Temporal summation的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

書中字有黃金屋 工業和商業黃頁資訊網論文書籍站 Temporal summation

國立高雄科技大學 工學院工程科技博士班 賴玟杏所指導 王秀琳的 基於RPCA-DRNN之單聲道歌聲分離 （2021），提出Temporal summation關鍵因素是什麼，來自於歌聲分離、強健型主成分分析法 (RPCA)、堆疊遞歸神經網路 (sRNN)、深度遞歸神經網路 (DRNN)。

而第二篇論文中臺科技大學 護理系碩士班 陳淑雯所指導 余惠娟的 探討癌症病人主要照顧者疲憊與睡眠障礙之關係-以榮民身分為調節變項 （2021），提出因為有 榮民、癌症病人主要照顧者、疲憊、睡眠障礙的重點而找出了 Temporal summation的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Temporal summation，大家也想知道這些：

基於RPCA-DRNN之單聲道歌聲分離

為了解決Temporal summation的問題，作者王秀琳 這樣論述：

在本論文中，我們設計一個可以將單聲道的歌曲錄音分離成單一歌聲及音樂伴奏的聲音分離方法。我們使用強健型主成分分析 (robust principal component analysis, RPCA)，結合中值濾波器 (median filter)、型態學 (Morphology)、以及高通濾波器 (high-pass filter) 等後處理 (post-processing)方法來初步分解歌曲混音。之後以兩個聯合優化的平行堆疊遞歸神經網路 (stacked recurrent neural network, sRNN) 與遮罩層 (mask layers) 組合成一個深度循環神經網路 (d

eep recurrent neural networks, DRNN )，借此優化最終預估分離的歌聲及音樂伴奏，進一步的糾正在初始以RPCA及後處理階段分離中的錯誤分類，像是殘留在歌聲中的音樂伴奏及殘留在音樂伴奏中的歌聲。另外，在這項研究中，本論文使用MIR-1K歌曲數據集進行實驗，本論文從資料庫中劃出部分的數據，進行資料擴充，並作為訓練資料來進行訓練。除了將進行消融研究外，也會與現有的聲音分離技術進行客觀及主觀評鑑。從客觀與主觀評鑑結果中可知，本論文所設計的方法在單聲道歌聲分離中是具有潛能及競爭力的。

探討癌症病人主要照顧者疲憊與睡眠障礙之關係-以榮民身分為調節變項

為了解決Temporal summation的問題，作者余惠娟 這樣論述：

背景：主要照顧者(簡稱主照者)面對長期照顧癌症病人負荷壓力下，導致身心健康負面影響，尤其是睡眠障礙問題。目的：目前研究尚缺乏探討病人榮民身分是否為主照者疲憊對睡眠障礙影響的調節變項，研究目的探討主照者疲憊對睡眠障礙有正向影響及病人是榮民身分增強主照者疲憊對睡眠障礙的正向效果。方法：本研究為橫斷性研究，以北區某三家醫院之127位癌症病人主照者為研究對象，以隨機抽樣進行問卷調查，問卷內容包括癌症病人及照顧者人口學之基本資料、台灣版簡明疲憊量表、中文版匹茲堡睡眠品質量表。統計方法包含描述性統計、獨立t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析及階層迴歸分析進行統計分析，以瞭解病人榮民身分為調節變項

是否具有調節作用。結果：發現本研究對象主照者疲憊得分45.24分(±21.92)，呈輕中度疲憊程度，主照者疲憊與睡眠品質 ( r = .63 , p

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