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关键词检测（Spoken keyword spotting或Spoken Term Detection）是语音识别领域的一个子领域，其目的是在语音信号中检测指定词语的所有出现位置。

无约束语音中的关检测检测主要针对关键词没有被其他词分隔，并且在原句中没有语法信息。以下算法常被用于该目的：

孤立词识别主要针对关键词在文本中通过静音进行分隔。应用到该问题的主要技术手段是Dynamic time warping技术。

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个人具有高度的动机和能力时，个人会考虑和推敲劝说情况中的各个方面，并对论点的强度与质量进行深度分析，以决定是否改变对事物的态度。

个人之动机与能力相对较弱时，个人会满足于当前的认知，不愿耗费更多精力对信息加以分析，更容易被表观特征（如说客的可信度与专业程度）所说服。

当涉入程度（Involvement）高时，处理资讯时倾向于采用中央路径的模式，亦即根据资讯的内容，经过审慎思考之后做出决策。因此涉入程度高者因为认知的改变，而产生了信念与态度改变，最后导致行为改变。而当涉入程度低时，则会倾向于根据事物的周边属性与外在线索进行资讯处理。因此涉入程度低者信念改变后，先改变了行为，最后才导致态度的转变。

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丹·纽豪斯（Dan Newhouse；7月10日）是美国的一位共和党政治人物。自2015年开始，他是华盛顿州第4选举区选出的美国众议院议员，该选区是主要是华盛顿州中部农村地区。他在第4选区拥有家族农场，其父亲在华州众参两院担任了34年议员；在当选国会议员之前，纽豪斯曾是华盛顿州议会众议院议员和华州农业部部长。

2021年1月6日冲击国会山事件后，纽豪斯与其他9位共和党同僚投票赞成针对特朗普的第二次弹劾，并在2022年成功取得连任。

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