LS-DYAN中文使用手册和KEYWORD USER'S MANUAL VOLUME I 2011年版

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lsdyna用户keyword手册最新版 volume 1 2011年12月13日

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文学研究人员需要统计谋篇英文小说中的某些单词的出现次数和位置，实现这一目标的文字统计系统就称为文学研究助手。利用数据结构中串和栈知识，结合功能强大的C语言实现文学研究助手的设计，该应用软件设计的核心思想是串的模式匹配算法，采用易于理解且设计简单的串的朴素模式匹配算法，利用堆栈存储匹配字符串的位置。

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关键字识别（KWS）是智能设备上终端和服务机器人的人机交互的主要组成部分，其目的是最大程度地提高检测精度，同时又要减小占用空间。 在本文中，基于DenseNet提取局部特征图的强大功能，我们为KWS提出了一种新的网络体系结构（DenseNet-BiLSTM）。 在我们的DenseNetBiLSTM中，DenseNet主要用于获取局部特征，而BiLSTM用于获取时间序列特征。 通常，DenseNet用于计算机视觉任务，它可能会破坏语音音频的上下文信息。 为了使DenseNet适合KWS，我们提出了一个变体DenseNet，称为DenseNet-Speech，它在过渡层的时间维度上删除了池以保留语音时间序列信息。 此外，我们的DenseNet-Speech使用密度较小的块和过滤器来使模型保持较小，从而减少了移动设备的时间消耗。 实验结果表明，DenseNet-Speech的特征图可以很好地维护时间序列信息。 就Google Speech Commands数据集的准确性而言，我们的方法优于最新方法。 对于具有223K可训练参数的20条命令识别任务，DenseNet-BiLSTM能够达到96.6％的精度。

整个unity里面的shader的#pragma multi xxxxx_ON 关键字不能超过256个，给系统添加负担。 所以会报错：maximum number (256) of shader keywords exceeded unity。 做法是减少关键字的使用。 下面提供一个优化工具。

这份文档对利用深度学习研究语音识别的专业人员颇有参考价值，尤其是对语音关键词检出的研究有比较高的参考价值。 研究成果新颖、前沿