人工智能 (AI) 天气预报 (AIWP) 模型是中期预报的强大工具，但往往缺乏物理一致性，导致输出违反守恒定律。本研究介绍了一组新颖的基于物理的方案，旨在加强 AIWP 模型中全球干燥空气质量、水分收支和大气总能量的守恒。这些方案是高度模块化的，可以无缝集成到各种人工智能模型架构中 ...

这项调查研究了大型语言模型（LLM）和知识图（KG）之间的协同关系，这对于提高人工智能的理解、推理和语言处理能力至关重要。它旨在通过探索知识图谱问答、本体生成、知识图谱验证以及通过 LLM 提高知识图谱准确性和一致性等领域来弥补当前研究的空白。本文进一步探讨了 LLM 在为知识图谱生成描述性文本和自然语言查询方面的作用 ...

由于需要解开音频中的说话者和风格信息，因此将跨说话者风格迁移纳入文本转语音 (TTS) 模型具有挑战性。在表达数据资源匮乏的场景下，语音转换（VC）可以为目标说话人生成表达性语音，然后用于训练 TTS 模型。然而，VC 模型的质量和风格迁移能力对于 TTS 模型的整体质量至关重要 ...

说话人适应技术提供了强大的解决方案，可以为个人用户定制自动语音识别 (ASR) 系统。基于无监督模型的说话人自适应技术在数据密集型端到端 ASR 系统中的实际应用受到说话人级数据的稀缺和对转录错误的性能敏感性的阻碍。为了解决这些问题，使用一组紧凑且数据高效的说话人相关 (SD) 参数表示来促进最先进的 Conformer ASR 系统的说话人自适应训练和测试时无监督说话人自适应 ...

我们通过实验研究了具有直接和间断界面的 NiFe/Pt 双层中的自旋轨道扭矩和自旋泵浦。类阻尼和类场扭矩是通过直流偏置电流调谐的自旋扭矩铁磁共振同时测量的，而自旋泵浦是使用微波腔通过逆自旋霍尔效应进行电测量的。在界面处插入原子级薄的铜粉层可将类阻尼扭矩、类场扭矩和自旋泵浦降低几乎相同的约 1 倍 ...

MangaNinjia 源自扩散模型，专门从事参考引导的线条艺术着色任务。我们采用了两种深思熟虑的设计来确保精确的字符细节转录，包括一个补丁改组模块，以促进参考彩色图像和目标线条艺术之间的对应学习，以及一个点驱动控制方案，以实现细粒度的颜色匹配。在自行收集的基准上进行的实验证明了我们的模型在精确着色方面优于当前解决方案 ...

人员重新识别（Re-ID）旨在跨多个不重叠的摄像机检索感兴趣的人。随着深度神经网络的进步和智能视频监控需求的不断增加，计算机视觉界对它的兴趣显着增加。通过剖析开发人员重识别系统所涉及的组件，我们将其分为封闭世界和开放世界设置 ...

最近的工作通过学习隐藏单元贡献（LHUC）对神经网络声学模型的适应进行了广泛的研究，这是一种使用大规模无监督适应依赖于说话者或环境的方式线性重新组合隐藏单元的方法数据我们修复了LHUC重建说话人自适应训练（SAT）框架，从而产生更强大的特征的DNN声学模型，以说话人相关和说话人无关的方式工作，无需维护辅助说话人提取器或对DNN结构引入与说话人相关的重大变化。通过对由 270 名测试说话者组成的四种 ...