和矩阵误差倍频程

矩阵误差倍频程（Matrix Error Magnification Factor）是指在矩阵运算中，由于舍入误差或计算机浮点数精度限制而导致的误差放大现象。在矩阵运算中，舍入误差会在每一步计算中累积，最终导致结果与理论值之间存在较大的误差。

矩阵误差倍频程的大小取决于矩阵的条件数（Condition Number），条件数是衡量矩阵相对于舍入误差的敏感程度的指标。条件数越大，矩阵误差倍频程就越大，意味着舍入误差对计算结果的影响更加显著。

矩阵误差倍频程在科学计算和数值分析中具有重要意义。当进行矩阵运算时，我们需要考虑矩阵的条件数和误差倍频程，以确保计算结果的准确性和可靠性。在实际应用中，矩阵误差倍频程的控制可以通过使用高精度计算、数值稳定的算法、矩阵预处理等方法来实现。

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语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。

让时间穿越空间，星地高精度时间频率传递

时间和空间，可能是这个宇宙中最深远、最神秘、也最浪漫的两个词了。某一天，一串光，携带精确的时间，飞越苍茫外太空，来到你手上，只为了告诉你，身在何时，身处何处。

EQ（均衡器）黄金定律

这里有一张表，它反映了一些倍频程点在听觉上造成的联想： 31hz 隆隆声，闷雷在远处隆隆作响。感觉胸口发闷。所以对这个频段的波形直接剔除。 65hz 有深度，所谓 “潜的很深”。男生适当增益，女生则看声音条件，很有磁性的声音就增益的比男生小些，很嗲很作的那种半高音就适当衰减。 125hz 隆隆声，低沉的，心砰砰直跳。温暖。所以对这个频段的波形适当增益。 250hz 饱满或浑浊。增益但是不可以高于 3DB，200－800 为人声的主频段，过分调节会失真。 500hz 汽车喇叭声。衰减，同样不要多于－3DB。 1khz whack（打击声？！这样翻译不妥吧！）。适当衰减。 2khz 咬碎东西的声音，踩的嘎啦啦作响。人声不必说了，衰减。当然做拖鞋跑在空旷的走廊这种特效，这里是要增益很多的。 4khz 镶边，锋锐感。如果 NJ 吐字不清可以适当增益 1DB 以下，因为这个频率同样也是齿音频段，处理要小心。吐字清晰则应该衰减 2DB。 8khz 高频哨声或齿音，轮廓清晰，“ouch!” 女声可以考虑增益 2DB，使得即使发嗲也能听清说的是什么。男声则一定要衰减，这个频率是男生齿音的高发地带。 16khz 空气感。大幅度提升 4DB，添加混响效果后会有回声的感觉。只使用 NJ 说话比较少的节目，给人余音绕梁之感。大段独白则建议衰减 2DB，做出平易近人的效果，否则回声太多听了头昏。

Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

AI科技评论按：Hinton的深度学习课程早在2012年上线，对于这门课程，有学者认为它太过艰深，不适合初学者上手；也有的学生觉得它受益良多，是值得一学的好课程。那么五年过去，这门名为《神经网络和机器学习》的课程是否依然是“最值得学习的深度课程”？关于这个问题，目前就职于 Voci Technologies的首席语音架构师、毕业于香港科技大学的 Arthur Chan 日前在他的博客上发表了看法。此外，为了让广大 AI 青年们快速进入学习状态，AI科技评论经Hinton教授的亲自授权，推出了深度学习大牛

2019 年 6 月 5 日，由自动化设计顶级会议 Design Automation Conference（DAC'2019, CCF A 类会议）主办的第二届「低功耗目标检测系统设计挑战赛」于美国拉斯维加斯落下帷幕。该比赛由 Xilinx、大疆和英伟达赞助，针对比赛方给定的无人机视角的 12 类训练数据集（93.52K 张分辨率为 360x640 的图片，单目标标注）进行训练，在比赛方自有的 52.75K 张测试数据集上进行测试。最终检测精度 IoU (Intersection over Union) 高且能量消耗低者胜出。全球共有 58 支队伍注册了 FPGA 比赛任务，最终只有 11 支队伍提交了设计（完赛率 19%）。冠军是由 UIUC、IBM、Inspirit IoT 公司联合组队的 iSmart3（该队伍同时也是 GPU 赛道的冠军）；亚军 XJTU-Tripler 来自西安交通大学人工智能与机器人研究所；季军来自 ETH Zurich 的 SystemsETHZ。

一，CPU主频：这是一个最受新手关注的指标，指的就是CPU内核工作的时钟频率（CPU Clock Speed）。通常所说的某款CPU是多少兆赫兹的，而这个多少兆赫兹就是“CPU的主频”。在学校经常听见一些人问，XXX网吧的CPU2.66G！XXX网吧的才2G，有人用2.66G的赛扬与2.0G-2.66G的P4比，这是无知的表现，和他们争是无意义的：）。主频虽与CPU速度有关系，但确对不是绝对的正比关系，因为CPU的运算速度还要看CPU流水线（流水线下面介绍）的各方面性能指标（缓存、指令集，CPU位数等）。因此主频不代表CPU的整体性能，但提高主频对于提高CPU运算速度却是至关重要的。主频的计算公式为：主频＝外频*倍频。

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