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根据该公司披露的数据，“北脑二号”在通道数、采样率、采样精度和噪声等电极的关键指标上与Neuralink等国际知名脑机公司披露的数据比肩，甚至多项优于...推动脑机接口技术与大模型技术、具身智能技术、智能传感技术进行交叉融合...

根据阿谱尔(APO Research）的统计及预测，在2023年至2029年的预测期内，全球白噪声机市场预计将以6%的复合年增长率增长。可支配收入的增加、生活方式的改变、健康意识的增强等是预计在预测期内推动市场增长的一些因素。现代...

高斯噪声也称为白噪声，是一种服从正态分布的随机噪声。在深度学习中，训练时往往会在输入数据中加入高斯噪声，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这称为数据扩充。通过向输入数据添加噪声，模型被迫学习对输入中的微小变化具有...

且是事先给定的常量，代表从到这一步的方差，且正因为设置的比较小，所以使得的均值在附近，换言之，相当于就是在的基础上加了一些噪声，而且是渐进式逐步增加/扩散的，当然从加噪大小的角度上讲，前期加噪较弱，后期加噪加强...

但是，噪声源和吸收光谱在实际应用中是未知的，因此难以获得固定的参数值使得滤波效果达到最优。为了解决这个问题，研究人员提出了一种优化的自适应S-G算法，将深度学习网络与传统的S-G 滤波相结合，以提高测量系统的性能。...

研究了不同场景下的不平衡噪声程度对混合框架性能的影响，并通过对场景进行敏感性分析，揭示了更多关于模型特征的见解。03 研究基于4个不同的数据集，将7个最先进的FDD模型与本文所提出的 GAN-CLSTM-ELM 混合框架进行对比研究...

在此，作者首先分析视频扩散模型的时间建模机制，并研究了初始噪声的影响，提出免调优、实现更长视频推理的FreeNoise。受此启发，作者提出了FreeNoise，其关键思想是构建一个具有长程相关性的噪声帧序…

在原始扩散模型中，噪声调度通常遵循一个复杂的时间步序列。团队采用了一种更简单的线性衰减策略，让噪声水平在训练过程中线性地从最大值衰减到零，而不是遵循复杂的非线性衰减路径。这种简化的噪声调度策略使得模型在训练过程...

这是另一个有趣的话题，现在在神经网络模型中被大量使用）带有带噪音的波浪，黑色是我们想要的波浪，绿线是噪音。如果我隐藏图表中的颜色，我们几乎无法将噪声从干净的数据中分离出来，但是傅立叶变换在这里可以提供帮助。...

针对混合声学模型DNN-HMM在训练时依赖HMM对训练数据的标注并且序列必须强制对齐的问题，以及DNN-HMM模型存在的建模能力和序列分割问题上的不足，将CTC与LSTM模型相结合，建立一种LSTM-CTC模型，既可以降低词错误率，也可以缩短...