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什么是偏自相关，它与自相关有什么不同？
SARIMA (季节性自回归集成移动平均) 扩展了ARIMA以处理时间序列数据中的季节性模式。虽然ARIMA专注于对总体趋势和短期关系进行建模，但SARIMA明确地考虑了定期发生的重复模式，例如每天，每月或每年的周期。关键的区别是在模型中增
时间对齐在语音识别中的重要性是什么？
混合语音识别系统结合了不同的方法来提高识别口语的准确性和效率。通常，这些系统将通常基于隐马尔可夫模型 (hmm) 的统计模型与深度学习神经网络等更现代的技术集成在一起。目标是利用每种方法的优势，解决传统方法的弱点，同时提高整体性能。
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多智能体系统如何建模信任动态？
多智能体系统（MAS）通过纳入模拟智能体如何互动和随时间建立信任的算法和框架来建模信任动态。每个智能体根据过去的互动维护其对其他智能体的信任水平的表示。这种信任通常受到多种因素的影响，例如接收到的信息的可靠性、承诺的履行以及其他智能体的观察