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高科大電子工程系分數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
高科大電子工程系分數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）馬吉德·馬吉寫的 動手玩轉Scratch 3.0編程：人工智慧科創教育指南 和（美）俞棟，鄧力的 解析深度學習：語音識別實踐都 可以從中找到所需的評價。
另外網站109學年度科技校院四年制及專科學校二年制日間部聯合登記 ...也說明：*本統計表同分參酌分數欄位為各校系科(組)、學程同分參酌序位1科目分數. 招生群(類)別 ... 電子工程系電子組（建工校區）. 國文*1.00 + 英文*1.00 + 數學*1.00 + 專業(一)* ...
這兩本書分別來自電子工業 和電子工業所出版 。
國立臺北教育大學 課程與教學傳播科技研究所(教學傳播與科技) 崔夢萍所指導 林珈卉的 運用跨領域教學於國小中年級虛擬實境校園導覽課程之研究 （2021），提出高科大電子工程系分數關鍵因素是什麼，來自於5C關鍵能力、跨領域學習、虛擬實境、校園導覽、國小學生。
而第二篇論文臺北市立大學 資訊科學系 賴阿福所指導 葉昱萱的 開發數位教材輔助資料分析課程教學與學習 （2020），提出因為有 量化資料分析、動態評量、模擬式學習、範例教學與學習、二階層診斷測驗、序列分析的重點而找出了 高科大電子工程系分數的解答。
最後網站长安区大学城专科学校排名陕西大专院校 - 大学路則補充：是1959年首批20所全国重点大学、 世界一流学科建设高校、北京高科大学联盟 ... 电子科技大学的信息与通信工程、电子科学技术以及网络空间安全均是国家 ...
動手玩轉Scratch 3.0編程：人工智慧科創教育指南
為了解決高科大電子工程系分數 的問題，作者（美）馬吉德·馬吉 這樣論述：
Scratch是視覺化的程式設計語言，其豐富的學習環境適合所有年齡階段的人。利用它可以製作互動式程式、富媒體專案，包括動畫故事、讀書報告、科學實驗、遊戲和類比程式等，此外，Scratch也是人工智慧科創教育領域的重要工具。 本書的目標是將Scratch作為工具，教會讀者*基本的程式設計概念，同時揭示Scratch在教學和科創方面的強大能力。本書使用升級後的Scratch3.0版本，該版本尤其適用於人工智慧科創教育領域。 《動手玩轉Scratch3.0程式設計：人工智慧科創教育指南》共分9章，前三章講解如何使用Scratch繪製幾何圖形，並創建富媒體應用程式，其餘章節使用Scratch講解各
個程式設計概念。每一章都有許多完整的案例，讀者可以模仿它們製作許多類似的程式。當讀完整本書後，相信你一定可以親自完成各種程式設計項目。 《動手玩轉Scratch3.0程式設計：人工智慧科創教育指南》假定讀者沒有任何程式設計基礎。本書內容的難度基本不會超過高中數學，個別有難度的類比程式可以先行跳過。 Majed Marji，擁有韋恩州立大學的電子工程博士學位和達文波特大學戰略管理的MBA學位。他在汽車行業工作超過15年，開發了許多軟體，涉及即時資料採集、設備控制、實驗室管理、工程資料分析、嵌入式系統、遠端資訊處理、混合動力汽車，以及與安全相關的動力系統。Marji博士還
是韋恩州立大學電氣工程系的兼職講師，主要講授通信工程、機器視覺、微處理器、控制系統，以及演算法和資料結構等相關課程。 譯者簡介 李澤，國內資深創客，軟體設計師、資訊系統專案管理師。2013年畢業于新疆醫科大學資訊管理與資訊系統專業，有十餘年程式設計實戰經驗。善於構建課程體系，分解知識點，將複雜的概念簡單化。拍攝百餘集STEM教育教學視頻。已出版《動手玩轉Scratch 2.0程式設計》《Scratch高手密碼》等共8本著作。 于欣龍，工學碩士。2013年畢業于哈爾濱工程大學機械設計及理論專業。新生代85後機器人創業達人，被媒體譽為“機器人爸爸”，國內批將Arduino引入中國的資深創客
