[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[83]. Kompaktlik haqidagi taxmin.
Matematikada ixchamlik gipotezasi topologik fazoning kichik to'plami, agar kichik to'plamning har bir ochiq qopqog'ida chekli pastki qoplama bo'lsa, nisbatan ixcham ekanligini bildiruvchi printsipdir. Topologik fazo - ochiq va yopiq to'plamlar tushunchasiga imkon beruvchi topologiya deb ataladigan, aniqlangan tuzilishga ega bo'lgan to'plam. Boshqacha qilib aytganda, ixchamlik taxmini shuni ko'rsatadiki, topologik fazoning kichik to'plami ixcham deb hisoblanadi, agar ushbu kichik to'plamning har qanday ochiq qopqog'i uchun ushbu qopqoqda kichik to'plamni to'liq qoplash uchun olinishi mumkin bo'lgan cheklangan miqdordagi ochiq to'plamlar mavjud bo'lsa. hech qanday bo'shliq qoldirmasdan. Kompaktlik haqidagi taxmin matematikaning ko'p sohalarida, xususan topologiya va funktsional tahlilda muhim ahamiyatga ega. U ma'lum turdagi chegaralarning mavjudligini aniqlash uchun ishlatiladi, masalan, Bolzano-Vayershtrass teoremasi, bu haqiqiy sonlarning har bir cheklangan ketma-ketligi kamida bitta konvergent quyi ketma-ketlikka ega ekanligini ta'kidlaydi. Bundan tashqari, ixchamlik taxmini boshqa ko'plab muhim teoremalarning asosini ham tashkil qiladi, masalan, Arzela-Askoli teoremasi, bir nechta o'zgaruvchilarning funktsiyalarini o'rganishda va differentsial tenglamalarni o'rganishda qo'llaniladi. Xulosa qilib aytganda, ixchamlik gipotezasi matematikada topologik fazoning kichik to'plami, agar kichik to'plamning har bir ochiq qopqog'ida chekli pastki qoplama bo'lsa, nisbatan ixcham bo'lishini ta'kidlaydigan printsipdir. U ma'lum turdagi chegaralarning mavjudligini aniqlash uchun ishlatiladi va topologiya va funktsional tahlildagi ko'plab muhim teoremalarning asosini tashkil qiladi.


[84]. Nutqni matnga tarjima qilish muammosi
Nutqni matnga tarjima qilish muammosi, shuningdek, nutqni aniqlash yoki avtomatik nutqni aniqlash (ASR) sifatida ham tanilgan, og'zaki tilni yozma matnga aylantirish vazifasidir. Bu muammo turli xil urg'ularni, dialektlarni va tillarni tanib olish, shuningdek, fon shovqini va nutq uslubidagi o'zgarishlar bilan shug'ullanish kabi bir qancha muammolarni o'z ichiga oladi. Ushbu muammoni hal qilish uchun bir nechta yondashuvlar qo'llaniladi, jumladan: Akustik modellashtirish: Bu yondashuv so‘zlarni tashkil etuvchi asosiy tovush va qoliplarni aniqlash uchun nutq tovushini tahlil qilishni o‘z ichiga oladi.Tilni modellashtirish: Bu yondashuv nutqning grammatik tuzilishi va kontekstini tahlil qilib, aytilayotgan so‘z va iboralarni aniqlashni o‘z ichiga oladi.Fonemani tanib olish: Bu yondashuv nutqning unlilar va undoshlar kabi asosiy tovushlarini tanib olish va ulardan so‘zlarni aniqlashda foydalanishni o‘z ichiga oladi.Neyron tarmoqlar: Bu yondashuv nutq namunalarini tanib olish va ularni qanday qilib aylantirishni o‘rganish uchun nutq namunalarining katta ma’lumotlar to‘plamida sun’iy neyron tarmoqlarni o‘rgatishdan iborat. text.Gibrid tizimlar: Bu yondashuv nutqni aniqlashning aniqligini oshirish uchun bir nechta yondashuvlarni birlashtirishni o'z ichiga oladi. Nutqni aniqlashning aniqligini oshirish uchun ko'plab tizimlar moslashish va yangi ma'lumotlardan o'rganish uchun mashinani o'rganish usullaridan foydalanadi. Bu tizimga turli urg'u va dialektlarni, shuningdek, turli nutq uslublarini yaxshiroq tushunish imkonini beradi. Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, nutqni matnga aylantirish muammosi og'zaki tilni yozma matnga aylantirish vazifasidir. Bu muammo turli xil urg'ularni, dialektlarni va tillarni tanib olish, shuningdek, fon shovqini va nutq uslubidagi o'zgarishlar bilan shug'ullanish kabi bir qancha muammolarni o'z ichiga oladi. Ushbu muammoni hal qilish uchun akustik modellashtirish, tilni modellashtirish, fonemalarni aniqlash, neyron tarmoqlar va gibrid tizimlar kabi bir nechta yondashuvlar qo'llaniladi. Mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda, ushbu tizimlar o'zlarining aniqligini oshirish uchun yangi ma'lumotlarga moslashishi va o'rganishi mumkin.