根据MFCC特征 选择按下的键盘，然后根据数据，提取fft频谱紧接着应用mfcc特征提取了声音的mfcc特征并且当按下相关的字符时候，进行播放有关的语音按下2的时候 播放声音 得到频谱图并且进行MFCC特征的提取按下3的时候 得到的有关数据平台建立一个GUI界面，接着输入数字语音信号，对输入进行预处理及端点检测，提取特征参数（MFCC），形成参考模块code电话按键播音系统MFCC特征得到频谱图.

%求平均的基音频率，单位是HZ 1%基音频率最大值 2%基音频率最小值 3%基音频率范围 4%%语音持续时间 5%%能量均值 6%%能量最大值 7...

地铁设备，如列车、信号、供电、站台门及电扶梯等，长期处于高负荷、连续运转状态，其潜在故障若不能被及时预警和诊断，可能引发连锁反应，导致运营中断甚至安全事故。：通过无监督学习，学习设备的正常状态模式，对与正常模式偏差过大的数据进行重构，重构误差大的即被视为潜在故障，非常适合在故障样本稀少的情况下进行异常检测。：对于地铁这样复杂的大型系统，许多设备（如轴承、齿轮箱）难以建立精确的数学模型，且模型依赖大

本文针对航空业在安全、效率、成本和体验方面面临的严峻挑战，提出了构建航空AI智算中心的全面规划方案。通过"中心+节点"的混合云架构，集成飞行数据、运行数据、市场数据等多源信息，构建覆盖飞机全生命周期、航班全运行流程的智能决策体系。智算中心以飞行安全预警、运行效率优化、燃油管理、机队规划、旅客体验提升五大核心功能为支柱，依托多元数据融合、航空大模型训练、数字孪生、高性能计算四大关键技术，形成航空智慧

基础设施（轨道、桥梁、隧道）健康监测与预测性维护、接触网智能巡检、信号设备故障预测、车辆（动车组、机车）故障预测与健康管理（PHM）、自然灾害监测预警、视频分析主动安全防护。，利用RAG等技术，将百年来积累的规章制度、技术标准、设计图纸、专家经验、故障案例等非结构化资料向量化，形成铁路系统的“集体智慧”，为各类AI应用提供精准、权威的知识支撑。构建全球领先的“安全、高效、绿色、智能、韧性”的现代化

交通方式AI应用核心目标技术侧重点典型场景轨道交通/铁路效率、安全、准点集中式控制、预测性维护、流程优化全自动运行、智能调度、基础设施AI巡检公路效率、安全、便捷分布式协同、实时响应、个体行为理解智能网联汽车、自适应信号灯、交通事件检测、智慧停车总而言之，人工智能正在从点状应用（如单个场景的识别）向系统级赋能（如行业大模型、交通大脑）演进，最终目标是将轨道交通、铁路和公路等子系统深度融合，构建一个

本文系统性地探讨了以大语言模型为核心驱动的智能体（LLM-based Agent）这一人工智能领域的前沿方向。大模型智能体通过将LLM作为其核心的“大脑”，赋予了感知、规划、决策与执行等一系列拟人化能力，使其能够自主或半自主地完成复杂任务。本文首先界定了大模型智能体的核心构成要素，并深入剖析了其典型架构，包括基于推理的架构（如ReAct）、基于工具的架构以及多智能体协作架构。进而，本文详细阐述了支

随着人工智能技术的飞速发展，智能体（Agent）作为具备感知、决策与执行能力的自主系统，正深刻改变着交通运营与服务的传统模式。本文系统探讨了智能体技术在公路养护、港口调度、港航监测、物流服务及行业风险分析等交通关键场景的应用实践与创新突破。研究表明，以大语言模型为核心的智能体通过多模态感知、任务规划与多智能体协作等核心技术，能够实现交通系统的自主优化与智能决策。论文在分析多个真实应用案例的基础上，

在这里我们可以用matlab进行时频图的绘制得到了时频图后，可以输入到卷积神经网络进行训练和技术研究小波基和尺度后，就可以用cwt求小波系数coefs（系数是复数时要取模），然后用scal2frq将尺度序列转换为实际频率序列f，最后结合时间序列t，用imagesc(t,f,abs(coefs))小波时频图 可以得到脑电信号的图像特征，将图像保存下来后进而可以进行CNN的卷积网络识别和分类的技术研究

通过 PaddleOCR，我们实现了一个高效、准确的文字识别系统。它不仅支持多种语言的文字识别，还能够对识别结果进行可视化展示，方便用户查看和使用。这个项目展示了深度学习在文字识别领域的强大能力，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。t=O83A。