。現任哈爾濱奧松機器人科技有限公司總經理，創業期間指導多家出版社引進二十多本與開源硬體和創客有關圖書，曾出版譯著《愛上Arduino》和《Arduino機器人指南》。 致謝. VIII 本書介紹.. IX 第1 章 準備開始. 1 什麼是 Scratch .... 2 試一試 1-1 .. 3 Scratch 程式設計環境 3 舞臺 ... 4 試一試 1-2 .. 5 角色列表 . 5 試一試 1-3 .. 6 積木區 ..... 7 試一試 1-4 .. 8 腳本區 ..... 8 試一試 1-5 .. 9 試一試 1-6 10 造型標籤頁 . 10 試一試
1-7 11 聲音標籤頁 . 11 試一試1-8 12 背景標籤頁 . 12 試一試 1-9 13 角色信息 ..... 13 功能表列 ... 14 繪圖編輯器 .. 15 設置圖像的中心 ..... 15 試一試 1-10 .... 16 設置透明色 . 16 製作**個 Scratch 遊戲 ..... 17 **步：準備背景 . 18 第二步：加入反彈板和小球 ... 18 第三步：讓角色動起來 ..... 19 試一試 1-11 .... 20 第四步：添加聲音更有趣 . 21 Scratch 積木一覽 .... 22 算術運算子和函數 ... 23 算術運算子 . 23 亂
數 ... 24 數學函數 ..... 25 本章小結 25 練習題 ... 25 第2 章 運動和繪圖.. 28 使用運動模組的積木 28 絕對運動 ..... 29 試一試 2-1 30 相對運動 ..... 31 試一試 2-2 .33 其他運動積木 ... 33 畫筆模組和一個簡單的畫圖程式 34 試一試 2-3 35 試一試 2-4 36 神奇的重複執行 . 36 試一試 2-5 38 旋轉的正方形 ... 38 試一試 2-6 39 圖章積木 ..... 39 試一試 2-7 40 Scratch 項目 40 貓咪收集錢袋 ... 40 接蘋果遊戲 . 44
關於被克隆的角色 ... 47 本章小結 48 練習題 ... 49 第3 章 外觀和聲音.. 52 外觀模組 53 切換造型創建動畫 . 53 試一試 3-1 54 讓角色思考並說話 . 55 試一試 3-2 55 圖形特效 ..... 56 角色大小和可視狀態 ... 56 試一試 3-3 57 角色間的圖層 ... 57 試一試 3-4 58 聲音和音樂模組 . 58 播放音訊檔 ... 58 彈奏鼓聲和其他聲音 ... 59 創作音樂 ..... 60 控制音量 ..... 61 試一試 3-5 61 設定演奏速度 ... 61 試一試 3-6 61 Scratc
h 項目 62 在舞臺上跳舞 ... 62 煙花效果 ..... 66 本章小結 68 練習題 ... 68 第4 章 過程 72 消息的廣播和接收 ... 73 發送消息和接收消息 ... 74 使用廣播機制協調多個角色 ... 75 將大型程式分而治之 77 使用廣播模擬過程 . 79 創建自己的積木 ..... 80 給積木添加參數 ..... 82 試一試 4-1 86 過程的嵌套 . 87 試一試 4-2 89 分析問題的思維方式 89 自頂向下分析 ... 90 試一試 4-3 92 自底向上分析 ... 93 本章小結 95 練習題 ... 95 第5 章
變數 98 Scratch 的資料類型 . 99 參數凹槽與積木形狀 ... 99 資料類型的自動轉換 . 100 變數詳解 .... 101 什麼是變數 ..... 101 創建並使用變數 ... 104 試一試 5-1 .... 107 變數的作用範圍 ... 107 修改變數的值 . 110 繪製蜘蛛網 111 繪製風車 ....111 試一試 5-2 .... 112 克隆體中的變數 ... 112 變數值顯示器 ...115 在程式中使用變數值顯示器 116 歐姆定律模擬實驗 ..... 116 試一試 5-3 .... 118 串聯電路類比實驗 ..... 118 試一試 5-4
.... 120 計算球體體積和表面積 ... 120 試一試 5-5 .... 122 繪製玫瑰花瓣 . 122 試一試 5-6 .... 124 葵花籽分佈模型 ... 124 試一試 5-7 .... 126 獲得用戶輸入 .. 126 讀取數字 ... 126 讀取字元 ... 127 執行算數運算 . 127 本章小結 .... 128 練習題 . 128 第6 章 用邏輯做決定.. 131 關係操作符 132 布林運算式的求值 ..... 134 比較字元和字串 ..... 134 分支結構 .... 136 如果……那麼積木 ..... 136 將變數作為標誌變數 . 1
37 如果……那麼……否則積木 . 139 嵌套分支結構 . 140 功能表驅動程式 . 141 邏輯運算子 143 與操作符（and） ... 143 或操作符（or） ..... 144 不成立操作符（not） .. 145 使用邏輯運算子檢查數值範圍 ... 146 Scratch 項目 .... 148 座標猜測遊戲 . 148 試一試 6-1 .... 150 三角形分類遊戲 ... 150 試一試 6-2 .... 154 貓咪巡線 ... 154 試一試 6-3 .... 155 求解直線方程 . 156 目 錄 XIX 試一試 6-4 .... 160 其他應用程式 . 1
60 本章小結 .... 160 練習題 . 160 第7 章 深入迴圈... 163 迴圈結構 .... 164 重複執行直到積木 ..... 164 試一試 7-1 .... 166 將重複執行和如果……那麼結合 ..... 166 試一試 7-2 .... 167 停止積木 .... 168 試一試 7-3 .... 169 結束程序呼叫 . 170 驗證用戶輸入 . 171 迴圈計數器 172 密碼驗證 ... 172 試一試 7-4 .... 173 靈活的迴圈計數 ... 173 迴圈的嵌套 175 試一試 7-5 .... 177 遞迴：調用自身的過程 177 試一試
7-6 .... 179 Scratch 項目 .... 179 類比時鐘 ... 179 試一試 7-7 .... 181 小鳥射擊遊戲 . 181 試一試 7-8 .... 185 自由落體實驗 . 185 試一試 7-9 .... 188 拋體運動模擬器 ... 188 試一試 7-10 .. 191 其他應用程式 . 191 本章小結 .... 191 練習題 . 192 第8 章 字串處理 194 字串資料型別 ..... 195 特殊字元統計 . 195 字元比較 ... 196 試一試 8-1 .... 198 字串操作示例 ..... 198 Igpay Atinlay .
.. 198 試一試 8-2 .... 200 單詞修正 ... 200 試一試 8-3 .... 202 解密遊戲 ... 202 Scratch 項目 .... 205 射擊遊戲 ... 205 試一試 8-4 .... 208 將二進位數字轉換為十進位數字 . 208 試一試 8-5 .... 209 試一試 8-6 .... 211 劊子手遊戲 ..... 211 試一試 8-7 .... 216 分數運算教學工具 ..... 217 試一試 8-8 .... 222 本章小結 .... 222 練習題 . 222 第9 章 列表.... 224 Scratch 的列表 225
創建列表 ... 225 試一試 9-1 .... 227 列表的積木 ..... 228 添加和刪除 ..... 228 插入和替換 ..... 228 獲得清單中的變數 ..... 229 試一試 9-2 .... 230 包含積木 ... 230 邊界檢查 ... 230 動態清單 .... 231 向列表填充用戶輸入 . 231 繪製柱狀圖 ..... 233 試一試 9-3 .... 236 數字清單 .... 236 尋找*值 ... 236 試一試 9-4 .... 237 計算平均數 ..... 237 試一試 9-5 .... 238 搜索和排序 238 線性搜索 ...
