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LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

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实验环境：Ubuntu18.04+CUDA1.0.1+Python3.7+Pytorch1.5.0

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一、实验目的： （1）理解词法分析在编译程序中的作用； （2）掌握词法分析程序的实现方法和技术； （3）用C语言对一个简单的子集编制一个一边扫描的编译程序，以加深对编译原理的理解，掌握编译程序的方法与技术。 二、实验内容： 用C语言编写一个词法分析器。 要求:输入一个简单小程序，输出每个单词种别码。 能够识别： 1、关键字：while、if、else、switch、case 2、标识符 3、常数 4、+，-，*，/，<=，<，=，==，;

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