解释dp[i] = dp[i] > dp[j] + talks[i].end - talks[i].start ? dp[i] : dp[j] + talks[i].end - talks[i].start;

这个转移方程是动态规划求解最大可能使用时间的核心，下面对其进行详细解释。

首先，dp[i] 表示以 talks[i] 结尾的最大使用时间，也就是说，在所有以 talks[i] 结尾的演讲中，能够使用的时间最长的是 dp[i]。

其次，我们需要在之前的所有演讲中找到一个演讲 j，使得 talks[j].end <= talks[i].start，也就是说，在 j 结束之后，i 才能开始。那么，如果我们选择了 j，那么 dp[i] 就等于 dp[j] + talks[i].end - talks[i].start，也就是说，在 j 结束之后，i 能够使用的时间是 talks[j].end - talks[i].start + talks[i].end - talks[i].start，即 dp[j] 加上 i 可以使用的时间。

最后，我们需要比较 dp[j] + talks[i].end - talks[i].start 和 dp[i] 的大小，取较大值作为 dp[i] 的值。这是因为，我们要求的是最大可能使用时间，如果选择 j 能够使得 i 可以使用的时间更长，那么就应该选择 j，更新 dp[i] 的值为 dp[j] + talks[i].end - talks[i].start。

综上所述，dp[i] = dp[i] > dp[j] + talks[i].end - talks[i].start ? dp[i] : dp[j] + talks[i].end - talks[i].start 的含义是：以 talks[i] 结尾的最大使用时间，等于之前所有以 talks[j] 结尾且 talks[j].end <= talks[i].start 的演讲中，能够使用的时间最长的一个加上 i 可以使用的时间，与之前的 dp[i] 取较大值。