诗歌的语音综合是由于诗意语音固有的特定语调模式而具有挑战性的。在这项工作中，我们提出了一种将诗歌与几乎像人类一样自然的综合诗作的方法，以使文学学者能够系统地检查有关文本，口头实现和听众对诗歌的相互作用的假设。为了满足文学研究的这些特殊要求，我们通过从人类参考朗诵中克隆韵律价值来重新合成诗，然后利用细粒度的韵律控制来操纵在人类的环境中的合成语音以改变朗诵W.R.T.具体现象。我们发现，对诗歌的TTS模型进行鉴定会在很大程度上捕捉诗歌语调模式，这对韵律克隆和操纵是有益的，并在客观评估和人类研究中都验证了我们方法的成功。

Understanding customer feedback is becoming a necessity for companies to identify problems and improve their products and services. Text classification and sentiment analysis can play a major role in analyzing this data by using a variety of machine and deep learning approaches. In this work, different transformer-based models are utilized to explore how efficient these models are when working with a German customer feedback dataset. In addition, these pre-trained models are further analyzed to determine if adapting them to a specific domain using unlabeled data can yield better results than off-the-shelf pre-trained models. To evaluate the models, two downstream tasks from the GermEval 2017 are considered. The experimental results show that transformer-based models can reach significant improvements compared to a fastText baseline and outperform the published scores and previous models. For the subtask Relevance Classification, the best models achieve a micro-averaged $F1$-Score of 96.1 % on the first test set and 95.9 % on the second one, and a score of 85.1 % and 85.3 % for the subtask Polarity Classification.

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）证明了它们直接从孔隙空间几何形状直接预测多孔媒体研究中的特征数量的能力。由于与经典计算方法相比，经常观察到的计算时间显着减少，因此通过CNNS进行的批量参数预测特别令人信服，例如有效扩散。尽管目前的文献主要集中在完全饱和的多孔介质上，但部分饱和的情况也引起了人们的兴趣。由于在这种情况下可用于扩散传输的域的质量不同且更复杂的几何形状，因此标准CNN倾向于以较低的饱和速率失去稳健性和准确性。在本文中，我们证明了CNN直接从完整的孔隙空间几何形状进行相对扩散的预测能力。因此，我们的CNN便利地融合了扩散预测和一个完善的形态模型，该模型描述了部分饱和多孔介质中的相分布。

结合添加剂模型和神经网络可以通过同时通过可解释的结构化添加剂预测变量扩大统计回归的范围并扩展基于深度学习的方法。但是，将两种建模方法统一的现有尝试仅限于非常具体的组合，更重要的是涉及可识别性问题。结果，通常会丢失可解释性和稳定的估计。我们提出了一个通用框架，将结构化回归模型和深层神经网络组合到统一的网络体系结构中。为了克服不同模型零件之间固有的可识别性问题，我们构建了一个正交的单元，该细胞将深层神经网络投射到统计模型预测因子的正交补体中。这可以正确估计结构化模型零件，从而可以解释性。我们在数值实验中演示了该框架的功效，并在基准和现实世界应用中说明了其特殊优点。