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World File Search System静默
远程学习者的在线静默体验
“如果你用一些非常新颖的东西挑战一些教授，或者你提出一种不属于他们观念的不同观点，他们不一定愿意考虑。”（Naomi）“当我感觉自己在社区中处于一个安全的地方时……我更容易打破沉默，有信心分享。”（Tamara）“有时我们会偏离主题。我们在探索界限……在我们看来，我们正在推动[讨论]向前发展。在教授看来，我们偏离了主题……这是一个非常有趣的二分法，我们承担责任，而她却反驳说，‘不，不，不！这不是我们做事的方式。’”（Naomi）
刺激介导的静默神经网络逆向工程
从单细胞活动中重建神经元网络连接对于理解大脑功能至关重要，但从大量静默神经元中破译连接这一难题在很大程度上尚未解决。我们展示了一种使用刺激结合监督学习算法来获取模拟静默神经元网络连接的协议，该协议能够高精度地推断连接权重，并高精度地预测单脉冲和单细胞水平的脉冲序列。我们将我们的方法应用于大鼠皮层记录，这些记录通过异质连接的漏积分和放电神经元电路馈送，这些神经元以典型的对数正态分布发声，并证明在刺激多个亚群期间性能有所提高。这些关于所需刺激数量和协议的可测试预测有望增强未来获取神经元连接的努力，并推动新的实验以更好地理解大脑功能。
基于雷达的静默语音识别 - ISCA 档案
语音是我们最自然、最有效的交流方式，具有改善人机交互方式的巨大潜力。然而，语音通信有时会受到环境（例如环境噪音）、上下文（例如公共场所的隐私需求）或健康状况（例如喉切除术）的限制，从而阻碍可听语音的考虑。在这方面，已经提出了静音语音接口 (SSI)（例如，考虑视频、肌电图），然而，许多技术在日常使用中仍然面临限制，例如需要将设备与扬声器接触（例如，电极/超声波探头），并引发技术（例如，视频的照明条件）或隐私问题。在这种情况下，考虑可以帮助解决这些问题的技术，例如通过非接触式和/或放置在环境中，可以促进 SSI 的广泛使用。在本文中，我们将探讨连续波雷达以评估其在 SSI 方面的潜力。为此，我们获取了 3 位说话者的 13 个单词的语料库，并对结果数据测试了不同的分类器。使用 Bagging 分类器获得的最佳结果是，针对每位说话者进行训练，并进行 5 倍交叉验证，平均准确率为 0.826，这是一个令人鼓舞的结果，为进一步探索这项无声语音识别技术奠定了良好的基础。索引词：连续波雷达、无声语音识别、欧洲葡萄牙语、机器学习
以色列和伊朗之间的静默战争 - 中东论坛
尽管很少成为头条新闻，但中东地区的主要战争已经持续了十年。月复一月、周复一周、夜复一夜，以色列人在整个地区对伊朗伊斯兰共和国发动军事行动，以色列政府称之为“战争之间的战争”（或“战争之间的运动”）。1这场战争的起因很明显。自 20 世纪 80 年代初以来，德黑兰一直资助、武装和训练恐怖分子代理人来袭击以色列。这包括黎巴嫩的真主党，加沙的哈马斯和巴勒斯坦伊斯兰圣战组织，以及最近在叙利亚和伊拉克的什叶派民兵。从历史上看，以色列曾与许多这些代理人进行过短暂但痛苦的边境战争。德黑兰从未付出代价。伊斯兰政权更喜欢这种动态，以色列人从未改变交战规则。但在过去十年中，耶路撒冷已经彻底改变了剧本。随着伊朗政权越来越接近拥有核武器，风险也越来越大。与此同时，德黑兰正在为其代理人提供越来越致命和精确的武器，同时努力将它们部署到更靠近以色列边境的地方，以实施包围战略。在没有其他选择的情况下，以色列国防军 (IDF) 积极打击伊朗和
一款用户友好的耳机，用于基于雷达的静默语音识别
静默语音接口允许在没有声学语音信号的情况下进行语音通信。在这种应用中，使用在说话者脸上安装无线电天线的雷达感应可用作测量语音清晰度的非侵入式方式。这种方法的主要挑战之一是不同会话之间的差异性，主要是由于天线在说话者脸上的位置不同。为了减少这个影响因素的影响，我们开发了一种可穿戴耳机，它可以用柔性材料 3D 打印而成，重量仅为 69 克左右。为了进行评估，进行了一项基于雷达的单词识别实验，其中五位说话者在多个会话中录制了语音语料库，交替使用耳机和双面胶带将天线贴在脸上。通过使用双向长短期记忆网络进行分类，使用耳机和胶带分别获得了 76.50% 和 68.18% 的平均会话间单词准确率。这表明，使用耳机的天线（重新）定位精度并不比使用双面胶带的差，同时还具有其他优势。索引词：静音语音接口、可穿戴耳机、BiLSTM、雷达成像、语音相关生物信号
