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全称是：Geometric Dimensioning and Tolerancing 至于中文名称我见过两种：尺寸和形位公差、几何尺寸和公差。

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书中对光纤连接器、光衰减器、光耦合器、光波分复用器、光隔离器、光开光、光调制器进行了重点介绍。本书适合从事光纤通信和光纤传感的科研院所、设计部门、工程施工单位和生产企业的技术人员参考，也适合大专院校通信专业的师生作教材之用。

近期，一些Paper放出来，以下整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的五篇论文，供大家参考—点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解等。

基于神经网络的语音分离必读论文和教程列表 该存储库包含用于纯语音分离和多模式语音分离的论文。 通过Kai Li（如果有任何建议，请与我联系！电子邮件： ）。 提示：对于语音分离初学者，我建议您阅读“深度群集”和“ PIT＆uPIT”作品，这将有助于理解问题。 如果您发现以下某些文章的代码，欢迎添加链接。 纯语音分离 :check_mark: [用于单声道信号源分离的蒙版和深度递归神经网络的联合优化，黄波森，TASLP 2015] :check_mark: [用于单声道语音分离的复杂比率掩盖，DS Williamson，TASLP，2015年] :check_mark: [深度聚类：用于分段和分离的区分嵌入，JR Hershey，ICASSP 2016] :check_mark: [使用深度聚类的单通道多扬声器分离，Y Isik，Interspeech 2016] :check_mark: [用于与说话者无关的多说话者语音分离的深度模型的置换

里面详细介绍了机器学习中图像处理的idt算法使用的HOF、HOG、MBH及轨迹等四种特征描述子，对于学习使用idt算法进行特征提取提供了一定的理论帮助，推荐阅读！

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