学习讲话

摘要： 党史学习教育动员大会2月20日在北京召开,习近平总书记对党史学习教育进行了全面动员和部署,为我们开展好党史学习教育指明了方向,提供了根本遵循。一起来学习讲话金句。

摘要： 中国共产党立志于中华民族千秋伟业,百年恰是风华正茂!7月1日,庆祝中国共产党成立100周年大会在北京天安门广场隆重举行,习近平总书记发表重要讲话。让我们一起学习讲话要点--.

摘要： 2021年7月1日,庆祝中国共产党成立100周年大会在北京天安门广场隆重举行。中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平发表重要讲话,,历史赋子重任,时代催人奋进。中共民航局党校教师代表积极学习讲话内容,深刻领悟讲话精神,并结合自身学习和工作实际,分享学习感悟和体会。汲取奋进力量,共同逐梦前行……

摘要： 习近平总书记"七一"重要讲话高屋建瓴、气势磅礴,视野宏阔、内涵丰富,思想深邃、意境深远,通篇贯穿着辩证唯物主义和历史唯物主义世界观和方法论,是一篇闪烁着马克思主义真理光芒的光辉文献,是一篇新时代中国共产党人的政治宣言,是一篇新时代坚持和发展中国特色社会主义、实现第二个百年奋斗目标的行动纲领,更是新时代航天人奋力发展航天事业、加快建设航天强国的根本遵循。

摘要： "朝气蓬勃"作为成语是形容充满了生气和活力的样子,当前多用于青年群体,保持生机活力,创造弘扬正能量,用积极的正面的态度去面对人生,开创未来,服务社会。"实事求是、朝气蓬勃"作为共青团组织的光荣传统和优良作风,一直激励着一代又一代中国青年奋力发展。习近平总书记在中共中央政治局第十五次集体学习讲话中指出:"全党必须永远保持革命精神、革命斗志,永远保持蓬勃朝气、昂扬锐气、浩然正气。"由此可见,不仅党员们要重视朝气蓬勃的精神,我们共青团组织以及团组织带领下的中国青年更要重视并实践这种朝气蓬勃、积极向上的精神。

摘要： 学习系列讲话,坚定信仰,努力践行,为培养社会主义现代化建设的栋梁之才而持之不懈。用大爱感悟学生,用大智惠及学生,努力做''有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心''四有''好老师。

摘要： 9月20日,习近平总书记在中央政协工作会议暨庆祝中国人民政治协商会议成立70周年大会上发表重要讲话,为新时代人民政协事业发展进一步指明了方向,提供了根本遵循。民革作为中国特色社会主义参政党,作为人民政协的组成单位,一定要把学习贯彻讲话精神作为当前和今后一个时期的首要政治任务,把学习讲话精神与学习习近平新时代中国特色社会主义思想结合起来,加深理解、学深悟透。

摘要： 市总工会结合工作实际和群团组织特点，认真组织开展“学习讲话，对标上海，解放思想，真抓实干”大学习大讨论活动，在全市职工中开展了“我为大连发展献良策”活动，广泛征集全市职工对大连改革发展的意见建议，

摘要： 讲话区间检测装置包括：第1嘴唇形状估计部，基于包括讲话者的声音的声响数据估计讲话者的第1嘴唇形状；第2嘴唇形状估计部，基于至少拍摄到讲话者的面部的图像数据估计讲话者的第2嘴唇形状；和讲话区间检测部，基于第1嘴唇形状的变化和所述第2嘴唇形状的变化，在声响数据中检测讲话者发出声音的讲话区间。

摘要： 本公开的讲话者识别装置是对示出识别对象的讲话声音的讲话数据所对应的讲话者进行识别的讲话者识别装置(11)，具备：情感推测器(12)，利用进行了学习的DNN(Deep Neural Network：深度神经网络)，根据从讲话数据算出的声学特征量，对讲话数据所示的讲话声音中包含的情感进行推测；以及讲话者识别处理部(13)，利用情感推测器(12)的推测结果，根据从所述讲话数据算出的所述声学特征量，对用于识别该讲话数据所对应的讲话者的分数进行输出。

