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威尔士2023-2028的噪音和音景计划
本文档的范围和目的噪声和音景计划2023-2028是威尔士关于声景的国家战略，这意味着在上下文中，一个人或人所感知或经历和/或理解的声音环境。威尔士人民可能听到的所有形式的空中声音都被认为是本文件的范围。并非所有控制威尔士空降噪声的政策杠杆都被放弃了。例如，军事活动，机场行动，工作场所噪音的监管，娱乐许可和产品安全标准是对英国政府保留的事项。但是，在军事活动和机场的耳罩中的主席和建设是一个权力下放的问题，围绕娱乐场所，卫生服务的运作（可以要求治疗患有职业或娱乐听力损害的患者）以及向公众提供健康建议的患者。我们尚未确定任何形式的机载噪声，这些噪音是为了影响下放的公共机构在影响结果中没有任何作用。尽管不受声景的技术定义的涵盖，但威尔士政府认为机载声音对陆地野生动植物，宠物和养殖动物的影响在本文件的范围内。但是，重点仅放在空气环境上。水下声音落在本文档范围之外。此策略必须包括评估和降低噪声污染水平的政策。在2023年12月4日之前。本文件旨在满足这两个法律要求。2023年3月20日介绍给塞内德（Seendd），环境（空气质量和音景）（威尔士）法案1将要求威尔士部长准备并发布一项策略，其中包含对威尔士音景评估和管理的政策。如果威尔士部长在法案获得皇家同意之前制定了这样的战略（希望在2024年），则该策略将被作为该法案根据该法案获得皇家同意的国家景观的国家战略。2006年《环境噪音（威尔士）条例》要求威尔士部长必须审查，如有必要，在我们以前的合并行动计划2中包含的现有环境噪声行动计划2，在采用后五年不得晚，即
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
安静的轰鸣：成形的音爆演示器……
《减弱音爆：异形音爆演示器和安静超音速飞行的探索》是对 2009 年初我有幸撰写的案例研究“减弱音爆：NASA 50 年的研究”的后续。这项相对较短的调查发表在《NASA 对航空学的贡献》第一卷（NASA SP-2010-570）中。尽管我之前熟悉航空史，但最初，我还是犹豫不决，是否要接触这个似乎如此深奥且技术性极强的话题。值得庆幸的是，一些有关过去超音速计划的信息性参考资料已经可以帮助我入门，最著名的是埃里克·M·康威的《高速梦想：NASA 和超音速运输的技术政治，1945-1999》，这本书在“减弱音爆”和随后的前四章中被频繁引用。中断两年之后，我在 2011 年 3 月恢复了音爆研究，并撰写了这本新书。我非常感谢著名航空历史学家理查德·P·哈利恩博士给我的机会，让他就这个迷人的主题进行写作。哈利恩博士是《美国国家航空航天局对航空的贡献》和新美国国家航空航天局 (NASA) 丛书的编辑，本书是该丛书的一部分。在扩充、更新并希望改进我之前的叙述的同时，本书的主要焦点是诺斯罗普·格鲁曼公司 (NGC) 以及一个由政府和行业合作伙伴组成的多元化团队所取得的突破，他们证明了飞机可以设计成显著降低音爆强度。我在 2008 年 12 月和 2011 年 4 月访问加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC) 期间得到了帮助，并通过电话和电子邮件与 DFRC 人员进行了交流，这对我的一手资料研究大有裨益。图书管理员 Karl A. Bender 博士向我介绍了 NASA 一流的科学和技术信息资源，并在 Freddy Lockarno 的帮助下，帮助我收集了大量重要文件。航空历史学家 Peter W. Merlin 在 Dryden 的档案馆藏中为我找到了其他资料来源。Dryden 的主要音爆研究者 Edward A. Haering 提供了宝贵的原始资料，回答了问题，并审阅了涉及他项目的章节。同事工程师 Timothy R. Moes 和试飞员 James W. Smolka 和 Dana D. Purifoy 帮助我提供了额外的
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
IRS21867S 600 V、4 A、高侧和低侧栅极驱动器
描述 IRS21867 是一款高压、高速功率 MOSFET 和 IGBT 驱动器，具有独立的高侧和低侧参考输出通道。专有的 HVIC 和闩锁免疫 CMOS 技术可实现坚固的单片结构。低 VCC 操作允许在电池供电应用中使用。逻辑输入与标准 CMOS 或 LSTTL 输出兼容，低至 3.3 V 逻辑。输出驱动器具有高脉冲电流缓冲级，旨在最大限度地减少驱动器交叉传导。浮动通道可用于驱动高侧配置中的 N 通道功率 MOSFET 或 IGBT，工作电压高达 600V。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
特发性脊柱侧弯女性的侧半规管不对称
晚发型或青少年特发性脊柱侧弯 (AIS) 是一种三维脊柱异常，在 10 至 16 岁儿童中发病率为 1–3%[1–4]。由于 AIS 的病因不明[5]，干预措施针对的是解剖结构畸形，而不是畸形的根本原因。最近的证据表明，前庭系统可能在 AIS 的病因中发挥作用[6–9]，因为它会影响下丘脑、小脑和前庭脊髓通路[10]。前庭系统由耳石器和三个正交半规管 (SCC) 组成 [11]。每个半规管都与对侧的半规管协同工作。角加速度会导致 SCC 内的毛细胞偏转，从而提供有关运动方向和强度的传入信号 [12, 13]。这些信号共同有助于平衡和姿势控制。角加速度敏感性与管道形态直接相关 [14]，这表明任何结构异常都可能导致下游效应，包括平衡受损和姿势肌肉活动受损。由于 SCC 在出生时具有固定的大小和形状 [10, 15, 16]，异常可能通过激活负责躯干支撑的棘旁肌在 AIS 的发病机制中起早期致病或促成作用 [3]。先前的研究发现，与正常对照组相比，AIS 患者存在前庭形态异常 [10, 17]。然而，关于 SCC 管道形态在 AIS 中的作用存在争议 [18, 19]。我们的目标是建立一种新颖的半规管成像方法，以评估鳞状细胞癌和 AIS 解剖变异之间的关联。我们测试了 AIS 患者的鳞状细胞癌几何形状的左右差异是否与对照组相比被夸大。