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聆听时大脑过程的句法结构如何？
句法解析是将句法结构分配给句子的任务。有两种流行的句法解析方法：构成和依赖性解析。最近的作品使用了基于选区树，增量自上而下解析和其他单词句法特征来研究大脑活动预测的句法嵌入，鉴于文本刺激来研究语法结构如何在大脑的语言网络中表示。然而，依赖解析树的有效性或跨大脑区域的各种合成税的相对预测能力，尤其是对于聆听任务而言，尚未探索。In this study, we investigate the predictive power of the brain encoding models in three settings: (i) individual performance of the constituency and dependency syntactic parsing based embedding methods, (ii) efficacy of these syntactic parsing based embedding methods when controlling for basic syntactic signals, (iii) relative effective- ness of each of the syntactic embedding meth- ods when controlling for the other.此外，我们探讨了使用BERT嵌入的语义信息与语义信息的相对重要性。我们发现，选区解析器有助于解释颞叶和中额回的激活，而依赖性解析器更好地编码角回和后扣带回的句法结构。尽管与任何句法特征或嵌入方法相比，来自BERT的语义信号更有效，但句法 - 床上用品方法解释了一些大脑区域的其他方差。我们使我们的代码公开可用1。
CMS 质量改进援助 AI/AN 社区聆听会议
• 患者安全 • 行为健康 • 认证和认可 • 预防保健和健康 • 领导力发展 • 其他想法？2) 您认为哪些健康公平问题属于优先事项？3) 我们应该了解和支持哪些传统医学实践？4) 您是否拥有或正在开发针对您所在社区的测量集？5) 我们应该与哪些组织合作？
面向 10 年 ACT 残疾战略聆听报告...
残疾人皇家委员会于 2019 年成立，旨在回应社会对残疾人遭受暴力、忽视、虐待和剥削的广泛报道的担忧。皇家委员会通过研究、公开听证会、提交材料和私人会议收集信息，预计将于 2023 年 9 月向澳大利亚政府提交一份包含建议的最终报告。残疾人皇家委员会正在调查许多环境，包括学校、工作场所、监狱和拘留中心、法医部门和安全的精神卫生设施、团体住宅或寄宿公寓、家庭住宅、医院和日间项目。
聆听音乐对运动员焦虑、抑郁和疼痛的影响：简要回顾
由于运动带来的压力和伤害，运动员面临各种心理和生理疾病的风险。焦虑、抑郁和疼痛是最常见的疾病，它们都会对运动员的表现和潜在的职业生涯产生严重影响。这篇评论表明，多项研究表明，在运动前、运动中和运动后听音乐，尤其是听激励性和放松性的音乐，可以分散情绪，有助于减少负面情绪、疼痛感以及伴随的负面情感体验。这篇简短的评论为了解听音乐如何影响运动员奠定了基础，使其成为一种非侵入性且更便宜的治疗运动引起的焦虑、抑郁和疼痛的方法。
由南加州政府审计署和加州大学欧文分校主办的基于人工智能的交叉路口监控聆听会
加州大学欧文分校 (UCI) 的 HORIBA 移动与连接研究所 2 (HIMaC 2) 获得了美国能源部 (DOE) 车辆技术办公室的资助，用于研究和提高交通能源效率。随着一项新兴的人工智能 (AI) 基础设施激光雷达技术在欧文市得到展示，研究人员正在利用该市的 25 个交通路口开展研究，创建公共道路网络平台。在这 25 个路口，研究人员正在安装人工智能传感器，以隐私敏感的方式收集交通数据，并安全地发送驾驶建议，以对空气质量、交通和安全产生积极影响。
eeg揭示了自然语音聆听期间慢性失语症的大脑网络改变
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.10.532034 doi：Biorxiv Preprint
自然音乐聆听过程中的皮质活动反映了基于长期经验的短期预测
摘要 期望塑造了我们的音乐体验。然而，听众形成旋律期望的内部模型仍然存在争议。期望是源于格式塔原则还是统计学习？如果是后者，长期经验是否起着重要作用，还是短期规律就足够了？最后，多长的情境可以影响情境期望？为了回答这些问题，我们向人类听众展示了西方古典音乐的各种自然主义作品，同时使用 MEG 记录神经活动。我们使用各种音乐计算模型（包括最先进的变压器神经网络）量化了音符级的旋律惊喜和不确定性。时间分辨回归分析显示，额颞传感器上的神经活动跟踪旋律惊喜，特别是在音符开始后约 200 毫秒和 300-500 毫秒内。这种神经惊喜反应与感觉声学和适应效应无关。神经惊喜最好由结合长期统计学习的计算模型来预测，而不是简单的格式塔式原则。然而，有趣的是，惊喜主要反映了少于十个音符的短距离音乐环境。我们在公开的 EEG 数据集中展示了我们新颖的 MEG 结果的完整复制。总之，这些结果阐明了在自然音乐聆听过程中塑造旋律预测的内部模型。