通过超声波和视频进行静默与模态多说话人语音识别
我们研究了从舌头的超声图像和嘴唇的视频图像中进行多说话人语音识别。我们在模态语音的图像数据上训练我们的系统，并在两种说话模式的匹配测试集上进行评估：无声语音和模态语音。我们观察到，从图像数据中进行的无声语音识别表现不如模态语音识别，这可能是因为训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决领域不匹配的技术来提高无声语音识别性能，例如 fMLLR 和无监督模型自适应。我们还从话语持续时间和发音空间大小方面分析了无声语音和模态语音的特性。为了估计发音空间，我们计算从超声舌头图像中提取的舌头样条的凸包。总体而言，我们观察到无声语音的持续时间比模态语音的持续时间长，并且无声语音比模态语音覆盖的发音空间小。尽管这两个特性在各种说话模式下都具有统计显著性，但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。索引词：无声语音界面、无声语音、超声舌成像、视频唇成像、发音语音识别
网络保险：在数字世界中保护我们的生活方式。
从历史上看，一些非网络保险可能已经涵盖了现有保险条款中涵盖的网络事件，但这些事件并没有被明确排除在外。这被称为“静默网络”或“非肯定性”。涉及静默网络损失的网络事件的例子包括 2017 年 NotPetya 和 WannaCry 全球恶意软件攻击，这导致了财产保险下的索赔。这些攻击通过运行 Microsoft Windows 的计算机部署，对许多组织的运营产生了毁灭性的影响。据估计，WannaCry 勒索软件加密蠕虫感染了至少 150 个国家的 230,000 多台计算机。8 通常，在独立的网络保险下，这些索赔将在保险单下得到明确承保。也就是说，并非所有静默网络索赔都会在网络保险单下得到承保。那些因网络钓鱼等社会工程欺诈而产生的索赔可能不在承保范围内。网络保险单和具有网络排除条款的非网络保险单之间也可能存在承保范围的差距。
脑电图中的“寂静之声”——认知语音活动检测
语音认知具有作为脑机接口的潜在应用，可以改善有沟通障碍人士的生活质量。虽然语音和静息状态脑电图被广泛研究，但在这里我们尝试探索与语音音频的静默区域相对应的“非语音”（NS）大脑活动状态。首先，研究语音感知以检查这种状态的存在，然后在语音想象中识别它。类似于如何使用语音活动检测来增强语音识别的性能，这里实施的脑电图状态活动检测协议用于提高想象语音脑电图解码的置信度。使用从实验室和商业设备收集的两个数据集对语音和 NS 状态进行分类。这样获得的状态序列信息进一步用于减少想象脑电图单元识别的搜索空间。跨受试者和会话可视化 NS 状态的时间信号结构和地形图。识别性能和观察到的视觉区别表明脑电图中存在静默特征。索引词：语音脑电图静默识别，脑机接口，两级动态规划
为剩余猎犬 - 加州历史广播协会
californiahistoricalradio.com › 2011/11 PDF 视图；航空母舰可以将其飞机带回而不打破高频无线电静默。R-1/ARR-1 可以被视为。10 页
DE-FOA-0002459 – OPEN 2021 - ARPA-E - 能源部
答案：否。发布此资助机会公告 (FOA) 后，ARPA-E 项目主管和其他 ARPA-E 人员不得就 FOA 与申请人或潜在申请人进行（书面或其他方式）沟通。此“静默期”将一直有效，直到 ARPA-E 公开宣布其项目选择。在“静默期”内，申请人可以向 ARPA-E-CO@hq.doe.gov 提交有关 FOA 的问题，并在主题行中注明 FOA 名称和编号。申请人还可以向 ExchangeHelp@hq.doe.gov 提交有关 ARPA-E 在线申请门户 ARPA-E eXCHANGE 的问题，并在主题行中注明 FOA 名称和编号。ARPA-E 不会接受或回应通过其他方式（例如传真、电话、邮件、亲自递送）收到的通信。发送到其他电子邮件地址的电子邮件将被忽略。