238 頻數統計 ... 239 試一試 9-6 .... 241 冒泡排序 ... 241 試一試 9-7 .... 243 尋找中位數 ..... 244 Scratch 項目 .... 245 我是詩人 ... 245 試一試 9-8 .... 246 四邊形分類遊戲 ... 246 試一試 9-9 .... 248 數學魔法師 ..... 249 試一試 9-10 .. 252 花的結構測驗 . 252 試一試 9-11 .. 254 其他應用程式 . 254 本章小結 .... 254 練習題 . 255 附錄A 分享與合作 256 創建 Scratch 帳號 . 256 使用書包功
能 .. 259 創建項目 .... 261 創建新的專案 . 261 改編項目 ... 262 項目頁 . 262 分享項目 ... 263
運用跨領域教學於國小中年級虛擬實境校園導覽課程之研究
為了解決高科大電子工程系分數 的問題，作者林珈卉 這樣論述：
根據世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)2018年針對未來的職業調查研究指出，理解與利用新興科技的專業角色會持續增長。面對瞬息萬變的二十一世紀，過去強調讀、寫、算的能力，已無法負荷世界的快速變化，因此，在十二年國教中可見跨領域學習之重要，而身為教育現場的教育者應透過跨領域之間的主題課程，以幫助學生整合知識、能力與態度的學習，增進未來所需的5C關鍵能力。故本研究旨在發展跨領域教學於國小中年級虛擬實境校園導覽課程，探討對中年級學童學習之影響與感受。 本研究採個案研究法，以便利取樣方式，參與對象為新北市某國小三年級學生，在研究者任教的班級中進行實驗教學，
共有29名學生參與，實施為期9週的虛擬實境校園導覽跨領域課程，共18節。量化資料以相依樣本t檢定進行分析，並輔以質性資料進行學生訪談。其研究結果如下：一、運用跨領域教學於虛擬實境校園導覽課程能提升國小中年級學童5C關鍵能力(一)學生接受跨領域教學於國小中年級虛擬實境校園導覽的課程後，在「5C關鍵能力評量表」中，各面向前、後測平均分數皆有所提升。(二)學生在「溝通協調能力」、「複雜問題解決能力」與「獨立思辨能力」面向中，具有顯著進步。二、學生對於虛擬實境校園地圖導覽課程普遍抱持正向感受(一)學生在「虛擬實境校園導覽學習感受問卷」中，在各向度平均值皆有4.0以上。(二)學生在「虛擬實境校園導覽學習
感受問卷」中「校園認同」面向，其平均分數為各面向之最高分數，顯示學生對校園的認同。(三)根據個案訪談結果，大多數受訪學生對於虛擬實境校園導覽地圖課程抱持正向態度。 本研究結果支持運用跨領域教學於國小中年級虛擬實境校園導覽之教學，而課程實施經驗亦可作為未來跨領域教學與虛擬實境導覽課程設計之參考。
解析深度學習：語音識別實踐
為了解決高科大電子工程系分數 的問題，作者（美）俞棟，鄧力 這樣論述：
首部介紹語音識別中深度學習技術細節的專著。全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接着全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括「深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型」的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。俞棟，1998 年加入微軟公司，現任微軟研究院首席研究員、浙江大學兼職教授和中科大客座教授。他是語音識別和深度學習方向的資深專家，出版了兩本專著，發表了150 多篇論文，是近60 項專利的發明人及有廣泛影響力的深度學習開源軟件CNTK 的發起人和主要作者之一。他在基於深度學習的語音識別技術上的工作帶來了語音識
