信息

端到端语音识别技术不需要文本和语音序列的强制对齐过程,且比传统语音识别系统有着更为简单直观的结构和更好的适应能力,它不需要精准的发音词典,在资源匮乏语言的语音识别研究中有更好的发展前景。该文在循环神经网络(RNN)和链接时序分类(CTC)的基础上,实现维吾尔语不同粒度的端到端的语音识别系统,且在较少的语料库(THUYG公开语料库)上将该方法和传统的HMM语音识别框架进行比较。单音素基础上端到端方法的表现超过传统HMM-GMM框架,CER下降10.6%,而且经过稍微减少冗余后的以单字符作为建模单元的端到端语音识别系统对比基于三音素的HMM-GMM系统CER下降2.23%。对于资源匮乏语言,粒度单元的优化方法将是提高性能的下一个研究目标。

关键词：端到端技术语音识别维吾尔语链接时序分类

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干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演

中国环境科学 2024年第4期44卷 2208-2216页

作者：买买提·沙吾提阿不都艾尼·阿不里胡昕新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830017 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830017 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830017

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金... 详细信息

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R^(2)高于OLS,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑.

关键词： GWR及OLS模型土壤重金属含量高光谱空间分布特征渭干河-库车河绿洲

早、中晚期帕金森病患者脑铁沉积与微观结构变化特点及相关性研究

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临床放射学杂志 2024年第6期43卷 912-916页

作者：蒋爽阿卜杜热合曼·阿卜力米提邵华王云玲丁爽新疆医科大学第一附属医院影像中心 830050 新疆医科大学附属肿瘤医院

目的联合定量磁敏感图(QSM)及神经突方向离散度与密度成像(NODDI)研究帕金森病(PD)患者脑内铁沉积量与微观结构随疾病进展的演变规律及其两者之间的相关性。方法 41例PD患者(PD组)根据Hoenh-Yahr分级分为早期PD组(PD-1)和中晚期PD组(PD... 详细信息

目的联合定量磁敏感图(QSM)及神经突方向离散度与密度成像(NODDI)研究帕金森病(PD)患者脑内铁沉积量与微观结构随疾病进展的演变规律及其两者之间的相关性。方法 41例PD患者(PD组)根据Hoenh-Yahr分级分为早期PD组(PD-1)和中晚期PD组(PD-2),同时纳入23名健康对照者(HC组)。三组铁沉积量及NODDI相关参数的差异比较采用单因素方差分析,QSM与NODDI各参数间的相关性采用Spearman相关系数分析。结果与HC组相比,PD患者多个核团存在不同程度的Vic值、Viso值、ODI值的降低及铁沉积量的异常升高。PD-1组中,黑质及红核的ODI值、苍白球的ODI值及Viso值与对应核团的定量磁敏感值之间存在相关性(r=-0.532,P=0.016;r=0.514,P=0.020;r=-0.516,P=0.020,r=-0.479,P=0.033);而PD-2组中,壳核的Vic值、苍白球的Vic值及ODI值与对应核团的定量磁敏感值之间存在正相关(r=0.610,P=0.003;r=0.575,P=0.006;r=0.508,P=0.019)。结论随着PD的病程进展,PD患者脑内存在铁沉积量异常及微观结构改变,且两者之间具有一定的相关性。

关键词：帕金森病定量磁敏感图神经突方向离散度与密度成像

基于文献统计和模型拟合的污水处理厂N2O排放因子

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环境科学 2024年第7期45卷 4063-4073页

作者：阿里亚·阿不力米提王鹏宇王秀蘅哈尔滨工业大学环境学院哈尔滨150090 哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室哈尔滨150090

污水处理过程中氧化亚氮(N_(2)O)的排放不容忽略.基于126个实证的文献统计数据分析发现,污水处理厂(WWTPs)的地域因素对N_(2)O排放因子有显著影响.然而,全球各地区WWTPs的N_(2)O排放因子普遍低于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)... 详细信息

污水处理过程中氧化亚氮(N_(2)O)的排放不容忽略.基于126个实证的文献统计数据分析发现,污水处理厂(WWTPs)的地域因素对N_(2)O排放因子有显著影响.然而,全球各地区WWTPs的N_(2)O排放因子普遍低于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐值.在中国,WWTPs的N_(2)O排放因子(以N_(2)O-N/N_(influent)计)约为0.000 35~0.065 20 kg·kg^(-1).同时,不同污水处理工艺的N_(2)O排放因子也存在显著差异,尤其序批式活性污泥(SBR)工艺具有较高排放.采用统一的缺省排放因子进行核算容易高估N_(2)O排放量,建议各国进行实际监测或模型研究,以制定适合本土情况的分类排放因子.此外,在126个实证数据中,基于总氮(TN)去除量的N_(2)O排放因子与TN去除率呈弱负相关,更符合生物处理化学计量学,可以提供准确的N_(2)O核算方法.为此,建立数字孪生模型对案例厌氧-缺氧-好氧(AAO)WWTP进行动态模拟,全面量化N_(2)O的动态排放行为,证明N_(2)O排放具有明显的季节性和日变化性,且仅相当于IPCC推荐排放因子计算值的11%.比较散点线性拟合和分类平均值指数拟合方法,发现后者能更准确地反映N_(2)O排放因子与TN去除率之间的负相关,进一步建立了基于TN去除量的N_(2)O平均排放因子与TN去除率的指数回归方程以预测N_(2)O的排放.本研究提供的动态模拟和分类指数拟合方法对同类WWTPs精确核算N_(2)O具有重要参考价值,可为理解和应对N_(2)O排放问题提供帮助.

关键词：氧化亚氮(N_(2)O) 排放因子动态模拟污水处理厂(WWTPs) 总氮去除

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阿魏：印度人的家乡臭味

英语世界 2024年第4期 26-30页

作者：玛杜尔·贾弗里修文乔中国石油大学(北京)

What is it about this ancient spice that so haunts the senses?究竟是什么让这种古老的香料如此令人魂牵梦绕？在印度的欧洲人称阿魏为“魔鬼的粪便”。阿魏可能是世界上最臭的香料，连它的名字（asafetida）也含“恶臭”（fetid）...

What is it about this ancient spice that so haunts the senses?究竟是什么让这种古老的香料如此令人魂牵梦绕？在印度的欧洲人称阿魏为“魔鬼的粪便”。阿魏可能是世界上最臭的香料，连它的名字（asafetida）也含“恶臭”（fetid）之义，以示合理警告。然而，自古以来，印度人就热衷于食用阿魏，他们会用一小撮阿魏来帮助自己消化豆类和蔬菜。在《霍布森-乔布森》这本重要的英印词汇和短语词典中，记录了一个16世纪的印度故事。

关键词：

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拼贴艺术演变史

英语世界 2024年第2期 8-13页

作者：凯莉·里奇曼–阿卜杜施慧静上海工程技术大学

纵观整个20世纪，各路艺术家纷纷开始探索拼贴艺术——他们隶属多项艺术运动，创作媒介和艺术风格也多种多样。让他们着迷的正是拼贴独一无二的美感和与众不同的拼制过程带来的艺术创造性和创新性。2随着越来越多的艺术家探索拼贴艺术...

纵观整个20世纪，各路艺术家纷纷开始探索拼贴艺术——他们隶属多项艺术运动，创作媒介和艺术风格也多种多样。让他们着迷的正是拼贴独一无二的美感和与众不同的拼制过程带来的艺术创造性和创新性。2随着越来越多的艺术家探索拼贴艺术，这门艺术从现代主义时期萌芽，一路发展到当代艺术的世界，经历了一系列的变化。在这里，

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