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Expresiones verbales en código Morse. Enciclopedia de radioelectrónica e ingeniería eléctrica.
Enciclopedia de radioelectrónica e ingeniería eléctrica. / Miscelánea
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Recientemente, para el entrenamiento acelerado de los operadores de radio en recibir de oído y transmitir en la clave del alfabeto telegráfico, se está generalizando una nueva técnica, que se basa en el sistema de expresión verbal del código Morse - SVKM (ver "Radio ", 1973, No. 6, "Tecnología y armas", 1973, No. 3).
El uso calificado del sistema SVKM permite lograr altos resultados en la capacitación de operadores de radiotelegrafía. Esto, por ejemplo, confirma la experiencia de la Kostroma RTS, donde se utiliza una nueva metodología de entrenamiento, y la retroalimentación proveniente de las unidades militares en las que prestan servicio los graduados de esta escuela de radio: los radiotelegrafistas capacitados por la Kostroma RTS fueron admitidos en vigilancia de radio independiente. después de dos meses de servicio.
El sistema SVKM se utiliza con éxito en Armavir RTS y otras organizaciones educativas que capacitan a operadores de radiotelegrafía para el servicio militar.
En 1976-1977. en varios RTS DOSAAF y unidades de entrenamiento de unidades militares, se realizó un experimento que permitió determinar cómo los propios alumnos evalúan varios conjuntos de palabras: "melodías" del sistema SVKM desde el punto de vista de su mejor percepción. Como resultado, se seleccionaron las palabras que recibieron el mayor número de puntos (ver tabla).
En contraste con el conjunto de palabras - "melodías" publicadas en la revista "Radio" (1973, No. 6), aquí se realizaron cambios menores de acuerdo con los principios de construcción de un sistema de expresión verbal del código Morse (VKM) , cuya esencia, recordamos, es la siguiente:
- Las combinaciones de pulsos de sonido largos y cortos (puntos y rayas), que forman caracteres de código Morse, se indican mediante combinaciones de sílabas de una de las palabras familiares del idioma ruso. Esta palabra debe comenzar con la letra por la cual se transforma en código Morse, o reflejar el significado del carácter designado (para números, caracteres suaves, separadores, etc.);
- el número de sílabas de esta palabra debe ser igual al número de impulsos de sonido (puntos y rayas), cuyas combinaciones forman los signos del código Morse;
- las sílabas que incluyen las vocales a, o, s deben corresponder a un guión, y todas las demás sílabas y la sílaba ai deben corresponder a un punto;
- para dar una estructura rítmica que refleje la estructura rítmica de los signos del código Morse, todas las sílabas que contienen las vocales a, o, s (con la excepción de la sílaba ai), es decir, las sílabas que denotan guiones, siempre se acentúan, independientemente del acento que suele colocarse en la palabra elegida. Todas las demás sílabas no están acentuadas.
El método de formación acelerada de operadores de radiotelegrafía con la ayuda del sistema SVKM no es complicado. Al aprender la designación gráfica de los signos del código Morse, el estudiante debe recordar un conjunto de palabras que denotan los signos del código y las reglas para construir el sistema SVKM. Luego, de acuerdo con estas reglas, coloque un punto (.) sobre las sílabas que incluyen las vocales a, o, s, guión (-), y sobre el resto de las sílabas. Por ejemplo: D - casas (do-mi-ki). Al recibir de oído, las combinaciones de impulsos de sonido se comparan con las sílabas de la palabra seleccionada y se registra la primera letra de esta palabra.
Al transmitir en la clave, el estudiante pronuncia mentalmente la palabra que denota el signo transmitido y, simultáneamente con la pronunciación, manipula la clave del telégrafo. Por ejemplo, al transmitir los signos D, el alumno pronuncia do-mi-ki y manipula la clave de forma sincrónica con la pronunciación.
Cabe señalar una vez más que el conocimiento del alumno de los principios de construcción del sistema SVKM le permite usar de manera significativa y activa un conjunto de palabras: "melodías" al aprender el alfabeto del código Morse, al desarrollar habilidades para la recepción y transmisión de alta velocidad. de señales usando este código.
Tabla 1
Letras y numeros |
Designación verbal |
notación silábica |
código Morse |
А |
vamos |
Ah, sí |
.- |
Б |
los tanques fluyen |
ba-ki-te-kut |
- ... |
В |
visto |
vi-da-la |
.- |
Г |
garajes |
ha-ra-zhi |
..- |
Д |
casas |
do-mi-ki |
- ... |
Е |
есть |
есть |
. |
Ж |
glandular |
mismo-le-zi-cien |
...- |
З |
puestas de sol |
para-ka-ti-ki |
--.. |
И |
ir |
yo-di |
.. |
Й |
pareja sí |
si-na-pa-ra |
.-- |
К |
que tal |
Cómo es eso |
-.- |
Л |
sonámbulos |
lu-na-tee-ki |
.- .. |
М |
madre |
mamá |
-- |
Н |
numero |
habitación |
-. |
О |
acerca de |
cerca |
. . . |
П |
la sierra canta |
pi-la-po-et |
.-. |
Р |
decide |
re-sha-et |
.-. |
С |
azul |
b-no-e |
... |
Т |
tan |
tan |
- |
У |
llevado lejos |
tu-no-sla |
..- |
Ф |
filimonchik |
fi-li-mon-chik |
..-. |
Х |
química |
hee-mi-chi-te |
.... |
Ц |
nuestras garzas |
tsa-pli-na-shi |
-.-. |
Ч |
el cuenco se está hundiendo |
cha-sha-no |
---. |
Ш |
pantalones harén |
sha-ro-wa-ra |
---- |
Щ |
sha tu no sha |
sha-tú-no-sha |
--.- |
Ь |
esa es una señal suave |
entonces-suave-cue-signo |
-..- |
Ы |
no necesitas |
s-no-en-arriba |
-.-- |
Э |
alerónicos |
e-le-ro-no-ki |
..- .. |
Ю |
Juliana |
Juliana |
- |
Я |
soy pequeño soy pequeño |
yo-pequeño-yo-pequeño |
.-.- |
Rzd |
dividir |
ra-aquí-están-los-ka |
-...-. |
1 |
y solo uno |
y-solo-en-el-fondo |
.---- |
2 |
dos no es bueno |
dos-no-ho-ro-sho |
..--- |
3 |
tres no es suficiente para ti |
tres-te-be-ma-lo |
...-- |
4 |
cuarto de ka |
che-tve-ri-te-ka |
....- |
5 |
cinco años |
cinco-ti-le-ti-e |
..... |
6 |
tomar seis |
por-ella-sti-be-ri |
-.... |
7 |
si si siete |
si-si-se-me-ri |
- ... |
8 |
octavo ir |
vo-smo-ir-y-di |
---... |
9 |
nona nonami |
pero-en-pero-en-mi |
----.. |
0 |
cero es sobre |
cero-o-o-o-lo |
----- |
Autor: E. Grigoriev; Publicación: N. Bolshakov, rf.atnn.ru
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"El aprendizaje automático es una tecnología central de la inteligencia artificial. En los últimos años, toda la atención en esta área se ha centrado en la tecnología de aprendizaje profundo como una forma de extraer automáticamente los valores característicos necesarios para interpretar y evaluar los fenómenos", señaló la empresa. Se recopilan enormes cantidades de series temporales de datos de los dispositivos, especialmente en la era del Internet de las cosas. Al aplicar el aprendizaje profundo a estos datos y clasificarlos con un alto grado de precisión, se pueden realizar análisis adicionales con la perspectiva de crear nuevos productos y soluciones y abriendo nuevas líneas de negocio".
Aclamada como un gran avance en inteligencia artificial, la tecnología de aprendizaje profundo ofrece reconocimiento de voz e imagen de alta precisión, pero solo es aplicable a tipos limitados de datos, explicó Fujitsu. En particular, hasta ahora ha sido difícil clasificar con precisión de forma automática las series temporales volátiles de datos provenientes de dispositivos conectados a Internet de las cosas.
La empresa ha desarrollado una tecnología de aprendizaje profundo basada en la teoría del caos y la topología para clasificar de forma automática y precisa los datos de series temporales volátiles. Esta tecnología hace posible procesar con precisión incluso datos temporales complejos con una gran amplitud de cambios.
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