別研究方向的轉變，極大地推動了語音識別領域的發展，並獲得2013 年IEEE 信號處理協會佳論文獎。俞棟博士現擔任IEEE 語音語言處理專業委員會委員，曾擔任IEEE/ACM音頻、語音及語言處理匯刊、IEEE 信號處理雜志等期刊的編委。鄧力，世界著名人工智能、機器學習和語音語言信號處理專家，現任微軟首席人工智能科學家和深度學習技術中心研究經理。他在美國威斯康星大學先后獲碩士和博士學位，然后在加拿大滑鐵盧大學任教獲得終身正教授。其間，他還任麻省理工學院研究職位。1999 年加入微軟研究院歷任數職，並在2014 年初創辦深度學習技術中心，主持微軟公司和研究院的人工智能和深度學習領域的技術創新。 鄧
立博士的研究方向包括自動語音與說話者識別、口語識別與理解、語音–語音翻譯、機器翻譯、語言模式、統計方法與機器學習、聽覺和其他生物信息處理、深層結構學習、類腦機器智能、圖像語言多模態深度學習，商業大數據深度分析等。他在上述領域做出了重大貢獻，是ASA（美國聲學學會）會士、IEEE（美國電氣和電子工程師協會）會士和理事、ISCA（國際語音通信協會）會士，並憑借在深度學習與自動語音識別方向做出的傑出貢獻榮獲2015年度IEEE 信號處理技術成就獎。同時，他也曾在高端雜志和會議上發表過與上述領域相關的300 余篇學術論文，出版過5 部著作，發明及合作發明了超過70 多項專利。鄧立博士還擔任過IEEE
信號處理雜志和《音頻、語音與語言處理學報》（IEEE/ACMTransactions on Audio, Speech & anguage Processing）的主編。俞凱，IEEE 高級會員，上海交通大學計算機科學與工程系特別研究員。清華大學本科、碩士，英國劍橋大學工程系博士。長期從事智能語音及語言處理、人機交互、模式識別及機器學習的研究和產業化工作。他是中組部「千人計划」（青年項目）獲得者，國家自然科學基金委優秀青年科學基金獲得者，上海市「東方學者」特聘教授；作為共同創始人和首席科學家創立「蘇州思必馳信息科技有限公司」。現任中國聲學學會語音語言、聽覺及音樂分會執委會委員，中國計算機學會人
機交互專委會委員，中國語音產業聯盟技術工作組副組長。他的研究興趣涉及語音識別、語音合成、口語理解、對話系統、認知型人機交互等智能語音語言處理技術的多個核心技術領域，在本領域的一流國際期刊和會議上發表論文80 余篇，申請專利10 余項，取得了一系列研究、工程和產業化成果。在InterSpeech 及IEEE Spoken Language Processing 等國際會議上獲得3 篇國際會議優秀論文獎，獲得國際語音通信聯盟（ISCA）2013 年頒發的2008—2012 Computer Speech and Language 優論文獎。受邀擔任InterSpeech 2009 語音識別領域主席
、EUSIPCO 2011/EUSIPCO 2014 語音處理領域主席、InterSpeech 2014 口語對話系統領域主席等。他負責搭建或參與搭建的大規模連續語音識別系統，曾獲得美國國家標准局（NIST）和美國國防部內部評測冠軍；作為核心技術人員，負責設計並實現的認知型統計對話系統原型，在CMU 組織的2010 年對話系統國際挑戰賽上獲得了可控測試的冠軍。作為項目負責人或Co-PI，他主持了歐盟第7 框架PARLANCE、國家自然科學基金委、上海市教委、經信委，以及美國通用公司、蘇州思必馳信息科技有限公司的一系列科研及產業化項目。2014 年，因在智能語音技術產業化方面的貢獻，獲得中國人工
智能學會頒發的「吳文俊人工智能科學技術獎」。錢彥旻，上海交通大學計算機科學與工程系助理研究員，博士。分別在2007 年6 月和2013 年1 月於華中科技大學和清華大學獲得工學學士和工學博士學位。2013 年4 月起，任上海交通大學計算機科與工程系理研究員。同時從2015 年1 月至2015 年12 月，在英國劍橋大學工程系機器智能實驗室語音組進行訪問，作為項目研究員與語音識別領域的著名科學家Phil Woodland 教授和Mark Gales 教授開展合作研究。現為IEEE、ISCA 會員，同時也是國際開源項目Kaldi 語音識別工具包開發的項目組創始成員之一。此外，擔任IEEE Tran
