重要讲话精神

摘要： 4月28日,教育部在中国人民大学召开教育系统学习贯彻习近平总书记在中国人民大学考察时重要讲话精神座谈会,进一步把重要讲话精神有效转化为实际行动和扎扎实实的工作效果。教育部党组书记、部长怀进鹏出席会议并讲话,教育部党组成员、副部长田学军主持会议,教育部党组成员、中央纪委国家监委驻教育部纪检监察组组长吴道槐,教育部党组成员、副部长郑富芝、宋德民出席会议。

摘要： 中共中央政治局常委、全国人大常委会委员长栗战书3月30日至4月2日在安徽就深入学习贯彻中央人大工作会议精神和职业教育法修订进行调研。他强调,要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,学深悟透习近平总书记在中央人大工作会议上的重要讲话精神,落实党中央部署的各项重点任务,坚定不移坚持党中央集中统一领导,走中国特色社会主义政治发展道路。

摘要： 3月5日,是我国第59个“学雷锋纪念日”,也是第23个“中国青年志愿者服务日”.为深入学习贯彻习近平总书记关于疫情防控的重要讲话精神,全面落实共青团太原市委、太原市青年志愿者协会工作部署,把疫情防控作为重大政治任务和当前最重要工作,进一步激励我院广大青年学生坚定理想信念、同心抗疫,志愿前行。

摘要： 新华社北京10月18日电为深入学习贯彻习近平总书记"七一"重要讲话精神,大力弘扬生态文明理念,持续推进强军兴军事业汇聚实现中国梦强军梦的奋斗力量,中央宣传部以云发布的方式,向全社会宣传发布张连印同志的先进事迹,授予他"时代楷模"称号。

摘要： 1月17日,河南省测绘地理信息技术中心召开会议,传达学习2022年全国自然资源工作会议精神。河南省自然资源厅党组成员,河南省测绘地理信息技术中心党委书记、主任刘济宝主持会议并讲话。会议传达学习了2022年全国自然资源工作会上自然资源部党组书记、部长陆昊的重要讲话精神,并对河南省测绘地理信息技术中心下一步工作开展进行安排部署.

摘要： 参加云南省“学习贯彻党的十九届六中全会精神及省第十一次党代会精神,提升领导干部推动高质量发展能力”专题研讨班学习,我们从宏大的视野和落实的角度认真学习党的十九届六中全会精神的核心要义,感悟百年党史的伟大力量;我们从理论和实践的高度再一次认真学习习近平总书记考察云南重要讲话精神,认真思考如何牢记领袖嘱托,推动云南高质量发展;从维护国家安全的立场认真学习习近平总书记关于意识形态工作的重要指示及关于加强和改进统一战线、铸牢中华民族共同体意识的重要思想,深刻感悟意识形态工作的极端重要性;从推动云南高质量发展的视角.

摘要： 2022年2月7日,民政部党组召开会议,传达学习习近平总书记在2022年春节团拜会以及同党外人士共迎新春时的重要讲话精神,研究部署春节后有关工作。民政部党组书记、部长李纪恒主持会议并讲话。会议认为,2022年是党的二十大召开之年,也是我国进入全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标进军新征程的重要一年,做好全年各项工作意义重大。

摘要： 自党史学习教育开展以来,赣县区科协积极深入学习贯彻习近平总书记在党史学习教育动员大会上的重要讲话精神,聚焦主线学党史,围绕科技助力巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴办实事总目标,扎实推进党史学习教育,科技兴蜂成效显著。

摘要： 党史学习教育开展以来,青海原子城纪念馆深刻学习领会习近平总书记在党史学习教育动员大会和庆祝中国共产党成立100周年大会上的重要讲话精神,认真学习贯彻习近平总书记关于党的历史以及党史学习教育的一系列重要论述和指示批示精神,全面贯彻落实习近平总书记“把红色资源利用好。

摘要： “要加强年轻干部教育管理监督,教育引导年轻干部成为党和人民忠诚可靠的干部。”习近平总书记在十九届中央纪委六次全会上再次对年轻干部提出重要要求,告诫他们要扣好廉洁从政的“第一粒扣子”。年轻干部贯彻这一重要讲话精神,一定要经常对照党的理论和路线方针政策。

摘要： 本发明属于概率安全评价(PSA)领域，具体涉及一种PSA中子系统部件的Birnbaum重要度和结构重要度计算方法。由对象子系统对系统的Birnbaum重要度和结构重要度，以及对象子系统内各部件的Birnbaum重要度和结构重要度，得出了对象子系统内各部件对系统的Birnbaum重要度和结构重要度。本方法揭示了Birnbaum重要度和结构重要度的一种深入规律，为PSA的重要度分析提供所需的具体部件的Birnbaum重要度和结构重要度信息。

