Substance-Abuse
发表于 2025-3-23 12:44:51
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarvon der Dominanz marxistisch-leninistischen Systemdenkens zu lösen und die „relative Autonomie des Sozialen“ gegenüber den „objektiven“ gesellschaftlichen Strukturen zumindest partiell anzuerkennen. Ob daraus eine eigenständige marxistische Soziologie hätte entstehen können, musste wegen des Zerfall
解决
发表于 2025-3-23 16:43:00
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarerten jene (zumeist außeruniversitären) Forschungsstätten, die die neuen Fördermöglichkeiten nutzten. Eine Reform der Universitäten 2004 führte dazu, dass in der nunmehr autonomen Universität die Möglichkeiten, Soziologie zu studieren, vermehrt wurden, was von einem weiteren Personalzuwachs begleite
Proponent
发表于 2025-3-23 18:18:46
http://reply.papertrans.cn/84/8314/831362/831362_13.png
dearth
发表于 2025-3-24 01:41:39
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarritikern des Projekts die Subsumierung des Marxismus unter den Ideologiebegriff und die Hoffnung auf eine weniger ideologiebelastete „freischwebende Intelligenz“ die Hauptzielpunkte von Diskussion und Polemik..Zum Schluss wird kurz die Virulenz der beiden Kontroversen für die Gegenwart beleuchtet.
MOTIF
发表于 2025-3-24 04:19:12
2191-737X - based GMM-SVM framework for robust speaker recognition, (d) Total variability modeling (i-vectors) in a discriminative framework and (e) Boosting method to fuse evidences from multiple SVM models.978-3-319-07129-9978-3-319-07130-5Series ISSN 2191-737X Series E-ISSN 2191-7388
蜿蜒而流
发表于 2025-3-24 09:29:05
Robust Speaker Recognition in Noisy Environments978-3-319-07130-5Series ISSN 2191-737X Series E-ISSN 2191-7388
道学气
发表于 2025-3-24 14:04:08
http://reply.papertrans.cn/84/8314/831362/831362_17.png
Servile
发表于 2025-3-24 15:06:59
https://doi.org/10.1007/978-3-319-07130-5Feature Compensation using Multiple Background Models; Robust Speaker Recognition in Noisy Environmen
收养
发表于 2025-3-24 19:19:08
http://reply.papertrans.cn/84/8314/831362/831362_19.png
AROMA
发表于 2025-3-25 02:31:14
K. Sreenivasa Rao,Sourjya SarkarDiscusses the effect of noise, stochastic feature compensation methods based on Gaussian Mixture models (GMMs).Demonstrates the standards for speaker databases and noisy environments.Includes suppleme