伽利略的起源是通货膨胀的另一种选择，在通货膨胀中，宇宙开始从明可夫斯基开始膨胀，并且稳定地违反了零能态。 在本文中，我们讨论了在从标本场的动能占主导地位的创世阶段到随后阶段的过渡过程中，如何通过重力粒子产生来重新加热早期宇宙。 然后，我们研究了伽利略起源之后引力再加热对原始引力波谱的影响。 由此产生的频谱是强烈的蓝色，并在单位对数频率的能量密度方面处于高频率gwf3。 尽管这不能在现有的检测器中检测到，但振幅可以高达fg 100 MHz的gwˆ10×12，提供了对发生情况的未来测试。 该分析是在基于Horndeski理论的广义伽利略起源的框架内进行的，这使我们能够导出通用公式。

早期宇宙的相变很容易产生可观察到的随机引力波背景。 我们表明，这样的背景必然包含与光子的宇宙微波背景（CMB）类似的各向异性，并且这些也可能在拟议的重力波探测器的范围之内。 引力波各向异性内的相关性以及它们与CMB的互相关性可以为原始波动的根本机制（例如多场通货膨胀）提供新见解，并揭示了早期粒子物理的非标准“隐藏扇区”的存在。

使用晶格计算中的量子色动力学（QCD）状态方程，我们研究了QCD对通货膨胀时期产生的原始引力波的影响。 我们还考虑了消失和不消失的轻子不对称的不同情况，其中后者受到宇宙微波背景实验的限制。 我们的结果表明，对于不同晶格QCD状态方程，在QCD跃迁周围的频率范围（10−10–10−7 Hz）中，预计引力波背景有高达百分之几的偏差；对于无消失，在更大的频率处， 摄动QCD的轻子不对称 未来的重力波实验在测量SKA，EPTA，DECIGO和LISA等原始重力波的振幅时具有足够高的灵敏度，可以探究这些差异，并阐明宇宙QCD跃迁的真实性质以及不消失的存在 早期宇宙中的轻子不对称。

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该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记，非常好，吴老师上课略过的一些内容笔记都详细给出，并且还做了适当补充。强烈推荐。

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SincNet SincNet是用于处理原始音频样本的神经体系结构。 这是一种新颖的卷积神经网络（CNN），它鼓励第一个卷积层发现更多有意义的滤波器。 SincNet基于参数化的Sinc函数，这些函数实现了带通滤波器。 与学习每个滤波器的所有元素的标准CNN相比，所提出的方法只能从数据中直接学习低和高截止频率。 这提供了一种非常紧凑而有效的方式来导出专门针对所需应用进行了调整的定制滤波器组。 该项目发布了一系列代码和实用程序，可通过SincNet进行说话人识别。 使用TIMIT数据库提供了说话人识别的示例。 如果您对应用于语音识别的SincNet感兴趣，可以查看PyTorch-Kaldi

从excel中读取信号，首先计算信号的vmd分解，得到imf分量，然后根据imf分量与原始信号的相关系数确定出信号imf喝噪声imf，对有用的imf进行小波阈值滤波，最后对滤波后的imf进行重构输出信号。 下图是流程图盒vmd分解结果的时域后频谱

KITTI数据集 转换为ROSBAG格式，且补充了点云格式转换部分，比原始的全面一些