เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย ภาพประกอบการได้ยิน ฟังดูดีแมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อสร้างเครื่องช่วยฟังที่ดีขึ้นได้ในไม่ช้า นักวิจัยในเยอรมนีได้แสดงอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องในวันหนึ่งเพื่อปรับปรุงการรู้จำเสียงพูดในผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยิน ด้วยการใช้อัลกอริธึมใหม่Jana Roßbach และเพื่อนร่วมงานที่มหาวิทยาลัย Carl von Ossietzky สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำว่า
เมื่อใดที่ผู้ที่มีการได้ยินปกติและผู้ที่มีระดับความบกพร่อง
ทางการได้ยินต่างกันจะได้ยินคำผิดมากกว่า 50% ในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังหลากหลาย ซึ่งเป็นการทดสอบที่สำคัญของ ประสิทธิภาพของเครื่องช่วยฟัง ชีวิตของผู้ที่บกพร่องทางการได้ยินจำนวนมากได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญโดยอัลกอริธึมเครื่องช่วยฟัง ซึ่งแปลงเป็นดิจิทัลและประมวลผลเสียงก่อนที่จะส่งเวอร์ชันขยายเสียงเข้าไปในหู ความท้าทายหลักที่เทคโนโลยีนี้ยังคงเผชิญอยู่คือการปรับปรุงความสามารถของอุปกรณ์ในการแยกความแตกต่างระหว่างเสียงพูดของมนุษย์และเสียงพื้นหลัง ซึ่งทำโดยใช้อัลกอริธึมการประมวลผลสัญญาณดิจิทัล
นักวิจัยมักใช้การทดลองฟังเพื่อประเมินความสามารถของอัลกอริธึมเครื่องช่วยฟังในการจดจำคำพูด จุดมุ่งหมายของการทดสอบเหล่านี้คือการกำหนดระดับเสียงรบกวนที่ผู้ใช้เครื่องช่วยฟังจะจดจำคำพูดเพียงครึ่งเดียวที่พูดกับพวกเขา อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มีราคาแพงและใช้เวลานาน และไม่สามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมทางเสียงที่แตกต่างกัน หรือสำหรับผู้ใช้ที่มีระดับการสูญเสียการได้ยินต่างกัน
การเรียนรู้ของเครื่องลึก
ในการศึกษา ทีมของ Roßbach ใช้แบบจำลองการรู้จำคำพูดของมนุษย์โดยอิงจากการเรียนรู้ของเครื่องอย่างลึกซึ้ง ซึ่งใช้หลายเลเยอร์เพื่อดึงคุณลักษณะระดับสูงจากข้อมูลดิบที่ป้อนเข้า เมื่อรวมกับอัลกอริธึมการเพิ่มแอมพลิจูดแบบเดิม แบบจำลองนี้สามารถใช้เพื่อแยกหน่วยเสียง ซึ่งเป็นหน่วยของเสียงที่ประกอบเป็นหน่วยการสร้างของคำ
ในการฝึกฝนอัลกอริธึม นักวิจัยใช้การบันทึกประโยคพื้นฐาน
แบบสุ่ม ซึ่งสร้างโดยผู้พูดชาย 10 คนและหญิง 10 คน จากนั้นพวกเขาปิดบังคำพูดนี้โดยใช้สัญญาณเสียงที่เป็นไปได้แปดสัญญาณ ซึ่งรวมถึงเสียงคงที่ธรรมดาๆ และอีกคนหนึ่งพูดผ่านลำโพง ทีมงานยังได้ลดระดับการบันทึกเสียงในระดับต่างๆ เพื่อเลียนแบบวิธีการฟังของผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยินในระดับต่างๆ
เกณฑ์เสียงรบกวน
หลังจากนั้น Roßbach และเพื่อนร่วมงานได้เปิดการบันทึกที่สวมหน้ากากให้ผู้เข้าร่วมฟังทั้งการได้ยินปกติและผู้ที่มีระดับการสูญเสียการได้ยินที่เกี่ยวข้องกับอายุต่างกัน หลังจากขอให้ผู้เข้าร่วมจดคำศัพท์ที่พวกเขาได้ยินแล้ว พวกเขาสามารถกำหนดธรณีประตูของเสียงรบกวนที่ทำให้ผู้ฟังแต่ละคนได้ยินผิดไปมากกว่า 50% ของคำทั้งหมด ตามที่ทีมหวังไว้ การตอบสนองของผู้เข้าร่วมที่มีความสามารถในการได้ยินต่างกันนั้นตรงกับการคาดการณ์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างใกล้ชิด จนถึงข้อผิดพลาดเพียง 2 เดซิเบล ของระบบทดสอบเสียงในรถยนต์ เร็วๆ นี้ ผู้โดยสารรถยนต์สามารถฟังเสียงส่วนบุคคลโดยใช้อัลกอริธึมอะคูสติกใหม่
นักวิจัยยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายประการก่อนที่อัลกอริธึมของพวกเขาจะถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงเครื่องช่วยฟังที่ใช้งานได้จริง สำหรับตอนนี้ เทคโนโลยีนี้ไม่สามารถใช้เพื่อระบุคำที่พูดในคำพูดที่ตีความได้ว่าได้ยินผิด ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถสร้างหน่วยเสียงที่ถูกต้องขึ้นใหม่ภายในเสียงที่ขยายเสียงที่เกิดจากเครื่องช่วยฟังได้
ในการวิจัยในอนาคต นักวิจัยจะปรับเทคนิค
เพื่อเพิ่มความชัดเจนในการพูดสำหรับผู้บกพร่องทางการได้ยิน หากประสบความสำเร็จ ในที่สุดแนวทางดังกล่าวก็สามารถนำมาใช้กับเครื่องช่วยฟังซึ่งได้รับการปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้เฉพาะราย
“เนื่องจาก Z-Net สามารถขยายได้โดยการเพิ่มพารามิเตอร์อื่นๆ เช่น ความอิ่มตัวของออกซิเจน ไขมัน และคุณสมบัติการกระเจิงในเครือข่าย พลังในการวินิจฉัยสำหรับการตรวจหามะเร็งเต้านมอาจเพิ่มขึ้นไปอีก เนื่องจากระบบมัลติสเปกตรัมสำหรับทิชชู่สเปกโทรสโกปีมีความก้าวหน้า” ทีมงาน เขียน
Jinchao Feng หัวหน้าทีมวิจัยจาก Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System ชี้ให้เห็นว่าอัลกอริธึม Z-Net ช่วยลดเวลาที่จำเป็นในการสร้างภาพใหม่ลงเหลือหลายวินาที “ข้อดีอีกประการหนึ่งคืออัลกอริธึมสามารถฝึกฝนด้วยข้อมูลที่สร้างโดยการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์มากกว่าจากการสอบของผู้ป่วยจริง ซึ่งสามารถเร่งการฝึกอบรมได้เมื่อ ข้อมูล ในร่างกายไม่เพียงพอหรือไม่พร้อมใช้งาน” Feng อธิบาย “ความสามารถเหล่านี้จะช่วยให้ Z-Net สามารถปรับใช้กับมะเร็งและโรคอื่น ๆ ที่มีข้อมูลการถ่ายภาพหลายรูปแบบได้”
“แม้ว่าชุดฝึกอบรม Z-Net จะใช้การจำลองแบบ 3 มิติ แต่ข้อมูลจากชิ้นส่วน MRI เดียวถูกป้อนเข้าสู่เครือข่าย ดังนั้น เอาต์พุตเครือข่ายจึงเป็นภาพ 2 มิติของความเข้มข้นของโครโมโซม” Paulsen กล่าวกับ Physics World การถ่ายภาพด้วยแสงสามารถลดการผ่าตัดเรียกคืนสำหรับผู้ป่วยมะเร็งเต้านมได้
นักวิจัยกำลังพัฒนาระบบสร้างภาพ NIR/NIRST แบบใหม่ที่มีส่วนต่อประสานกับเต้านมซึ่งมีแหล่งและตัวตรวจจับอีกมากมายที่ครอบคลุมปริมาตรของเต้านมทั้งหมด พวกเขากำลังทำงานกับอัลกอริธึม Z-Net ที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งรับปริมาณภาพ 3D MR (หลายส่วนของภาพ MR) และส่งคืนภาพ 3D NIRST
“เราหวังว่า Z-Net สามารถเรียนรู้ภาพ 3D NIRST ของความเข้มข้นของโครโมโซม และกู้คืนจากข้อมูลผู้ป่วยเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพในการวินิจฉัยด้วย MRI” Paulsen กล่าวเสริม ขณะนี้ทีมกำลังวางแผนการศึกษาทางคลินิก ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับผู้หญิงประมาณ 40 คนที่เต้านมผิดปกติในอนาคตอันใกล้นี้
ตั้งแต่ทีเอ็นทีไปจนถึงไนโตร-กลีเซอรีน สารประกอบที่อุดมด้วยไนโตรเจนเป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องการบรรจุหมัดระเบิด เมื่อวัสดุเหล่านี้ระเบิด พันธะระหว่างอะตอมในสารประกอบจะแตกออก ซึ่งทำให้มีโอกาสที่อะตอมไนโตรเจนสองอะตอมจะสร้างพันธะสามที่แข็งแกร่งมากซึ่งกันและกัน สิ่งนี้จะปล่อยพลังงานเคมีจำนวนมหาศาลเนื่องจากมีความแข็งแรงสูงของพันธะสามซึ่งแข็งแกร่งกว่าพันธะเดี่ยวเกือบหกเท่า อันที่จริง ความแรงของพันธะสามไนโตรเจนกับไนโตรเจนเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้ก๊าซไนโตรเจนที่เสถียรครอบงำชั้นบรรยากาศของโลก เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย
