XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发声
高空气球作为大气探测系统......
摘要该论文介绍了有关近实时大气发声系统的研究。这项研究的主要目的是基于天气气球的天气音响系统的开发和测试。该系统包含一个冗余的辐射系统，一个包含天气气球和固定系统以及地面站的起重平台。该系统的几项测试在2019年8月和9月进行。高度，可靠性，对天气条件和数据收敛性的抵抗力。在测试中，开发了此类任务的新程序。对ILR-33琥珀色火箭进行了最终测试，作为预发射程序的一部分。该测试成功，并允许使用获得的大气数据进行进一步处理。得出了几个测试后的结论。天气气球发声的高度主要取决于天气条件，泵送的气体和有效载荷的重量。机组人员的发射场所和经验在任务的最终成功中也起着重要作用。
2022 – 2026 年战略计划
然而，机会仍然存在。疫情进一步暴露了我们社会中的种族不平等。我们看到更多关于种族主义的讨论是公开的，而不是闭门进行的。我们看到更多的同事为种族正义发声。我们看到少量的资源被重新分配给受到历史伤害影响的社区。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
IDS 2935：在人工智能时代找到自己的声音 - 探索 1
声音通常被称为第一乐器，而且可以说，它是我们最熟悉的乐器。从我们出生的那一刻起，我们都非常擅长用我们的声音来表达我们想要的东西，通过各种各样的发声方式，随着时间的推移，这些发声方式变得越来越复杂，最终塑造了我们是谁以及我们如何与周围的世界互动。然而，尽管我们非常熟悉并且技术娴熟，但声音也是最难以分类和理论化的工具——尤其是技术复制和中介。人工智能正在彻底改变语音技术的格局，并随之改变我们与自己和周围人的关系。除了看似无限的表达能力外，声音还是个人和社会身份构建和交流的最重要场所之一。我们将共同通过声音的背景及其与我们不同身份的许多方面的交集来探索体现、代理和权力的问题，包括（但不限于）种族、民族、性别、阶级、宗教、年龄、性取向和（残疾）能力，以加深我们对我们的声音如何影响我们自己和他人在日益多样化和技术介导的全球社会中对自己的理解的理解。
新的机器学习技术
背景：帕金森病 (PD) 是一种常见的神经退行性疾病，影响着全世界 700 万至 1000 万人。目前尚无针对 PD 的客观测试，研究表明误诊率高达 34%。机器学习 (ML) 提供了改善诊断的机会；然而，数据集的大小和性质使得很难将 ML 模型的性能推广到实际应用中。目标：本研究旨在巩固前期工作，并引入基于元音发声的诊断特征工程和 ML 新技术。引入了额外的特征和 ML 技术，在大型 mPower 发声数据集上显示出显著的性能改进。方法：我们使用从整个数据集中随机选择的 1600 个 /aa/ 发声样本来推导从数据集中过滤出错误样本的规则。应用这些规则以及联合年龄-性别平衡过滤器，得到一个包含 511 名 PD 患者和 511 名对照者的数据集。我们从 1 秒开始，针对 1.5 秒的音频窗口计算支持向量机的特征。使用 10 倍交叉验证 (CV) 对此进行评估，并分层以平衡每个 CV 倍的患者和对照数量。结果：我们表明，先前文献中使用的特征在推断到更大的 mPower 数据集时表现不佳。由于语音的自然变化，患者和对照的分离并不像以前认为的那么简单。我们在使用其他新特征（确定性为 88.6%，来自贝叶斯相关 t 检验）分离患者和对照方面表现出显着的性能改进，准确率超过 58%。结论：结果令人鼓舞，展示了 ML 在检测神经科医生无法察觉的症状方面的潜力。
DYNAMO 大气探测数据和产品
3级高分辨率数据维度：str12 = 12; str80 = 80; info_line = 3;水平= 7985;听起来=无限; //（当前634个）变量：int n_soundings; n_soundings：long_name =“ soundings数”; double realease_time（sounding）; Release_time：long_name =“ UTC释放时间”; Release_time：units =“自2011-01-01 00:00:00 UTC以来的秒”; Release_time：注释=“报告的发行时间已报告到L3响应数据最接近的第二个”； int Release_date_enc（sounding）; Release_date_enc：long_name =“ UTC释放日期（编码）”; Release_date_enc：格式=“ 8位数整数：yyyymmdd”; int Release_time_enc（sounding）; Release_time_enc：long_name =“ UTC发行时间（编码）”; Release_time_enc：格式=“ 6位数字：HHMMSS”; float site_lon（sounding）; site_lon：long_name =“站点经度”； site_lon：units =“ lege_e”; site_lon：有效_range = -180.f，180.f; float site_lat（sounding）; site_lat：long_name =“站点纬度”; site_lat：units =“ lege_n”; site_lat：有效_range = -90.f，90.f; float site_alt（sounding）; site_alt：long_name =“ MSL上方的站点高度”； site_alt：单位=“ m”; int n_levels（sounding）; n_levels：long_name =“级别数”;浮时间（响起，级别）;时间：long_name =“发布时间以来的时间”；时间：单位=“ S”;时间：丢失_value = -999.f;时间：_fillvalue = -9999.f; float p（发声，级别）; P：long_name =“压力”； P：单位=“ HPA”； P：Missing_value = -999.f; P：_fillvalue = -9999.f; float t（发声，级别）; t：long_name =“干灯泡温度”； t：units =“ lege_c”; t：丢失_value = -999.f; t：_fillvalue = -9999.f; Float TD（发声，级别）; TD：long_name =“露点温度”； TD：单位=“ Leg_c”; TD：丢失_value = -999.f; TD：_fillValue = -9999.f;
![arXiv:1606.00271v1 [physics.atom-ph] 2016 年 6 月 1 日](/simg/e\ede3e4a7d4d8ec7849114fb03a47fcd3eaaae1aa.webp)
arXiv:1606.00271v1 [physics.atom-ph] 2016 年 6 月 1 日
摘要我们提出了一种优化的二极管激光系统，该系统针对激光冷却和原子干涉测量法与超冷的rubidium原子在发声火箭仪上是一个重要的里程碑，这是朝着太空源量子传感器的重要里程碑。设计，组装和合格，梳理微集成的分布式反馈（DFB）二极管激光模块和自由空间光学基准技术，以MAIUS（Micrave in Matter-Wave Intrytrementry in MicroGravity中）的背景下介绍。这个激光系统的体积为21升，质量为27 kg，通过了所有合格测试，用于在发声火箭上进行操作，目前用于生产Bose-Ienstein冷凝物和基于Bragg di raction的bose-einstein冷凝物和执行雾化仪的材料中。MAIUS有效载荷正在预计2016年秋季发布。我们进一步报告了参考激光系统，该系统稳定了rubidium稳定的DFB激光器，该激光器在2015年4月在Texus 51任务中成功地进行了操作。该系统通过剩余的频率稳定整个任务（包括火箭的增强阶段）来表现出高水平的技术成熟度。
人工智能和数据分析的首选地点
Liopa 将与兰开夏郡教学医院、NHS 基金会信托和贝尔法斯特女王大学合作，开发 SRAVI（语音障碍者语音识别应用程序）。该项目将重点关注一组特定的气管切开术患者（英国每年约进行 10,000 例气管切开术）。这些患者难以发声，但能够正常移动嘴唇。
项目实习生 - 招聘包
• 谦逊——我们认识到我们并非无所不知，处理和解决冲突的方法多种多样，我们的贡献应成为众多人士和组织广泛参与的一部分。 • 公正——我们自觉不偏不倚。 • 包容——我们鼓励代表尽可能多的意见或利益的人积极参与我们的对话。我们创造性地为那些可能因性别、年龄或种族而被边缘化的人士和群体发声。在开展工作、与员工打交道以及与治理和资金打交道时，Concordis：