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会要，是以某一朝代的国家制度、历史地理、风俗民情等为主要收辑内容的一种史书。由于会要内容涉及典章制度，其所保存的原始历史资料较为丰富，可以弥补二十四史的志、表之不足。会要之创修，始自唐代。最早编成的会要是《唐会要》，苏冕以高祖至德宗九朝史事，编成《会要》40卷，唐宣宗诏命杨绍复、崔铉等续修《会要》至武宗朝，至大中七年（853年）撰成《续会要》40卷；后又由五代王溥再搜罗自宣宗以来至唐末之史事，建隆二年（961年）撰《新编唐会要》100卷。

宋、清两代也开始有类似作品，宋代的修史机构最多，有史馆、编修院、国史院、实录院、日历所、起居院、玉牒所、圣政所、时政记房等机构。宋代更设立“会要所”，编纂当代会要，册秩达二千多卷，除李心传《国朝会要总类》之外，皆已失佚，后徐松从《永乐大典》中辑出宋修会要500余卷，为今本《宋会要辑稿》。元明之际并无会要之参修，主政者的目标转移至会典之编修。直到清初乾隆之际又有大量的会要出炉，修者尤众，计有：姚彦渠《春秋会要》、孙楷《秦会要》、杨晨《三国会要》、汪兆镛《晋会要》、朱铭盘《西晋会要》与《南朝会要》、龙文彬《明会要》等。近代又有增补《春秋会要》、《秦会要》及新修的《战国会要》、《辽会要》。

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2021 年，Nanosemantics 与其他俄罗斯大型企业联合签署了人工智能道德守则，为从事人工智能技术研发及推广的企业奠定了行为准则。

2021 年 12 月，联邦国家自治机构“通用设计与康复技术资源中心” (Federal State Autonomous Institution “Resource Center of Universal Design and Rehabilitation Technologies”, FGAU “RCUD and RT”) 与 Nanosemantics 联合举办了全俄人工智能医学应用黑客松。在为期 3 天的竞赛中，参赛者们开发了可供语言障碍患者进行康复训练的程序。

2022 年 4 月，在 Nanosemantics 的支持下，俄罗斯国立技术大学 (MIREA) 举办了主题为语音模拟算法开发的大学生黑客松。共有 17 支队伍参与了本次竞赛。

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线性预测编码（LPC, Linear predictive coding）是主要用于音频信号处理与语音处理中，根据线性预测模型的信息用压缩形式表示数字语音信号谱包络（spectral envelope）的工具。它是有效的语音分析技术之一，也是低位速下编码方法高质量语音有用的方法之一，它能够提供非常精确的语音参数预测。

线性预测编码的基本思想是：「一个语音取样的现在值，可以用若干个语音取样过去值的加权线性组合来逼近」。在线性组合中的加权系数称为预测器系数。通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间差值的平方和达到最小值，能够决定唯一的一组预测器系数。

线性预测编码通过估计共振峰、剔除它们在语音信号中的作用、估计保留的蜂鸣音强度与频率来分析语音信号。剔除共振峰的过程称为逆滤波，经过这个过程剩余的信号称为残余信号（residue）。

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