sactions on Audio, Speech, and Language Processing、SpeechCommunication、ICASSP、Interspeech、ASRU 等國際期刊和會議的審稿人。目前在國內外學術刊物和會議上發表學術論文50 余篇，Google Scholar 總引用數近1000 次。其中包括在語音識別領域優秀國際會議ICASSP、InterSpeech 和ASRU 上發表論文30 余篇，申請國家專利共3 項，已授權1 項。2008 年獲科技奧運先進集體獎，2014 年獲中國人工智能學會頒發的「吳文俊人工智能科學技術獎進步獎」。曾作為負責人和主要參與者參加了
包括英國EPSRC、國家自然科學基金、國家863 等多個項目。目前的研究領域包括：語音識別、說話人和語種識別、自然語言理解、深度學習建模、多媒體信號處理等。 作者及譯者簡介譯者序序前言術語縮寫符號1簡介1.1自動語音識別：更好的溝通之橋1.1.1人類之間的交流1.1.2人機交流1.2語音識別系統的基本結構1.3全書結構1.3.1第一部分 ：傳統聲學模型1.3.2第二部分 ：深度神經網絡1.3.3第三部分 ：語音識別中的DNN—HMM混合系統1.3.4第四部分 ：深度神經網絡中的特征表示學習1.3.5第五部分 ：高級的深度模型第一部分 傳統聲學模型2混合高斯模型2.1隨機變量2
.2高斯分布和混合高斯隨機變量2.3參數估計2.4采用混合高斯分布對語音特征建模3隱馬爾可夫模型及其變體3.1介紹3.2馬爾可夫鏈3.3序列與模型3.3.1隱馬爾可夫模型的性質3.3.2隱馬爾可夫模型的仿真3.3.3隱馬爾可夫模型似然度的計算3.3.4計算似然度的高效算法3.3.5前向與后向遞歸式的證明3.4期望最大化算法及其在學習HMM參數中的應用3.4.1期望最大化算法介紹3.4.2使用EM算法來學習HMM參數—Baum—Welch算法3.5用於解碼HMM狀態序列的維特比算法3.5.1動態規划和維特比算法3.5.2用於解碼HMM狀態的動態規划算法3.6隱馬爾可夫模型和生成語音識別模型的變體
3.6.1用於語音識別的GMM—HMM模型3.6.2基於軌跡和隱藏動態模型的語音建模和識別3.6.3使用生成模型HMM及其變體解決語音識別問題第二部分 深度神經網絡4深度神經網絡4.1深度神經網絡框架4.2使用誤差反向傳播來進行參數訓練4.2.1訓練准則4.2.2訓練算法4.3實際應用4.3.1數據預處理4.3.2模型初始化4.3.3權重衰減4.3.4丟棄法4.3.5批量塊大小的選擇4.3.6取樣隨機化4.3.7慣性系數4.3.8學習率和停止准則4.3.9網絡結構4.3.10可復現性與可重啟性5高級模型初始化技術5.1受限玻爾茲曼機5.1.1受限玻爾茲曼機的屬性5.1.2受限玻爾茲曼機參數學習
5.2深度置信網絡預訓練5.3降噪自動編碼器預訓練5.4鑒別性預訓練5.5混合預訓練5.6采用丟棄手法的預訓練第三部分 語音識別中的深度神經網絡一隱馬爾可夫混合模型6深度神經網絡—隱馬爾可夫模型混合系統6.1DNN—HMM混合系統6.1.1結構6.1.2用CD—DNN—HMM解碼6.1.3CD—DNN—HMM訓練過程6.1.4上下文窗口的影響6.2CD—DNN—HMM的關鍵模塊及分析6.2.1進行比較和分析的數據集和實驗6.2.2對單音素或者三音素的狀態進行建模6.2.3越深越好6.2.4利用相鄰的語音幀6.2.5預訓練6.2.6訓練數據的標注質量的影響6.2.7調整轉移概率6.3基於KL距離
的隱馬爾可夫模型7訓練和解碼的加速7.1訓練加速7.1.1使用多GPU流水線反向傳播7.1.2異步隨機梯度下降7.1.3增廣拉格朗日算法及乘子方向交替算法7.1.4減小模型規模7.1.5其他方法7.2加速解碼7.2.1並行計算7.2.2稀疏網絡7.2.3低秩近似7.2.4用大尺寸DNN訓練小尺寸DNN7.2.5多幀DNN8深度神經網絡序列鑒別性訓練8.1序列鑒別性訓練准則8.1.1最大相互信息8.1.2增強型MMI8.1.3最小音素錯誤／狀態級最小貝葉斯風險8.1.4統一的公式8.2具體實現中的考量8.2.1詞圖產生8.2.2詞圖補償8.2.3幀平滑8.2.4學習率調整8.2.5訓練准則選擇8
.2.6其他考量8.3噪聲對比估計8.3.1將概率密度估計問題轉換為二分類設計問題8.3.2拓展到未歸一化的模型8.3.3在深度學習網絡訓練中應用噪聲對比估計算法第四部分 深度神經網絡中的特征表示學習9深度神經網絡中的特征表示學習9.1特征和分類器的聯合學習9.2特征層級9.3使用隨意輸入特征的靈活性9.4特征的魯棒性9.4.1對說話人變化的魯棒性9.4.2對環境變化的魯棒性9.5對環境的魯棒性9.5.1對噪聲的魯棒性9.5.2對語速變化的魯棒性9.6缺乏嚴重信號失真情況下的推廣能力10深度神經網絡和混合高斯模型的融合10.1在GMM—HMM系統中使用由DNN衍生的特征10.1.1使用Tand
em和瓶頸特征的GMM—HMM模型10.1.2DNN—HMM混合系統與采用深度特征的GMM—HMM系統的比較10.2識別結果融合技術10.2.1識別錯誤票選降低技術（ROVER）10.2.2分段條件隨機場（SCARF）10.2.3最小貝葉斯風險詞圖融合10.3幀級別的聲學分數融合10.4多流語音識別11深度神經網絡的自適應技術11.1深度神經網絡中的自適應問題11.2線性變換11.2.1線性輸入網絡11.2.2線性輸出網絡11.3線性隱層網絡11.4保守訓練11.4.1L2正則項11.4.2KL距離正則項11.4.3減少每個說話人的模型開銷11.5子空間方法11.5.1通過主成分分析構建子空間
11.5.2噪聲感知、說話人感知及設備感知訓練11.5.3張量11.6DNN說話人自適應的效果11.6.1基於KL距離的正則化方法11.6.2說話人感知訓練……第五部分 先進的深度學習模型參考文獻 以自然語言人機交互為主要目標的自動語音識別（ASR），在近幾十年來一直是研究的熱點。在2000年以前，有眾多語音識別相關的核心技術涌現出來，例如：混合高斯模型（GMM）、隱馬爾可夫模型（HMM）、梅爾倒譜系數（MFCC）及其差分、n 元詞組語言模型（LM）、鑒別性訓練以及多種自適應技術。這些技術極大地推進了ASR 以及相關領域的發展。但是比較起來，在2000 年到2010 年間，
雖然GMM-HMM序列鑒別性訓練這種重要的技術被成功應用到實際系統中，但是在語音識別領域中無論是理論研究還是實際應用，進展都相對緩慢與平淡。
開發數位教材輔助資料分析課程教學與學習
為了解決高科大電子工程系分數 的問題，作者葉昱萱 這樣論述：
近年來，隨著資訊科技蓬勃發展與網際網路的普及，數位學習顯然已成為學習的趨勢，藉由電腦及網路的輔助，讓知識不再侷限於課本或實體課程中，利用數位學習的優點，使學習者在統計課程中可以學習的更深入及徹底，而資料分析方法是量化研究的重要知能，學習者在學習過程中容易產生許多問題，而如何減少學習者的疑難雜症，正是教學者十分重要的任務。因此本研究主要目的在於開發數位學習教材以輔助統計分析之課程教學與學習，並探討學生對於使用數位學習教材之使用性評估及學習行為。本研究針對研究生對於研究問題無法判斷正確統計方法、產生統計報表後經常解讀錯誤及不清楚統計公式等學習問題，使用敏捷式方法進行開發與設計，經過多輪的設計、開
發、測試與反饋的循環，並根據反饋的內容不斷地進行修改與測試，使數位學習教材更為完善，在開發階段透過XAMPP做為架設網站的工具，且以PHP作為開發語言以及具有MVC架構的框架Laravel 設計前後端介面及功能，使用MySQL儲存資料。在學生部分，可以透過數位學習教材進行模擬式學習、動態評量測驗、二階層診斷測驗及課程相關影片、PPT教材，數位學習教材將會記錄學生的學習行為，並且結合遊戲化機制設計資料分析雙人對戰搶答遊戲，增加學生的使用機會。在教師部分，可以透過數位學習教材觀看學生的學習狀況及學習足跡，並調整教學方式，適時的給予幫助。本研究以臺北市某公立大學研究所統計課程修課學生為對象，進行教學
試用，並將學生的學習行為、學習者使用性評估問卷及專家評估問卷進行分析，結果顯示學生在模擬式學習模式之間的學習行為中無顯著差異，但使用數位學習教材的學習行為偏好重複使用模擬式學習及雙人對戰搶答遊戲，且對於數位學習教材使用性評估問卷同意度皆大於普通，包含數位學習教材之介面設計、易用性、有用性、有趣性、使用意願，並在專家評估問卷結果獲得正向肯定，代表本研究之數位學習教材對於輔助資料分析課程教學與學習有幫助。