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AOC-DNA-12 DOC。代码 AOC-DNA-4 Rev. 4-23第1页，共4页肯塔基州法院法院www.kycourts.gov 肯塔基州最高法院 AOC-DNA-20 DOC。代码：Aocit Rev. 7-24第1页，共2页 肯塔基州最高法院批准（仅待定案件）上次更新：3/4/25授予口头辩论3/15 AOC-DNA-2.2 AOC-DNA-15 Rev. 1-15第1页，共1英联邦...
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文学伦理批评：口头文学与脑文本的生成机制
摘要 在文学伦理学批评的概念体系中，一切文学的存在都依赖于所谓的文本，口传文学也包括在内，口传文学主要指通过口头传播的文学。但口传文学的文本在传播之前就已储存于人的大脑中，可以称之为“脑文本”。脑文本是指在文字符号产生并用于记录信息之前，以叙事为目的的文本形式，在文字符号产生之后，这种文本形式依然存在。除了脑文本，还存在书面文本、电子文本等文本，但脑文本中尤其包含脑概念，根据其来源不同，脑概念又可分为图像概念和抽象概念。脑概念是理解和运用脑概念而形成的思维工具，从这个意义上说，脑文本是思维的载体。脑概念停止生成，即思维完成。思考产生思想，思想以脑文本的形式储存在大脑中，决定人的思维和行为模式。脑文本不仅传递和传播信息，还指导人的观念、想法、判断、选择、行动和情绪。脑文本在一定程度上影响着人的生活方式和道德行为。事实上，脑文本可以控制人的思想和行为，最重要的是，决定人是谁。
对话角色对语音人工智能和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加州大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音人工智能对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音人工智能系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者一起完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。语音对齐通过相似性评级进行评估，使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅向人类对话者靠拢。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地向人类对话者靠拢。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话
对话角色对语音 AI 和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加利福尼亚大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音 AI 对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音 AI 系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。通过相似性评级评估语音对齐，并使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅与人类对话者保持一致。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地与人类对话者保持一致。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话角色
口头参与策略
Slone女士看到她的学生以她的计算机独有的网格形成。在课堂会议开始时，她欢迎Stu凹痕，并简要提醒他们每天的日程安排，并认为到期日期。然后，她简要概述了他们最近在课堂上涵盖的内容，直接向学生旋转，并要求每个人都想到一个事实了解美国参议院。她提醒所有她将随机喊出名字的所有内容，并且每个人都可以选择与已经说过的话不同的话。她提示所有学生解开，然后移交给第一个学生：“当我打电话给您时，请记住取消静音。山姆，你先起床；你给我们有什么？”山姆熟悉例行程序，并能够迅速发表声明：“有100名参议员。”她感谢他的回应并随机工作，从她的班级名单中拨打学生，在每个名称中响应“朱莉，你想到什么事？”朱莉犹豫不决，回答一个问题：“副总统打破了有关参议院的事实吗？” “是的，太好了，”贝利女士回答。之后，她指出一个学生已经过去了，一个学生的答案略有基础。她确定了挖掘，她以后将与这些学生进行单独跟进，以查看是否需要其他帮助。
口头问题 - 阅读理解
2024 年 9 月 2 日——大脑作为计算机的隐喻是哲学家约翰·R·塞尔 (John R. Searle)，他认为，由于计算机只是遵循算法，因此它们无法处理重要的...
