词语解释
LSTR是Long Short-Term Memory的缩写,它是一种用于处理和预测时间序列数据的深度学习技术。LSTR是一种长短期记忆网络,它能够记忆长期的时间依赖关系,并且能够处理非线性关系。它的结构类似于人类的记忆,可以记住过去的信息,并且能够根据当前的信息来预测未来的结果。 LSTR在通信中的应用主要是用于处理和预测时间序列数据。它可以用于识别模式,预测时间序列的变化趋势,以及预测未来的结果。它可以用于自动驾驶、语音识别、机器翻译、计算机视觉等领域。 例如,在自动驾驶领域,LSTR可以用于识别车辆的行为模式,预测车辆的未来行为,以及预测车辆的未来位置。在语音识别领域,LSTR可以用于识别语音的模式,预测语音的变化趋势,以及预测未来的语音结果。在机器翻译领域,LSTR可以用于识别文本的模式,预测文本的变化趋势,以及预测未来的翻译结果。 总之,LSTR在通信中的应用主要是用于处理和预测时间序列数据,它可以用于识别模式,预测时间序列的变化趋势,以及预测未来的结果。它可以应用于自动驾驶、语音识别、机器翻译、计算机视觉等领域,为智能通信技术的发展做出了重要贡献。 Listener Side Tone Rating -- 听者侧音评定值
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