Hasil Pencarian katakunci : aljabar

Pada halaman ini, anda dapat melihat dokumen-dokumen yang berkaitan dengan katakunci yang telah anda pilih. Untuk memilih katakunci lainnya, anda dapat memilih pada bagian kanan laman website ini.

ALGORITMA PARALLEL YANG DIPERCEPAT GPU UNTUK PETA ALGEBRA
Bertujuan untuk efisiensi rendah ketika metode realisasi tradisional aljabar peta berlaku untuk perhitungan data raster raksasa, makalah ini memetakan algoritma serial tradisional ke arsitektur pemrosesan paralel GPU pada model pemrograman paralel baru GPU bernama Compute Unified Device Architecture. Makalah ini juga bertujuan untuk membahas mekanisme realisasi seputar metode pemetaan paralel dari algoritma serial tradisional ke algoritma paralel dan penyesuaian parameter adaptif pada sumber daya prosesor grafis komputer.
SUPERVECTOR GMM ACCELERATED GPU UNTUK SPEAKER DAN PENGAKUAN BAHASA
Komputasi supervektor dari banyak vektor fitur ucapan diiris sebagai input untuk mendukung mesin vektor digunakan dalam banyak sistem canggih untuk pengeras suara dan pengenalan bahasa. Metode rekombinasi fitur ini dapat mencapai hasil pengenalan yang sangat baik, tetapi juga sangat memakan waktu. Dengan menganalisis prosedur perhitungan supervectors, kami menemukan potensi paralel data yang besar. Kita dapat menggunakan operasi aljabar linear vektor / matriks untuk menghitung supervektor. Dalam makalah ini, kami mentransfer perhitungan supervektor GMM dari CPU ke GPU dan mewujudkan supervektor berbasis sistem pengenalan speaker dan bahasa pada platform hybrid CPU-GPU. Dibandingkan dengan implementasi yang menggunakan instruksi streaming SIMD extension (SSE) pada CPU, perhitungan supervektor pada GPU adalah 63,8x lebih cepat. Platform hybrid CPU-GPU memiliki kemampuan akselerasi masing-masing 67,4% dan 44,5% untuk sistem pengenalan speaker dan bahasa. Menggunakan GPU untuk mempercepat perhitungan vektor-super, kita dapat menangani lebih banyak data ujaran dalam waktu yang bersamaan.
TEKNOLOGI BAHASA MANUSIA UNTUK MANAJEMEN PENGETAHUAN
Manajemen pengetahuan telah mengubah cara kita memandang pengetahuan dalam perekonomian saat ini; itu adalah faktor kunci dalam keberhasilan atau kegagalan suatu perusahaan. Berbeda dengan apa yang biasanya kita sukai sebagai insinyur, KM menempatkan orang sebagai masalah organisasi yang pertama, dan teknologi yang ketiga. Dengan serius mempertimbangkan masalah-masalah ini untuk menghasilkan sistem KM yang sukses, mengarah pada setidaknya tiga persyaratan. Kita harus: mendorong karyawan untuk berpartisipasi; mengintegrasikan KM dengan praktik organisasi saat ini; dan menyediakan alat alami sehingga orang dapat dengan mudah mengenali manfaat, menyelaraskan dengan praktik organisasi saat ini, dan menggunakan sistem. Pilihan alami zat untuk sistem KM semacam itu adalah bahasa manusia, dan alat yang diperlukan didasarkan pada pemahaman bahasa manusia. Seperti yang kita semua tahu, pemahaman bahasa manusia yang komprehensif berada di luar jangkauan untuk masa mendatang. Namun demikian, meskipun substansi sistem pengetahuan adalah bahasa dan pemahaman bahasa manusia yang lengkap berada di luar jangkauan, sistem tidak perlu terbatas pada teks atau alat yang terbatas pada pencarian berbasis kata kunci. Teknologi bahasa manusia dapat dan harus dilakukan dengan lebih baik. Artikel ini menguraikan interaksi antara teknologi bahasa manusia dan KM untuk mencapai tujuan ini.