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语音识别简介 语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、计算机语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字。 按照不同纬度如下分类： 按词汇量（vocabulary）大小分类： 小词汇量：几十个词； 中等词汇量：几百个到上千个词 大词汇量：几千到几万个 按说话的方式（style）分类： 孤立词（isolated words） 连续（continously） 按声学（Acoustic）环境分类： 录音室 不同程度的噪音环境 按说话人（Speaker）分类： 说话人相关（Speaker depender） 说话音素（Phoneme）：单词的发音都是由音素构成，对于英语，常用的音素集是 CMU 的 39 个音素构成的音素集。而对于汉语，一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还要考虑音调。 The CMU Pronouncing Dictionary. 声学模型 ：是将声学和发音学（phonetics）的知识进行整合，以特征提取部分生成的特征作为输入，并为可变长特征序列生成声学模型分数。 语言模型 ：通过从训练语料

　　“人类重返月球。“在美国宇航局 (NASA) 官网的任务页面，这句标语十分醒目。 　　NASA 重返月球的航天计划以阿波罗的孪生妹妹命名，被称为阿耳特弥斯计划，跨越 50 余年时空，与人类首次登月计划遥相呼应，再次登月的时间正在临近。 　　9 月下旬，NASA 陆续披露了更多登月细节。最新公布的 “阿耳特弥斯计划” 文件显示，NASA 首次对 2024 年登陆月球的预计成本给出了具体数字：279.71 亿美元，其中 161.66 亿美元将用于开发登陆系统，预计能在 2024 年将美国首位女性宇航员和另一位男性宇航员送上月球，他们将在月球表面探索大约一周然后返航。 　　 　　NASA 的愿景不止于此。未来十年，NASA 及其合作伙伴还将在月球南极开发一个阿耳特弥斯基地，以支持在月球表面进行更可持续的系列探险活动，具体包括月球地形车辆、可居住的移动平台、月球基础居住模块、电力系统、资源利用系统等。 　　随着在月球上及月球周围探索能力的不断增强，NASA 正在进一步为人类登陆火星做准备。倘若一切顺利，人类的太空探索将迎来新纪元。 　　 阿耳特弥斯计划三步走 　　根据计划，NASA 将使用最新的太空发射系统 SLS 火箭和 “猎户座” 飞船前往月球，分三次任务把宇航员和登月装备送往 38.4 万公里外的月球轨道，并使用商业公司开发的登陆器 HLS 把宇航员带到月球表面。 　　 　

为了提高生产效率，越来越多的公司决定将其机床链接和自动化。正确的自动化系统在这里至关重要。机器人和适当的抓取技术在这里起着重要的作用，更多信息尽在振工链。 Schwab CNC-Metallbearbeitung生产铝和镁压铸领域中从原型到较大系列的各种行业的高质量铣削和车削零件。公司现在将两台用于镁加工的机器连接起来并实现自动化。“执行器壳体”工件是用于汽车转向器的镁制壳体部件，年产量高达250,000单位。 工件的两面在两台机器上一个接一个地加工：在第一个加工中心上加工四次，在第二个加工机上分别加工。同时，应手动访问机器的加工区域，以进行设置程序和启动零件。作为附加过程，在加工后用数据矩阵代码标记工件将被集成到自动化序列中。带有机器人的自动化是由EGS Automatisierungstechnik开发并实施为交钥匙系统。 机器人使加工过程自动化 自动化过程的起点是现有的Brother Speedio S1000加工中心，在该中心中，工件的一侧以4倍夹持方式加工。现有的夹紧装置（组件以前是手动插入的）将以尽可能少的修改自动加载。四个零件的总加工时间和工件更换时间约为6分钟，这也是确定自动化周期的时间。对机器进行了侧向装卸舱口改装，该舱口已集成到机器的安全回路和机器人单元的安全回路中，更多信息尽在振工链。 范围在选择机器人时起着决定性的作用。为了进入固定装置上的所有位置

3 月，跳不动了？>>> 阿里妹导读： 新冠状病毒疫情发生后，为了帮助抗攻击疫情，阿里云免费向全球公共科研机构提供高性能计算、SCC超级计算集群和>CPU/GPU机器、云超算及AI等技术。 近期，不少研究机构和高校在阿里云上E-HPC云超算上进行药物研发相关的数值计算，阿里云超算团队提供了技术支持与跟进。 本文主要介绍药物筛选阶段，E-HPC云超算如何帮助研发人员实现大量小分子库的快速并发处理。同时，介绍全球健康药物研发中心GHDDI算>力和成果共享开放平台的阿里云解决方案。 病毒、药物研发和高性能计算 一款药物的诞生周期极其漫长，从最早的新药研发到上市，至少要经历10年。 在疫情这般分秒必争的背景下，时间尤为珍贵。因此在本次过程中，许多科学家会尝试从已有的药物里面，找到能治疗新冠的药，免去了后续大量审批上市等步骤。 化合物发现阶段，以往的方法是通过大量实验做筛选，发现可能适合的化合物。如今，科学家尝试通过机器模拟分子化合物与靶点的相互作用，从而筛选出可能有效的化合物做实验。 在此过程中，高性能计算（HighPerformance Computing，简称HPC），常被称为“超算”，是现代药物研发必不可少的支持。 云计算的兴起更是改变了科学家获取算力、享受超算服务的方式。比如阿里云E-HPC 云超算产品，能够让科学家自助在云上搭建高性能集群系统，满足药物研发人员对计算平台的需求。