语音识别技术在军用话务台中的应用模拟系统研究

介绍了在军用人工话务台系统中实现语音电话簿的基本框架结构,并详细描述了采用微软语音识别技术实现军用电话号码语音识别的详细流程,最后从识别率方面对该识别系统进行测试和分析,实验表明,该语音电话簿系统是稳定和实用的,在一定程度上减轻了话务员的训练和工作强度。     

石油工业专利现状及竞争态势分析

近年来,全球专利申请量大幅攀升,专利制度应用的国际化趋势愈发明显。虽然新兴工业化国家专利申请量实现了高速增长,但截至目前,全球有效专利大部分仍被美日等发达国家持有。在专利受到各国重视的情况下,世界石油工业的专利活动空前活跃。截至2007年底,世界石油工业基本专利申请总量达295197件,其中勘探开发等上游领域（H01类）的基本专利达99541件,占世界石油工业基本专利申请总量的55．7％。中国国内石油工业专利申请量增长速度也明显上升,发明专利比重增加,我国部分企业专利质量指标突出,但在物探、测井、钻井及石油化工领域一半以上的有效发明专利仍被国外公司持有。中国石油集团专利申请大幅增长,在上游技术领域的专利具有一定优势,但专利申请结构有待优化,专利申请质量有待提高,下游技术领域的专利工作有待加强。     

专利文献要义分析

现代社会是信息社会,信息资源已经成为现代社会中最重要的战略资源之一。信息资源开发水平也已成为推动科技、经济、文化和社会发展的重要杠杆,而专利制度导致了专利信息资源的产生,并大大丰富了整个社会的信息资源种类和总量,本文就专利文献的相关概念和特性进行了探讨。专利文献的特点专利文献是包含已经申请或被确认为发现、发明、实用新型和工业品外观设计的研究、设计、开发和试验成果的有关资料,还包括保护发明人、专利     

国内外清洁油品最新专利动态分析

系统分析了国内外清洁油品领域的专利发展轨迹、技术创新主体、技术发展趋势以及该领域的专利申请人技术布局,对比中国清洁油品领域的专利保护现状,分析该领域的关键技术、专利布局等方面的问题与差距。     

埃克森美孚公司的专利发展及启示

1963-2008年,埃克森关孚公司公开的同族专利申请量达到87019件。近10年来,埃克森美孚公司每年基本专利中请量为350件左右,同族专利申请量基本保持在2700件左右。与上游技术领域相比,埃克森美孚更加重视下游和化工技术领域的专利申请,其中催化剂等是下游领域专利申请的重点,注水开采等是上游领域专利申请的重点。除在美国进行专利保护外,埃克森美孚近年来越来越重视通过国际局（PCT）提出基本专利申请,同族专利申请遍布全球40个国家和地区,近些年来开始重视在中国、韩国等国家申请。借鉴埃克森美孚公司的专利申请和管理现状,国内的石油石化企业一要确保专利申请的数量,更要重视专利申请的质量：二要重视国际业务重点市场的专利申请;三要加强石油行业重点技术领域的专利申请;四要重视专利管理。     

中国药企如何应对当前的专利困境

当前,我国的制药企业日益受困于药品专利,一方面,频频受到国外制药企业的专利侵权指控;另一方面,自己的专利申请被大量驳回如何应对这两个方面的困境是我国当前大多数制药企业迫切需要解决的难题、为了应对频频发生的专利侵权指控,我国的制药企业可以采取“外围专利为主、核心专利为辅”的专利战略.要解决专利申请被大量驳回的问题,根本途径还是要由企业培养自己的知识产权专员并合理配置其工作职能。既要使其具备基本的专利常识和申请文件撰写技能,又不能仅仅依靠他们来完成所有的知识产权事务。     

国外ABS树脂最新专利态势分析

文章对国外ABS的最新专利申请情况进行了论述与分析，全面了解与跟踪国外ABS专利技术创新和发展状况，为我国ABS树脂工业避免决策失误和减少低水平重复研究提供了参考信息，启迪了我国ABS树脂技术创新思路。     

专业的智能玩具设计商专注语音识别、语音合成技术

捷通公司自2002年起致力于语音识别、语音合成技术的开发及应用。目前我司技术在智能玩具上的应用有多年的丰富经验,并已开发一系列的智能对话玩具。公司业务包括:智能玩具方案设计,智能玩具开发,供应优质的机芯模块。Jietone is a professional design house of voice recognition and synthesis technology.Our company has been applying     

专业的智能玩具设计商 专注语音识别、语音合成技术

捷通公司自2002年起致力于语音识别、语音合成技术的开发及应用。目前我司技术在智能玩具上的应用有多年的丰富经验,并已开发一系列的智能对话玩具。公司业务包括:智能玩具方案设计,智能玩具开发,供应优质的机芯模块。Jietone is a professional design house of voice recognition and synthesis technology,Our company has been applyingvoice recognition technology to intelligent toys since 2002.Our business includes:providing intelligent toy solutions,development of intelligent toys,supplying quality speechrecognition IC/PCBA modules.     

新日铁在国外公开专利的策略分析

通过对新日铁2005—2008年在韩国、中国、欧洲专利局（EPO）、加拿大、印度、美国和澳大利亚公开的发明专利进行整理、归纳和分类,简述新日铁在国外公开发明专利的主要内容及其分布特点,指出该公司在国外申请公开专利的策略针对性强,在具体专利内容上各有侧重。建议国内钢铁企业借鉴新日铁申请国外专利经验,在国际钢铁贸易中保护自身利益。     

基于遥测数据的变电站故障分析应用

针对某电力公司进行的变电站更换的工程,发现上传调度中心遥测数据异常、进出站不平衡的现象,通过对遥测数据进行采集、分析,及时排除故障,使系统恢复正常的典型实例。同时分析了相同故障的综合解决办法及防范措施。理论分析与计算验证了利用遥测数据分析运行故障的可行性,其结果为进一步潮流分析之外的应用提供了借鉴和参考。     

模式识别中的光字符识别技术及应用综述

介绍了模式识别的概念,阐述了模式识别中的统计决策法、结构模式识别、模糊模式识别与人工神经网络识别,重点介绍了字符识别中的光字符识别技术。OCR技术综合了数字图像处理、计算机图形学和人工智能等多方面的知识,成为当今模式识别领域最活跃的研究内容之一。OCR技术在文字识别中有着广泛应用,文中对OCR技术在我国汉字印刷体和手写体识别中的应用作了重点介绍,最后扼要介绍了OCR技术的研究方向。     

基于温度分析的抽水储能发电机故障模式识别

为提高抽水蓄能电站系统运行的稳定性和可靠性,提出了一种通过主站发电机瓦温信息构建发电机故障诊断模型的方法。以温度值作为特征量构建了支持向量机故障诊断模型,结合麻雀算法全局寻优和局部寻优自由切换的优势,将故障识别正确率作为迭代更新的目标函数,对支持向量机的惩罚因子以及核函数半径的参数组合进行优化。根据麻雀种群位置优化特点,给出了基于麻雀搜索算法进行SVM参数优化的详细步骤流程,并对采集的水泵发电机实测温度数据进行验证和分析。实测数据表明,所提方法可对下导瓦间隙偏小、冷却器容量不足、透平油老化、杂质混入等故障模式进行识别。与若干现行同类方法进行对比分析可知,基于温度分析的发电机故障诊断方法可为抽水储能发电机运行状态监测及主站电机的安全可靠运行提供有益参考。     

基于支持向量机和特征向量提取的人脸识别框架

为了研究支持向量机在人脸识别中的应用,提出了人脸识别框架,该框架首先利用特征向量提取算法对人脸进行特征提取,得到人脸面部纹理特征数据,然后采用支持向量机对提取的数据进行训练,得到人脸模板,并依据人脸模板对人脸进行识别。实验采用ORL人脸数据库作为实验数据,使用LBP算法提取特征向量,使用LIBSVM训练得到人脸模板数据库,当模板人脸数与预测人脸数比值一定时,随着人数增加,其预测的正确率会有所下滑;当人数一定时,人脸模板与预测人脸数值上升,其正确率会有所上升。当选择一个相对合适的模板比例时,正确率将会达到89.29%以上。实验结果表明,提出的框架对于人脸具有良好的识别能力。     

New school speech regulation as a regulatory strategy against hate speech on social media: The case of Germany's NetzDG

Germany's 2017 NetzDG law is an example of ‘new school speech regulation’ (Balkin, 2014), which restricts speech by coercing intermediaries into censoring users, rather than coercing speakers directly. It is the first such measure which specifically targets hate speech on social media, by requiring large platforms to operate complaints procedures which ensure illegal content is rapidly removed. Numerous other countries have since adopted similar regulations, indicating that states increasingly turn to new school speech regulation as a regulatory strategy to tackle hate speech on social media. This paper aims to evaluate the effectiveness of new school speech regulation in as a regulatory strategy to address online hate speech, taking NetzDG as a case study.A review of relevant empirical literature shows that many features of social media platforms actively promote or encourage hate speech. Key factors include algorithmic recommendations, which frequently promote hateful ideologies; social affordances which let users encourage or disseminate hate speech by others; anonymous, impersonal environments; and the absence of media ‘gatekeepers’. In mandating faster content deletion, NetzDG only addresses the last of these, ignoring other relevant factors. Moreover, reliance on individual user complaints to trigger platforms' obligations means hate speech will often escape deletion. Interviews with relevant civil society organisations confirm these flaws of the NetzDG model. From their perspectives, NetzDG has had little impact on the prevalence or visibility of online hate speech, and its reporting mechanisms fail to help affected communities.NetzDG represents an incremental, narrow approach to a complex sociotechnical problem which requires more fundamental regulatory reform. In this regard, it shows the limitations of censorship-based new school speech regulation. Rules which assert state authority by prescribing censorship of narrowly-defined content categories are ill-suited to large-scale, networked, algorithmically-curated social media, where other governance mechanisms influence user behaviour more than content deletion. The paper advocates a more systemic and preventive regulatory approach. Platforms should be required to take public interest considerations into account in all design and governance processes, aiming to shape platform environments to actively discourage users from posting or viewing hate speech, rather than simply deleting it afterwards.     

The impact of ICT patents on economic growth: An international evidence

This study aims to examine the impact of inventions, measured by the number of new patents, on economic growth. Specifically, we focus on patents in the ICT sector for a global sample of 43 economies, comprising 26 advanced and 17 emerging market economies in the period 1998 to 2016. We use a two-step system GMM to control for potential endogeneity in the data. Our results are threefold. First, total patents have mutually causal effects with economic growth, but there is no evidence of an impact of total patents on manufacturing sector growth. At the same time, ICT patents have a unidirectional causal impact on both, overall economic growth, and the growth of services and manufacturing. Second, the impact of total patents on economic growth is stronger in advanced economies. At the same time, ICT patents have a positive significant impact on the growth of advanced economies and a negative significant effect on the growth of emerging economies. Third, in the long-run, ICT patents have a positive significant impact on economic growth, while total patents do not.     

基于MBP算法和深度学习的人脸识别

为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。     

基于特征脸的人脸识别及实现

人脸识别技术是通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,来辨认身份的一门技术。阐述了基于特征脸的人脸识别基本算法,给出了特征脸的解释,并用OpenCV编程实现对ORL人脸库进行识别仿真实验。该方法主要通过创建给定图像库中的特征脸和人脸图像的空间距离来进行人脸检测,顺利实现和验证了特征脸算法。