ГДЗ по русскому языку 4 класс учебник Канакина, Горецкий 2 часть – стр 7

---

• Тип: ГДЗ, Решебник.
• Автор: Канакина В. П., Горецкий В. Г.
• Год: 2019.
• Издательство: Просвещение.

Подготовили готовое домашнее задание к упражнениям на 7 странице по предмету русский язык за 4 класс. Ответы на вопросы к заданиям 7, 8 и 9.

Учебник 2 часть – Страница 7.

Ответы 2022 года.

Номер 7.

Прочитайте. Найдите среди данных имен прилагательных синонимы и антонимы.

    Сообразительный, грустный, апельсиновый, маленький, радостный, узкий, смекалистый, ароматный, печальный, медленный, душистый, крошечный, оранжевый, быстрый, большой, широкий, скорый.

Ответ:

Синонимы: апельсиновый — оранжевый, смекалистый — сообразительный, ароматный — душистый, печальный — грустный, скорый — быстрый, маленький — крошечный.
Антонимы: грустный — радостный, маленький — большой, узкий — широкий, печальный — радостный, медленный — скорый, медленный — быстрый, крошечный — большой.

• Запишите сначала пары синонимов, затем пары антонимов. Составьте и запишите предложение с любым именем прилагательным.

Ответ:

Синонимы: апельсиновый — оранжевый, смекалистый — сообразительный, ароматный — душистый, печальный — грустный, скорый — быстрый, маленький — крошечный.
Антонимы: грустный — радостный, маленький — большой, узкий — широкий, печальный — радостный, медленный — скорый, медленный — быстрый, крошечный — большой.

Мама положила немного душистого горошка в суп.

Разбор слова по составу

Грустный — прил., маленький — прил., смекалистый — прил.

Род и число имён прилагательных

Номер 8.

Подготовьте ответы на вопросы: на какой вопрос отвечают имена прилагательные, имеющие окончания -ые, -ие? В каком числе они употреблены? Приведите примеры имен прилагательных в этом числе. Запишите.

Ответ:

Прилагательное с окончаниями -ые, -ие, отвечает на вопросы «какие?».
Употреблены во множественном числе.
Примеры: (какие?): добрые, узкие, милые, быстрые.

Номер 9.

Прочитайте. Озаглавьте текст.

    Кругом белые снега, косые сугробы. Построил я избушку-кормушку, насыпал крошек да семени. Любуюсь, как жалуют ко мне в гости живые цветы. Вот стайкой опустились синицы. Грудки у них ясные, жёлтые. Кажется, будто солнечные зайчики по веткам запрыгали. За синицами прилетели пёстрые щеглы, голубые поползни, коричневые свиристели. А когда закачаются на кустах снегири, то словно красные маки распустятся. Поглядишь — и будто теплее станет.

Э. Шим

Ответ:

Заголовок: «Живые цветы».

• Определите тему и главную мысль текста.

Ответ:

Тема: птицы в кормушке — живые цветы.
Главная мысль: красоту можно видеть во всем, а автор увидел красоту в разноцветных птицах, слетающихся к кормушкам.

• Найдите имена прилагательные. В каком числе они употреблены?

Ответ:

Прилагательные: белые, косые, живые, ясные, жёлтые, солнечные, пёстрые, голубые, коричневые, красные.
Все прилагательные употреблены во множественном числе.

• Выпишите словосочетания с именами прилагательными. Выделите окончания имен прилагательных.

Ответ:

Белые снега, косые сугробы, живые цветы, грудки ясные, жёлтые грудки, солнечные зайчики, пёстрые щеглы, голубые поползни, коричневые свиристели, красныеые маки.

Фонетический разбор

Грудки [грутк’и] — 2 слога.
г — [г] — согл., зв. парн., тв. парн.
р — [р] — согл., зв. непарн., тв. парн.
у — [у] — гласн., ударн.
д — [т] — согл., глух. парн., тв. парн.
к — [к’] — согл., глух. парн., мягк. парн.
и — [и] — гласн. , безуд.

---

6 б., 6 зв.

