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    大程度简化IT运维管理，提高系统可用性，用于数字多媒体、广告、交通控制、信息系统等应用。（2）桌面虚拟化终端F202桌面虚拟化终端F202采用Intel®Baytrail-M处理器，板载N2807功耗设计，大运行功率只有5W；板载内存大可支持2GDDR3L-1333MHz内存；支持DP/HDMI/VGA等接口技术，支持双显输出；模块化设计，可快速定制内存、SSD、扩展WiFi/BT/3G等功能，适用于桌面虚拟化、云终端市场。（3）数字标牌F210U数字标牌F210U基于新Intel®CherryTrail平台，采用Intel®Atomx5-Z8350处理器，板载1G/2G/4GDDR3L1600MHz内存，支持VGA+HDMI视频输出接口,支持同/异步双显模式（复制，扩展），满足数字标牌市场需求。2、数拓终端应用产品数拓在基于IntelAtom或IntelCore处理器的杰和数字标牌的基础上推出了很多功能强大的数字标牌应用终端产品。具体而言有以下几类：（1）数拓海报机在小型店面、连锁店面等可以使用数拓智慧海报机手机编辑、连锁统一管理的海报机――三步发海报“选模板、改文字、换图片”海量动态模板，快速制作大师级动态海报随时随地监控、编辑播放内容总部统一管理所有店面,家用电视机也能改造为海报机。端到端的流程，是伴随着数字化的发展而发展的。海南端到端传输

    其中数据库为语音学家建立的用于研究语音识别的专业数据库，本实施例中数据库采用清华大学所建立的用于研究语音识别的专业数据库，是在安静的办公室环境下，通过单个碳粒麦克风录取的，总时长超过30个小时。大部分参与录音的人员是会说流利普通话的大学生。采样频率16khz，采样大小16bits。根据数据库标签切分后，获得10000条有效语音，其中，500条语音作为验证集，500条语音作为测试集，其余作为训练集，语音的数据长l为343208，持续时间约为。102：对所切分的语音进行分帧加窗处理后利用快速傅里叶变换获取频谱。可以理解的是，加窗和分帧都是语音信号提取特征的预处理阶段。先分帧，后加窗，再做快速傅里叶变换。分帧：简单来说，一段语音信号整体上看不是平稳的，但是在局部上可以看作是平稳的。在后期的语音处理中需要输入的是平稳信号，所以要对整段语音信号分帧，也就是切分成很多段。在10-30ms范围内都可以认为信号是稳定的，一般以不少于20ms为一帧，1/2左右时长为帧移分帧。帧移是相邻两帧间的重叠区域，是为了避免相邻两帧的变化过大。加窗：按上述方法加窗后，每一帧的起始段和末尾端会出现不连续的地方，所以分帧越多与原始信号的误差也就越大。河南端到端企业级的端到端流程再造，就是要从部门级流程到企业级端到端流程。

    充分满足距离底座100米范围内的灵活移动办公，包含有线和无线两种选择，以适应不同的工作场景。Intelligrated仓储自动化解决方案：作为设计、制造、集成并安装完整物料搬运自动化解决方案一站式提供商，Intelligrated囊括了输送系统、分拣系统、码垛拆垛和机器人系统、自动存储和检索系统，以及订单履行系统，助力企业优化流程、提高效率。软件解决方案FluxWMS仓储管理系统：高度产品化的仓储管理系统，涵盖仓库全业务需求、智能化作业、优化作业流程和策略，致力于综合改善仓储物流水平，提高从收货、出货到库存管理等各个环节的准确性；提升从内部管理到外部服务全过程的透明度；优化关键业务流程；帮助企业实现更高效的仓储作业与更的库存管理。Vocollect语音拣选系统：针对仓库和配送中心定制设计的语音解决方案，通过系统及穿戴式设备可实现Vocollect语音系统与仓库管理系统的无缝集成，有效解决人工拣选货品效率低、差错多、出货慢等问题，同时满足各类个性化订单需求。霍e运：连结并优化供应链物流生态系统解决方案，通过共享经济版和企业协同版支持供应链物流的全程闭环服务，中小货主可快速的匹配运力需求。

    5层池化层，5层全连接层，其中三层全连接层用于实现注意力机制，损失函数采用ctc损失函数，网络优化器采用adam优化器。第三方面，本申请实施例提供了一种识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时实现方面的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述方面的方法。在本申请实施例中，本发明的基于卷积神经网络和注意力机制的端到端语音识别系统，通过将注意力机制融合卷积神经网络中，并通过使用ctc损失函数构建完整的语音识别网络模型，实现深度学习，从原始语音数据中提取语音的语谱图作为cnn的输入，以提高语音的性能，减少了人工提取特征带来的信息损失，具有良好的应用前景。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。构建了端到端流程这种比较好实践业务模式可以为企业带来更高的财务回报。

    具体用于对所切分的语音进行分帧加窗处理后利用快速傅里叶变换获取频谱。作为一种可选的实施方式，上述频谱获取单元320，包括：分帧单元321，决定切分语音的帧数。本实施例中，分帧处理中帧长i为1024，帧间重叠率p为25％，获大帧数h为447。加窗单元322，按上述方法加窗后，每一帧的起始段和末尾端会出现不连续的地方，所以分帧越多与原始信号的误差也就越大。加窗就是为了解决这个问题，使分帧后的信号变得连续，每一帧就会表现出周期函数的特征。在语音信号处理中一般加汉明窗。本实施例中，增加的窗函数为hamming窗w(n，α)，其的计算公式如下，w(n，α)＝(1-α)-αcos(2πn/(n-1))，0≤n≤n-1。其中，α取值，n为n的取值范围，表示hamming窗的长度。快速傅里叶变换单元323，对语音进行快速傅里叶变换得到其频谱，由于其频谱为对称式，所以只取其一半长度。快速傅里叶变换的公式为：上述构建模型单元330用于将注意力机制与卷积神经网络结合，构建完整的语音识别网络模型。可以理解的是，本申请中通过将注意力机制引入卷积神经网络中，注意力机制通过两个全连接层a和b相乘实现，其中全连接层b作为注意力权重。通过端到端模式，将技术与业务的整合，让重复无序的业务整合在一起，流程更清晰明了，业务更加顺畅。贵州端到端流程

我们通常所说的全生命周期产品管理流程､集成的供应链管理流程就是一个需要打破职能瓶颈的“端到端”流程。海南端到端传输

    其权重是a的权重经过softmax后得到的符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值。在语音识别网络模型的构建过程中，本申请中采用cnn+ctc模型，采用vgg16基本模型架构，10层卷积层，5层池化层，5层全连接层，其中三层全连接层用于实现注意力机制，损失函数采用ctc损失函数，网络优化器采用adam优化器。上述训练模型单元340用于利用语音数据作为训练内容，优化模型参数，将词错误率作为优化目标训练模型。作为一个具体的实施例，本单元将预测后的语音数据作为语音识别网络模型的输入，训练学习该语音识别网络模型的参数，并通过wer(词错误率，worderrorrate)评测，为了使识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致，需要进行替换、删除或者插入某些词，这些插入、替换或删除的词的总个数，除以标准的词序列中词的总个数的百分比，即为wer。计算公式如下：其中，s为替换的个数，d为删除的个数，i为插入的个数，n为汉字总数。通过上述测评，不断的修正整个模型的内容，以实现模型的理想输出结果。图5是本申请实施例提供的一种识别设备的结构示意图。该对象检测设备4000包括处理器41，还可以包括输入装置42、输出装置43和存储器44。海南端到端传输

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