完全闭锁的住院患者使用皮层内信号进行口头交流
图 1：皮层内基于听觉拼写器的通信 – A) 在患者家中设置。信号由植入运动皮层的微电极阵列记录，并使用定制的 BCI 软件进行处理。B) 听觉神经反馈和拼写器的示意图。检测到动作电位并用于估计神经放电率。选择一个或多个通道，它们的放电率标准化和混合（参见在线方法）。字母组和字母等选项由合成语音呈现，然后是一段响应期，在此期间，要求患者调节标准化和混合的放电率，以获得正响应，降低以获得负响应。标准化速率线性映射到响应期间播放的短音的频率，以向患者提供反馈。患者必须将放电率保持在某个阈值以上（以下）通常 500 毫秒，以引起“是”（“否”）响应。在神经反馈模块中训练神经放电率的控制，其中指示患者匹配目标音调的频率。
使用皮层内信号与完全闭锁的住院患者进行口头交流
图 1：皮层内基于听觉拼写器的通信 – A) 在患者家中设置。信号由植入运动皮层的微电极阵列记录，并使用定制的 BCI 软件进行处理。B) 听觉神经反馈和拼写器的示意图。检测到动作电位并用于估计神经放电率。选择一个或多个通道，它们的放电率标准化和混合（参见在线方法）。字母组和字母等选项由合成语音呈现，然后是一段响应期，在此期间，要求患者调节标准化和混合的放电率，以获得正响应，降低以获得负响应。标准化速率线性映射到响应期间播放的短音的频率，以向患者提供反馈。患者必须将放电率保持在某个阈值以上（以下）通常 500 毫秒，以引起“是”（“否”）响应。在神经反馈模块中训练神经放电率的控制，其中指示患者匹配目标音调的频率。
解码非...中的想象和口头短语
语音生成是一种分层机制，涉及大脑和口腔发音器官的同步，其中语言概念的意图被转化为有意义的声音。闭锁综合征患者（完全瘫痪但有意识）完全失去了运动能力，包括发音甚至眼球运动。神经通路可能是恢复这些患者一定程度交流的唯一选择。当前的脑机接口 (BCI) 使用患者的视觉和注意力相关性来建立交流，导致交流速度较慢（每分钟几个字）。直接从神经信号解码想象中的语音（然后驱动语音合成器）有可能提高交流速度。在本研究中，我们研究了从 8 名成年受试者的单次试验、非侵入性脑磁图 (MEG) 信号中收集的五个想象和口语短语的解码。使用了两种机器学习算法。一种是以统计特征为基线方法的人工神经网络 (ANN)。另一种方法是将卷积神经网络 (CNN) 应用于从 MEG 信号中提取的空间、光谱和时间特征。实验结果表明，可以直接从神经磁信号中解码想象和口语短语。CNN 被发现非常有效，平均解码准确率高达 93%（想象短语）和 96%（口语短语）。
SGO-2020-年度会议口头摘要.pdf
2 - 早期外阴癌患者哨兵淋巴活检的科学全体验证：针对 1552 名女性的前瞻性试验（GROINSS-V II/GOG270）B. Slomovitz a、M. Oonk b、BJ Monk c、WJ Van Driel d、D. Cibula e、PA DiSilvestro f、AL Covens g、DM O'Malley h、RS Mannel b 和 A. van Der Zee j。 a 美国佛罗里达州迈阿密迈阿密大学健康中心西尔维斯特综合癌症中心，b 荷兰格罗宁根格罗宁根大学医学中心，c 美国亚利桑那州凤凰城亚利桑那大学医学院，d 荷兰阿姆斯特丹 DGOG（荷兰妇科肿瘤学组），e 捷克共和国布拉格查尔斯大学及总学院医院，f 美国罗德岛州普罗维登斯布朗大学妇女与婴儿医院，g 加拿大安大略省多伦多多伦多大学，h 美国俄亥俄州立大学詹姆斯癌症医院，俄亥俄州哥伦布市
口头题目：天气和环境卫星遥感人工智能
演讲偏好：口头 标题：人工智能在天气和环境卫星遥感中的应用 作者：Allen Huang 作者所属：SSEC/CIMSS，威斯康星大学麦迪逊分校 通讯作者的电子邮件地址：allenh@ssec.wisc.edu 关键词：人工智能 (AI)、深度学习、大数据 摘要（最多 500 字）：根据世界气象组织 (WMO) 空间计划观测系统能力分析和审查工具 (OSCAR) 网站 https://www.wmo-sat.info/oscar/satellites，列出了 727 多个条目，记录了过去、现在和未来的气象和地球观测任务卫星。由于大多数卫星都携带多个传感器，据估计，数千个传感器已经、正在和将要产生数千 PB 级的遥感大数据。这些旧的、新的和未来的异构天气和环境信息丰富的观测数据，再加上其他机载和地面遥感、现场传感器和模型数据，已经超出了我们目前存档它们的能力，更不用说尝试使用它们了。在本演讲中，将讨论将天气和环境大数据与复杂的数学算法、高性能计算能力和人工智能 (AI) 深度学习分析相结合的潜力，人们可以利用对数据收集的大量投资，并展示出在提高我们在天气预报、环境监测和气候研究方面的能力方面超过成本的收益。