节约用水地球，是我们人类的母亲。她是我们赖以生存的家园。然而，她为我们提供的各种资源都是有限的，包括水资源。 水，是生命之源。现在，人们的节水意识还没有提高，要是人们再不节约用水，那地球将会是什么样子呢？ 那是一个不堪设想、毫无生机的世界，仿佛回到了十个太阳的远古时代中。
哲学具有一种乐趣，哪怕是形而上学的海市蜃楼也有它引人入胜的魅力，这是每一个学者都领略到的。虽然物质生活会把从思辨的天堂拉回到经济上利害冲突，患得患失，熙来攘往的生活中来，但哲学事实上是柏拉图称之为的“那种可爱的娱乐”，无可比执地比肉欲的享受和世俗的追求要高尚。
写作思路：根据自己的实际情况进行描述一下自己在成长的过程遇到的酸甜苦辣以及喜怒哀乐等等，中心要明确且突出，感情要真挚。正文：人的成长总是伴随着些失落，人的成熟总是附带着些伤痕。
军用物资集装化现状及存在的问题 目前，集装单元化技术在外军得到了广泛应用，例如，俄军已有一半以上的军用物资采用集装箱运输，美军采用集装箱运输的物资已达到80%以上。
随着全球化进程的加快以及地区力量的急剧变化，中国周边地区形势将继续处于快速变化之中，各种不确定和不稳定因素将时有显现，并对中国安全提出复杂的新挑战。但是，和平与繁荣仍将是亚太各国共同的愿望。亚太安全形势的急剧变化不会根本扭转中国周边安全环境近一二十年保持相对稳定的发展势头。
在浩渺的宇宙中，有一个淡蓝色的星球，它赋予我们生命，是我们的生命家园。每个人的生命都是独一无二的，生命对每个人只有一次，每个人对生命的体验也是不同的。生命的色彩不管是明亮还是有些灰暗，生命的滋味不管是甜美还是有些苦涩，总之我们不能忘记：珍爱生命。
任务分类和应用 根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition），关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting）和连续语音识别。
相较于多说话人语音识别，SA-ASR不仅要转录重叠语音段中不同说话人的文本，还需为识别的文本分配说话人标签。在多方会议场景中，由于涉及丰富的讲话风格和复杂的声学条件，如重叠语音、未知数量说话人、远场拾音、噪音和混响等，这使得SA-ASR成为语音技术应用中最具价值且最具挑战的场景之一。
提出了 Conformer。Conformer 显著优于之前的基于 Transformer 和 CNN 的模型。在 LibriSpeech 数据集上，达到了 sota。之前有 transformer 和 cnn 作为网络在自动语言识别中获得不错的效果，但是都有其局限性。transformer 不擅长提取细粒度的局部特征。
百度的 DeepSpeech2 是语音识别领域内一个著名且开源的项目。论文主要介绍了使用深度神经网络替代传统流水线式方法，实现端到端的语音识别系统，以提高训练速度，使系统能在几天内完成。这些改进使得系统可以快速迭代并发现更优算法或架构。DeepSpeech2 在一些任务中达到了基准水平，与人工转录结果相当。
论文编号：JD913 论文字数：10576，页数：38 摘 要 目前，语音合成、语音识别、语音存储和回放技术的应用越来越广泛，尽管利用一般的单片机测控系统中都有的硬件电路（如A/D、 D/A、存储器等）能完成语音信号的数字化处理，但是功能比较单且效果不是很好。