Рейтинг

← Выбрать другую страницу ←

Распознавание произнесенных слов с большим словарным запасом с использованием обнаружения фонем нейронной сети с временной задержкой и предиктивного анализа lr

• title={Распознавание произнесенных слов с большим словарным запасом с использованием обнаружения фонем нейронной сети с задержкой по времени и прогнозирующего анализа lr}, автор = {Ясухиро Минами, Хидефуми Савай и Масанори Миятаке}, journal={Системы и компьютеры в Японии}, год = {1991}, объем = {22}, страницы = {99-108} }
  • Y. Minami, H. Sawai, M. Miyatake
  • Опубликовано в 1991 г.
  • Информатика
  • Системы и компьютеры в Японии

  нейронная сеть с временной задержкой (TDNN) и прогнозирующий анализатор LR. Это первая попытка распознавания речи с большим словарным запасом с помощью нейронных сетей. Предсказание фонем в словах выполняется предиктивным синтаксическим анализатором LR. Выравнивание времени между предсказанными фонемами с помощью предсказанного синтаксического анализатора LR и результатов обнаружения фонем через TDNN реализуется с использованием метода DTW (динамического искажения времени). Динамик… 

  View Via Publisher

  Модели нечетких разделов и их инкрементное обучение для непрерывного распознавания речи

  • Y. Kato, Sugiyama Masahide

  • Компьютерная наука

  • 1992

  Эта бумага описывает модели Fuzzy Porety. ) и их дополнительное обучение непрерывному распознаванию речи, и обнаружили, что автоматическое дополнительное обучение было более эффективным с FPM, чем с TDNN.

  Модели нечетких разделов и их влияние на непрерывное распознавание речи

  Эксперименты показали, что лучшая сегментация фонем обеспечивает большее улучшение распознавания фраз, а поэтапное обучение также значительно повышает эффективность распознавания.

  Анализ GLR в скрытой марковской модели

  • К. Кита, Т. Кавабата, Хироаки Сайто

  • Информатика

  • 1991

  В этой главе описывается применение обобщенного анализа речи. В частности, мы сосредоточимся на методе под названием HMM-LR, впервые представленном в [5], который представляет собой интеграцию…

  Generalized LR Parsing

  • M. Tomita

  • Информатика

    Springer US

  • 1991

  Описаны Paringm и алгоритмы анализа LR с помощью GLR.

  Прибор для проверки бумаги с распознаванием нечетких образов

  В этой статье для автоматических переплетных машин разработан прибор для проверки страниц через микроконтроллер Atmega128 и алгоритм распознавания нечетких образов. Этот прибор обнаруживает динамические ошибки…

  ПОКАЗАНЫ 1–10 ИЗ 11 ССЫЛОК

  СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантности Наиболее влиятельные документыНедавность

  Определение фонем и слогов для непрерывного распознавания речи с использованием нейронных сетей с временной задержкой

• Лингвистика, информатика

  Системы и компьютеры в Японии

• 1990

Методы обнаружения японских фонем/слогов CV во входной речи на основе TDNN показаны и оказались шагом к непрерывному распознаванию речи.

Распознавание фонем с использованием нейронных сетей с задержкой

Авторы представляют подход нейронной сети с задержкой (TDNN) к распознаванию фонем, который характеризуется двумя важными свойствами: (1) использование трехуровневой схемы простых вычислений…

Распознавание японских CV-слогов и фонем с помощью нейронных сетей с временной задержкой

• H. Sawai, A. Waibel, M. Miyatake, K. Shikano

• Лингвистика

  Международная конференция по акустике, речи и обработке сигналов,

• 1989

Авторы построили TDNN, который может различать один слог CV или группу фонем, и оказалось, что эти методы обнаружения являются важным шагом на пути к распознаванию непрерывной речи.

Непрерывное распознавание речи HMM с использованием прогнозирующего анализа LR

• К. Кита, Т. Кавабата, Хироаки Сайто

• Информатика

  Международная конференция по акустике, обработке речи и сигналов,

• 1989

Авторы предлагают метод распознавания непрерывной речи, который использует точный и эффективный механизм синтаксического анализа, анализатор LR и управляет модулями HMM (скрытая марковская модель) напрямую без каких-либо…

Распознавание согласных путем модульного построения больших фонематических нейронные сети с задержкой

• A. Waibel

• Информатика

  Международная конференция по акустике, речи и обработке сигналов,

• 1989

Показано, что нейронные сети для распознавания речи могут быть построены по модульному принципу, используя скрытую структуру предварительно обученных сетей фонетических подкатегорий, чтобы избежать чрезмерного времени обучения, которое было бы необходимо для обучения более крупных сетей, и обеспечить постепенное обучение. .

Экспертная система распознавания фонем с использованием знаний о чтении спектрограмм и нейронных сетей

Экспертная система распознавания фонем, состоящая из двух частей: (1) сегментация фонем на основе правил и (2) идентификация фонем на основе нейронной сети для получения знаний, таких как шаблон соответствие.

Алгоритм динамического преобразования времени при построении уровней для распознавания связных слов

• C. Myers, L.