摘要： 本公开提供了一种元模型重要抽样结合空间分割的涡轮叶片重要性分析方法，包括：确定涡轮叶片的不确定性变量，确定所述不确定性变量的联合概率密度函数；确定所述不确定性变量的极限状态函数；根据所述联合概率密度函数和所述极限状态函数，获取所述不确定性变量的重要抽样样本和所述涡轮叶片的无条件失效概率；划分所述不确定性变量的重要抽样样本为多个互不重叠的子区间，获取所述涡轮叶片的区间条件失效概率；根据所述无条件失效概率和所述区间条件失效概率，获得所述涡轮叶片不确定性变量的重要性。该方法对于涡轮叶片结构重要性分析方面有很强的工程意义。

摘要： 预测值计算部(40)基于大楼(18)内的各设备正常运行时由传感器组(12)取得的多个检测值信息，来计算被预测为如果设备正常运行则各传感器会检测到的检测预测值。异常度计算部(42)基于各传感器的检测预测值与各传感器的实际的检测值之间的差异，来计算各传感器的异常度。异常重要度计算部(46)不仅基于某个传感器检测到异常值的异常检测时的该传感器的异常度，还基于异常检测时的该关注传感器以外的传感器即其他传感器的异常度，来计算该关注传感器的异常重要度。

摘要： 讲话区间检测装置包括：第1嘴唇形状估计部，基于包括讲话者的声音的声响数据估计讲话者的第1嘴唇形状；第2嘴唇形状估计部，基于至少拍摄到讲话者的面部的图像数据估计讲话者的第2嘴唇形状；和讲话区间检测部，基于第1嘴唇形状的变化和所述第2嘴唇形状的变化，在声响数据中检测讲话者发出声音的讲话区间。

摘要： 本公开的讲话者识别装置是对示出识别对象的讲话声音的讲话数据所对应的讲话者进行识别的讲话者识别装置(11)，具备：情感推测器(12)，利用进行了学习的DNN(Deep Neural Network：深度神经网络)，根据从讲话数据算出的声学特征量，对讲话数据所示的讲话声音中包含的情感进行推测；以及讲话者识别处理部(13)，利用情感推测器(12)的推测结果，根据从所述讲话数据算出的所述声学特征量，对用于识别该讲话数据所对应的讲话者的分数进行输出。

摘要： 提供从说话者的会议的生产率不高的状态促进成为生产率高的状态的讲话辅助装置、讲话辅助方法及记录介质。讲话辅助装置具有执行程序的处理器和存储上述程序的存储设备，其特征在于，上述处理器执行：计算处理，计算多个说话者各自的讲话时间的累计值，将上述累计值达到规定值的说话者的上述累计值清零；以及显示处理，在按每个上述说话者分配的显示区域群中的、被分配给上述累计值达到上述规定值的说话者的显示区域中，显示第1图形。

摘要： 本文描述的技术改进了使计算设备能够在与讲话者无关的多讲话者场景中进行自动语音识别(“ASR”)的方法。在一些示例中，深度学习模型的置换不变训练可以用于与讲话者无关的多个讲话者场景。在一些示例中，该技术可以确定模型对源信号的估计与源信号之间的置换考虑的分配。在一些示例中，该技术可以包括训练生成估计的模型以最小化置换考虑的分配的偏差。这些技术可以实现为神经网络的结构本身，解决了标签置换问题，标签置换问题阻碍了基于深度学习的语音分离技术的进步。这里讨论的技术还可以包括源追踪以在混合信号的帧中追踪源自相同源的流。

摘要： 目的是提供对于任意的人物根据声音和并不一定在讲话中被摄像的人物的图像进行讲话者推定的讲话者推定方法及讲话者推定装置。一种根据声音和图像推定讲话者的讲话者推定方法，具有：输入声音的步骤；从输入的声音中提取表示音质的特征量的步骤；输入图像的步骤；根据输入的图像进行各人物的人物区域的检测的步骤；根据检测出的各个人物区域推定表示音质的特征量的步骤；在没有检测到人物的情况下进行变更以输入来自其他的位置或角度的图像的步骤；计算从声音中提取的表示音质的特征量和根据图像的人物区域推定出的表示音质的特征量的类似度的步骤；以及根据该计算出的类似度推定讲话者的步骤。

摘要： 预测值计算部(40)基于大楼(18)内的各设备正常运行时由传感器组(12)取得的多个检测值信息，来计算被预测为如果设备正常运行则各传感器会检测到的检测预测值。异常度计算部(42)基于各传感器的检测预测值与各传感器的实际的检测值之间的差异，来计算各传感器的异常度。异常重要度计算部(46)不仅基于某个传感器检测到异常值的异常检测时的该传感器的异常度，还基于异常检测时的该关注传感器以外的传感器即其他传感器的异常度，来计算该关注传感器的异常重要度。

摘要： 一种示例系统包括分析引擎，所述分析引擎用于检测目标的第一重要部分集合。所述系统包括事件引擎，所述事件引擎用于检测生理信号中的潜在事件的集合并且基于所述潜在事件的集合来识别所述目标的第二重要部分集合。所述系统包括比较引擎，所述比较引擎用于识别第一重要部分集合与第二重要部分集合之间的差异。