摘要： 提供从说话者的会议的生产率不高的状态促进成为生产率高的状态的讲话辅助装置、讲话辅助方法及记录介质。讲话辅助装置具有执行程序的处理器和存储上述程序的存储设备，其特征在于，上述处理器执行：计算处理，计算多个说话者各自的讲话时间的累计值，将上述累计值达到规定值的说话者的上述累计值清零；以及显示处理，在按每个上述说话者分配的显示区域群中的、被分配给上述累计值达到上述规定值的说话者的显示区域中，显示第1图形。

摘要： 本文描述的技术改进了使计算设备能够在与讲话者无关的多讲话者场景中进行自动语音识别(“ASR”)的方法。在一些示例中，深度学习模型的置换不变训练可以用于与讲话者无关的多个讲话者场景。在一些示例中，该技术可以确定模型对源信号的估计与源信号之间的置换考虑的分配。在一些示例中，该技术可以包括训练生成估计的模型以最小化置换考虑的分配的偏差。这些技术可以实现为神经网络的结构本身，解决了标签置换问题，标签置换问题阻碍了基于深度学习的语音分离技术的进步。这里讨论的技术还可以包括源追踪以在混合信号的帧中追踪源自相同源的流。

摘要： 目的是提供对于任意的人物根据声音和并不一定在讲话中被摄像的人物的图像进行讲话者推定的讲话者推定方法及讲话者推定装置。一种根据声音和图像推定讲话者的讲话者推定方法，具有：输入声音的步骤；从输入的声音中提取表示音质的特征量的步骤；输入图像的步骤；根据输入的图像进行各人物的人物区域的检测的步骤；根据检测出的各个人物区域推定表示音质的特征量的步骤；在没有检测到人物的情况下进行变更以输入来自其他的位置或角度的图像的步骤；计算从声音中提取的表示音质的特征量和根据图像的人物区域推定出的表示音质的特征量的类似度的步骤；以及根据该计算出的类似度推定讲话者的步骤。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 本发明公开一种机器人模仿及学习讲话的方法与系统，属于智能机器人的技术领域。包括以下步骤：机器人终端将所述提问语音转换成提问文字回传给云端服务器；所述云端服务器将所述提问文字与题库中的问题相匹配；所述云端服务器通过机器人终端将匹配不成功的提问文字发送给指定的真人客服服务端，客服人员接收到提问文字后以回答文字的形式作答；云端服务器接收到回答文字后，将回答文字转换成基于虚拟机器人的回答语音，并将基于虚拟机器人的回答语音和合成视频在虚拟机器人上播放；将提问文字、回答语音和和合成视频存入到题库中去。本发明既让机器人及时回答客户的提问，又让机器人学到了以前无法回答客户的新问题及答案。

摘要： 本发明公开一种机器人模仿、学习讲话的方法与系统，属于智能机器人的技术领域。包括以下步骤：机器人终端将所述提问语音转换成提问文字回传给云端服务器；所述云端服务器将所述提问文字与题库中的问题相匹配；所述云端服务器通过机器人终端将匹配不成功的提问文字发送给指定的真人客服服务端，客服人员接收到提问文字后以回答文字的形式作答；云端服务器接收到回答文字后，将回答文字转换成基于虚拟机器人的回答语音，并将基于虚拟机器人的回答语音和合成视频在虚拟机器人上播放；将提问文字、回答语音和和合成视频存入到题库中去。本发明既让机器人及时回答客户的提问，又让机器人学到了以前无法回答客户的新问题及答案。

摘要： 本发明公开一种机器人模仿及学习讲话的方法与系统，属于智能机器人的技术领域。包括以下步骤：机器人终端将所述提问语音转换成提问文字回传给云端服务器；所述云端服务器将所述提问文字与题库中的问题相匹配；所述云端服务器通过机器人终端将匹配不成功的提问文字发送给指定的真人客服服务端，客服人员接收到提问文字后以回答文字的形式作答；云端服务器接收到回答文字后，将回答文字转换成基于虚拟机器人的回答语音，并将基于虚拟机器人的回答语音和合成视频在虚拟机器人上播放；将提问文字、回答语音和和合成视频存入到题库中去。本发明既让机器人及时回答客户的提问，又让机器人学到了以前无法回答客户的新问题及答案。