Хм 6023: Двухкомпрессорный холодильник ХМ-6023-031 смотреть на официальном сайте ATLANT

Вернуться к: бытовая техника

холодильник

Цена 32990 руб

Нашли дешевле?

Описание

Холодильник Атлант 6023-031 отличается нижним расположением морозильной камеры и высоким классом энергопотребления А. Два компрессора обеспечивают двойную скорость охлаждения и двойной ресурс работы. Торцевые ручки в виде накладок на дверях холодильной и морозильной камер позволяют уменьшить габаритные размеры холодильника по глубине и облегчают перевеску дверей.

Линейка	SOFT LINE 60 Serie
Морозильная камера	снизу
Цвет / Материал покрытия	белый / пластик/металл
Управление	электромеханическое
Энергопотребление	класс A (391 кВтч/год)
Количество компрессоров	2
Хладагент	R600a (изобутан)
Количество камер	2
Количество дверей	2
Количество полок в холодильном отделении	4
Количество ящиков в холодильном отделении	2
Количество ящиков/полок в морозильном отделении	4
Габариты (ШxГxВ)	60x63x195 см
Размораживание морозильной камеры	ручное
Размораживание холодильной камеры	капельная система
Автономное сохранение холода	до 17 ч
Мощность замораживания	до 15 кг/cутки
Минимальная температура в морозильной камере	-18 °C
Индикация	открытой двери – звуковая
Дополнительные возможности	суперзаморозка
Общий объем	359 л
Объем холодильной камеры	205 л
Объем морозильной камеры	154 л
Генератор льда	отсутствует
Материал полок	стекло
Возможность перевешивания двери	есть
Уровень шума	до 40 дБ
Климатический класс	N, SN, ST
Вес	74 кг
Срок службы	3650 дн.
Гарантийный срок/td>	36 мес.

Цвет:

белый

Высота:

от 186 до 206 см

Наличие товара

на заказ

Заказать обратный звонок

Бытовая техника

Доставка

по Каменке, Пензенской области, России.

Пожалуйста, подождите

– Скрытые марковские модели – Идентификация фонем

спросил 10 лет, 3 месяца назад

Изменено 10 лет, 3 месяца назад

Просмотрено 335 раз

$\begingroup$

Я разрабатываю проект, который идентифицирует фонемы, чтобы иметь возможность определить, говорит ли кто-то «Да» или «Нет».

До сих пор в проекте я использовал пересечение нуля, чтобы определить, что говорит человек, это работает очень хорошо и кажется достаточно простым для понимания. Однако проект нуждается в некоторых улучшениях и должен разрабатываться с использованием скрытой марковской модели.

Мой вопрос таков:

Я хочу разработать Скрытую Марковскую Модель, не стирая уже выполненную работу. т.е. Я удаляю данные, которые не заслуживают внимания, подсчитывая количество пересечений нуля, а также суммируя блоки.

Я не понимаю, какие данные мне потребуются для обучения HMM, чтобы иметь возможность идентифицировать эти фонемы. Например.

С переходами через нуль Я определил, что:

Да – пересечения нуля начинаются с низкого уровня, а затем значение увеличивается

Нет – пересечения нуля начинаются с низкого уровня, а затем не увеличиваются со значением.

Могу ли я обучить свой алгоритм HMM, чтобы он интерпретировал эти значения?

Или кто-нибудь может предложить метод, с помощью которого я могу обучить HMM распознавать слово, введенное в образец?

Надеюсь, кто-нибудь поможет :)!

• обнаружение сигнала
• распознавание речи
• нули

3

$\begingroup$

Сначала вы должны понять, почему HMM будет полезен. Проблема, которую вы описали, состоит в том, чтобы классифицировать данное высказывание как «да» или «нет» (было бы также полезно иметь класс «ни один»). Поскольку речь является изменяющейся во времени величиной, ей нужен классификатор, способный работать с последовательностями векторов признаков. Разные люди говорят «да» или «нет» с разной скоростью. Например, я могу сказать «нет», и речевой сигнал может иметь длину 200 мс, или вы можете сказать «нет», а речевой сигнал может иметь длину 50 мс.

Возможно, вы захотите создать окна фиксированной длины для вашего речевого сигнала и извлечь из него определенные коэффициенты области преобразования (например, FFT, DCT и т. д.) и использовать их для обучения HMM. В качестве альтернативы, коэффициенты кепстра мел-частоты (MFCC) также очень популярны при обучении HMM на основе фонем для распознавания речи.

$\endgroup$

7

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie

Асимметричная консервативность в парах совместно встречающихся мотивов опосредует слабое прямое связывание фактора транскрипции в данных ChIP-seq[v1]

Препринт Статья Версия 1 Сохранено в портике Эта версия не рецензируется

^* ,

,

,

Версия 1 : Получено: 25 июля 2020 г. / Утверждено: 26 июля 2020 г. / В сети: 26 июля 2020 г. (16:38:08 CEST)

Также существует рецензируемая статья этого препринта.

Левицкий В.; Ощепков Д.; Землянская, Е.; Меркулова, Т. Асимметричная консервативность в парах совместно встречающихся мотивов опосредует слабое прямое связывание транскрипционных факторов в данных ChIP-Seq. Междунар. Дж. Мол. науч. 2020 , 21 , 6023. Левицкий, В.; Ощепков Д.; Землянская, Е.; Меркулова, Т. Асимметричная консервативность в парах совместно встречающихся мотивов опосредует слабое прямое связывание транскрипционных факторов в данных ChIP-Seq. Междунар. Дж. Мол. науч. 2020, 21, 6023.

DOI: 10.3390/ijms21176023

Процитировать как:

Левицкий, В.; Ощепков Д.; Землянская, Е.; Меркулова, Т. Асимметричная консервативность в парах совместно встречающихся мотивов опосредует слабое прямое связывание транскрипционных факторов в данных ChIP-Seq. Междунар. Дж. Мол. науч. 2020 , 21 , 6023. Левицкий, В.; Ощепков Д.; Землянская, Е.; Меркулова, Т. Асимметричная консервативность в парах совместно встречающихся мотивов опосредует слабое прямое связывание транскрипционных факторов в данных ChIP-Seq. Междунар. Дж. Мол. науч. 2020, 21, 6023.

Абстрактный

Справочная информация: Факторы транскрипции (TF) являются основными регуляторами экспрессии эукариотических генов. Совместное связывание с геномной ДНК как минимум двух ТФ является широко распространенным механизмом регуляции транскрипции. Сотрудничающие ТФ могут быть выявлены путем анализа совпадения их мотивов.

Ключевые слова

иммунопреципитация хроматина с последующим секвенированием; предсказание сайтов связывания факторов транскрипции; кооперативное связывание факторов транскрипции; составные элементы; сохранение мотивов; классификация факторов транскрипции; семейство транскрипционных факторов ETS; прямое связывание факторов транскрипции; перекрытие мотивов

Предмет

НАУКИ О ЖИЗНИ, Генетика

Авторские права: Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы.