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第二个清晰度预测挑战：助听器可理解性预测的机器学习挑战
本文报告了第二个清晰性词典挑战（CPC2）的设计和结果，以预测听力障碍的人听到的助听器处理信号的清晰度。挑战旨在促进新方法，以估算可用于未来助听器算法开发的助听器信号的清晰度。它在许多关键方向上扩展了较早的一轮（CPC1，2022），包括来自新的语音清晰度聆听的较大数据集，测试材料的可变性更大，以及一个需要预测系统才能推广到不看见的Al-Gorithms和听众的设计。本文提供了有关新公开可用的CPC2数据集，CPC2挑战设计和基线系统的完整描述。挑战吸引了9个研究团队的12个系统。审查了系统，其性能是分析的，并提出了结论，参考了自早期CPC1挑战以来所取得的进展。，可以看到基于预训练的大声学模型的无参考，非侵入性系统如何在这种情况下表现良好。
Lucientry：一个基于模块化的实验室的清晰梦想感应原型
Lucid Dreaming是一种独特的意识状态，而在梦想者可以进行自愿行动的睡眠中，不受身体世界的限制并控制他们的梦想的限制，提供了各种心理和身体健康的好处。当前的研究结合了多个清醒的梦想诱导技术，通常是在实验室环境中进行的，由于依靠研究人员手动监控而缺乏自主权。最近的研究还主张一个模块化系统，该系统可以整合多个清醒的梦想诱导技术。我们提出了Lucientry，它是一个包括移动应用程序的原型，该应用程序可指导用户进行睡眠前的认知训练以及一个评估用户睡眠阶段并触发外部刺激的系统，从而自动诱导Lucid Dreams。我们希望这个模块化自主系统能够改善研究过程，并有助于进一步研究清醒梦。
生成合成生成对抗网络的基于改善清晰度的多光谱卫星图像
摘要。合成的多光谱卫星图像的产生尚未达到其他领域中可达到的质量水平，例如面部图像的产生和操纵。难度的一部分源于需要在此类图像覆盖的整个电磁频谱上生成一致的数据，该图像的辐射分辨率高于多媒体应用中通常使用的图像。与不同波长相对应的图像带的不同空间分辨率提出了其他问题，其主要效果是相对于原始图像，在合成图像中缺乏空间细节。我们建议通过将样式传输应用于13波段Sentinel-2 Level1-C图像，明确认为基于生成的对抗网络的建筑可以生成合成卫星图像。为避免丢失更细的空间细节并改善生成的图像的清晰度，我们引入了一种类似Pansharpening的方法，从而将输入图像的空间结构转移到了样式转移的图像的情况下，而无需引入可见的文物。我们通过应用所提出的架构将贫瘠的图像转化为植被图像，反之亦然，从而得到的结果（res。冬季）图像进入冬季（res。夏季图像，确认了提出的解决方案的有效性。
风险投资资格的更好数据和清晰度
为什么这很重要 小企业一直是美国经济技术发展的主要源泉，但在获得充分开发和商业化其技术所需的资金和投资方面面临挑战。小企业创新研究 (SBIR) 计划根据《小企业创新发展法》于 1982 年设立，旨在增加小型创新公司参与联邦资助的研究和开发 (R&D)，并刺激小企业的技术开发和商业化。1 小企业管理局 (SBA) 负责监督 SBIR 计划、制定政策和提供计划指导。11 个联邦机构通过向小企业提供补助金或其他类型的 SBIR 奖励来参与该计划。根据 SBA 的数据，在 2022 财年 (FY)，各机构向小企业颁发了 5,000 多个 SBIR 奖励，价值近 40 亿美元。要获得 SBIR 奖励，小企业必须满足某些所有权和其他资格标准。
物理学家的专利家族清晰地展现了未来
俄亥俄州赖特-帕特森空军基地 – Vladimir Tassev 博士在过去 25 年的大部分时间里为空军研究实验室 (AFRL) 研究晶体生长，并参与了超过 15 年的项目，这些项目涉及用于中长波红外 (MLWIR) 操作的激光源相位和准相位匹配 (QPM) 频率转换的新型非线性光学 (NLO) 材料的生长和研究。然而，直到最近，这位物理学家才做了一件别人认为不可能做到的事情，并获得了一系列专利。这位资深研究物理学家注重保护知识产权，除了发表文章和演讲外，在过去六年中还撰写了 16 项美国专利，还有更多专利正在申请中。其中 12 项专利可以归纳为优化的半导体异质外延生长：
小儿肿瘤学诊所中的终末清晰度
摘要：随着时间的流逝和培养的记录，在死亡前的精神清晰度异常增强，并在患有和没有神经退行性疾病的患者中进行了报道，精神疾病以及其他神经认知缺陷以及非终端和终端状况的患者进行了报道。通过现有的专业网络使用目的抽样方法，请求小儿肿瘤学家和医疗人员目睹的小儿终止清晰度的临床表现。我们记录了暗示儿童终末清晰度的临床表现，这是由他们的两家大三级小儿医院的迎接医生编写的。在观察到小儿患者死亡之前的几天和几个小时内，意外且未经预料的心理清晰度，言语交流和/或身体能力的变化。每个患者的医疗状况不应允许进行此类更改。被称为末端清除率的Phe-nomenon为这些偏差提供了一个概念框架，尽管在得出明确的结论之前，请先对更系统的文档和临床研究进行更严格的差异。
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。
对保险合同的清晰度的定性定量分析：结果和建议
为此，确定了定量评估，这是由定性分析支持的。 定量评估实际上是为了提供可能的词汇语言批判性的初始表示，但是，正如定量分析的一章（第2章）中可以看出的那样，它们可能会导致结论，这些结论并不完全充分。 因此，必须通过仔细的定性阅读和分析来支持整体评估，以检测定量元素趋势的原因。 该分析还包括对法规合规性以及合同内容的评估，以表明需要升级有关社会背景的保证（例如，指的是传统家庭的条款，并非事实上不包括分居或单亲家庭或单亲家庭的孩子）。 还有许多条款包含合同中不一致的元素，或者不符合《消费者法》的准则。为此，确定了定量评估，这是由定性分析支持的。定量评估实际上是为了提供可能的词汇语言批判性的初始表示，但是，正如定量分析的一章（第2章）中可以看出的那样，它们可能会导致结论，这些结论并不完全充分。因此，必须通过仔细的定性阅读和分析来支持整体评估，以检测定量元素趋势的原因。该分析还包括对法规合规性以及合同内容的评估，以表明需要升级有关社会背景的保证（例如，指的是传统家庭的条款，并非事实上不包括分居或单亲家庭或单亲家庭的孩子）。还有许多条款包含合同中不一致的元素，或者不符合《消费者法》的准则。
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