祝福中国 地球人类三分天下: 太土好!!!

本文探讨了热力学第二定律与时间之箭的关系,提出了热辐射而非热传导和对流才是决定时间形态的关键因素,并通过光电效应等现象进一步阐述了时间的本质。

 

谭理事

 

引子:这世界似红颜,最终命如纸薄?!不过我想,再薄也有着色的地方。不色戒,就非非想,终成无色界?

 

 

时间之箭

 

除了物理圣经,即热力学第二定律外,其它物理定律是没有时间方向的。

 

而网上说,“依据那『时间之箭』正指向下,若热力学第二定律继续作用下去,这个宇宙到了时候就会『死去』。”

 

这与我们观察到的现像不一致。其关键在于热力学第二定律作用的结果,即时间的形态上,即时间如何体现上。对此我有不同的看法。

 

时间的主

 

其根本的在于热的三种方式:传导,对流,辐射,谁是时间的主?

 

传统的看法,把热传导,对流看成时间的主宰,由于热传导和对流产生趋同性,这样的结果必然是宇宙“热寂死”。但是热传导,对流是孤立系统内部的主宰,多个系统之间,谁是时间的主宰?辐射,除了辐射还是辐射!

 

从多个系统看,一个系统内的热传导和对流的结果表现为辐射,任何物体都达不到绝对温度,必然辐射。万有引力定律的R消失,两个质量成为一个质量的结果产生热传导和对流,其结果仍然是向外辐射。我们的地球,周围热辐射无处不在。

 

热辐射是时间的主宰。热辐射的效应就是我们观察的光。我们把观察到的光当成同时或者不同时的标准,这是爱因斯坦相对论的本意。

 

天地之始

 

那么光和物质的作用就成为体现时间形态的一个标准。这个效应就是光电效应。对光电效应的成功解释成为爱因斯坦获得诺贝尔大奖的一个绝对的原因,如果这光电效应成为万物的时间效应,那么爱因斯坦得的这个奖就是诺贝尔奖中的最重要的一个奖:天地之始由此开。

 

 

不同的物质有不同的光电效应。不同物质有不同的"逸出功",这是因为不同物质的结构不同。这样就是说,物质接受辐射的结果,将更加强化自己的独特性。特定的物质只对特定的光辐射发生效应,这将强化物质自身的独特性,光辐射体现出的时间效应是物质的差异性,这才是物理圣经的时间真正指向!

 

从另一方面,不同物质由于结构不同,其产生热辐射的光的波长上限也不同,其辐射光的结果,是强化了物质本身的结构的独特性,所以体现时间的应该是热辐射,对于物质本身的结构看,无论是吸收热辐射,还是发出热辐射,其结果都是使得物质产生差异性,强化物质本身结构的独特性,这才是物理圣经的时间走向。

 

 

时间的形态

 

由于热辐射决定时间,所以时间的形态应该是朝向热辐射最大化的方向。生命是时间的最好标尺。从千年乃至万年古树看,万年古树都是在森林中,森林中的树木相互的辐射架构成彼此的辐射源,所谓气场是也。就万年古树本身看,枝繁叶茂,这在枝在叶之间自身构成了一个个辐射场,大树就拥有无数的辐射场。生命就是相互支撑。万年古树必然根深叶茂,这就与源源不断的时间的终结者水永远结缘。这样,大树的时间的形态就是一个个分层状态,所以,可以这样说,这世界是永远朝向辐射面增加,即世界的“面子”越来越大的方向发展。

 

 

我根据万有引力和加速度,推导出一个质量与时间的平方成正比的公式。现在可以看出其物理实质:

 

一个时间用光来衡量,就是一段距离。时间的平方就是纵横两个距离相乘,就是一个正方形的面积。这世界质量增加即膨胀,就是其表面积增加?其表面积增加就是这世界在热辐射下,出现无限分层?或者随着时间增加,这世界越来越薄?

 

时间的永恒

 

最终是怎样的薄味?人类的每一个卫星,都能形成一个分层次。由于人类大规模的工艺活动。地球越来越重。如果人类不久上了月,在上面开展重大的工艺活动,月亮也会越来越重。

 

重大的就要重复,而重复的就是分层次,就是时间。学而时习之,就是不断的重复,重复就在大脑里面越来越重要,就产生引力,就在时间上达到永恒,而时间的永恒就是大脑的分层次记忆!

 

兄弟在重大读书的时侯,有时间困得来在课上睡觉,但是就是睡觉也坚持在课上睡,毕竟坚持就是胜利,客气中也有课文的气?

 

这中国人的坚持就是坚磁,也是J磁。中国人形成团伙,拒绝被他人同化也是因为磁。男人是磁生电。

 

三分天下有其二

 

这地球之气就是磁层之气。首先由月亮来分层,从月全食看,月亮永远保持在大小和远近的和太阳三分天下的位置上,不管地球越来越重,太阳系越来越大!这是地球之福,也是人类之福。这太阳系最终将三分天下:太阳日地球,土星形成一个新的恒星,蒂着他的卫星MM绕着保卫地球! 

 

太阳好!土星好!太土好! 

CCTV大楼预示,好好学习,女子 女子 向 上!

 

中国的电网是一个大太阳!!!电力工人万岁!!!!!!!!

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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