参考文献： [LS90] Lapidot D, Shamir A. Publicly verifiable non-interactive zero-knowledge proofs[C]//Advances in Cryptology-CRYPTO’90: Proceedings 10. Springer Berlin Heidelberg, 1991: 353-365.[Shoup00] S

循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）; 长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）; 门限循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 1.循环神经网络RNN1.1.优点1.2.缺点 2.长短期记忆LSTM2.1.忘记门层2.2.更新状态2.3.输出(输出信息和更新后的状态)2.4.LSTM 的变体 3.门限循

1 简介 语音处理中,在噪声环境尤其是在非平稳噪音环境下进行端点检测是很困难的.在低信噪比的情况下,传统用于端点检测的特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测的效果严重退化.为此,笔者从语音信号的时域或频域出发,提出了一种把短时自相关函数最大值和短时过门限率相结合的方法. 2 部分代码 function[nf,f]=enframe(x,win,inc)%x是语音序列，win 是帧

通常的以太坊多签技术都是基于合约来实现的，较为著名的几个钱包 BitGo 钱包、Gnosis 钱包和 Parity 钱包就是这么做的。基于智能合约，更易于实现。然而，一旦发生错误，错误的成本也确实很高。我想好多人都听说过 Parity 被黑的故事，同时对于私钥的管理者，他是基于对合约的信任来达到目的的，假设合约不可信或者存在漏洞，私钥管理者并没有更多的方法进行调整，基本上只能是眼睁睁的看着问题发生

门槛回归模型的实质是利用门槛值将样本分为两组，只有当两组样本的估计参数显著不同时，才使用门槛回归模型，否则说明不存在门槛，使用线性模型就可以了，因此必须对模型进行显著性检验。 门槛变量的选择可由理论模型外生决定，汉森指出，由于门槛回归方法是通过对门槛变量进行排序后进行模型估计的，如果门槛变量含有较强的时间趋势，就会将这种趋势带入模型中，趋势的存在将改变突变点似然分布检验，更重要的是，在这种情况下

门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、

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