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肯辛顿和切尔西内部审计的皇家自治市镇...
内部审计的主要作用是保证理事会拥有强大的治理和控制系统以实现其优先事项并履行其法定责任。不再认为准备年度审计计划的传统方法被认为是合适的，因为整个一年中的计划要么发生很大变化，要么无法跟上组织的需求。为了提供这种灵活性，年度审计计划详细列出了接下来三个月的审计活动，使剩余的九个月更加灵活。定期对话，审查风险登记册和扫描外部风险环境，使审核工作能够与组织保持同步。
使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
瘫痪的患者自动家庭控制系统...
计算机工程系D Y Patil工程学院，印度浦那，浦那摘要：在教育和演示环境中有效的沟通在很大程度上依赖于观众参与。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的实时受众参与监控系统，该系统利用计算机视觉和实时数据分析技术。该系统采用多步骤的过程，从面部检测和面部地标检测开始，以识别受众成员并分析其头部运动。利用OpenCV和MediaPipe库，该系统估算了受众成员的头部的姿势，从而可以根据头部运动和面部方向来计算注意力评分。然后，使用socket.io实时将这些注意力分数实时流式传输到node.js/express.js服务器，该服务器是数据分发的中心枢纽。服务器将注意力分数传播到多个仪表板应用程序，在此过程中，演讲者和教育工作者可以在整个会话中监视受众的参与度。这项研究提出了一种全面的方法，可以在实时评估和增强受众的参与度，从而为改善沟通和学习成果提供了宝贵的见解。关键字：受众参与，实时监控，计算机视觉，头姿势估计，socket.io，node.js，express.js，仪表板应用程序，教育技术。
质量足够吗？在神经音频合成模型的大规模评估中整合能耗
抽象的深度学习模型现在是现代音频综合的核心组成部分，近年来它们的使用已大大增加，从而导致了高度准确的多个任务系统。但是，这种对质量的追求以巨大的计算成本产生了巨大的能源消耗和温室气体的排放。这个问题的核心是科学界用来比较各种贡献的标准化评估指标。在本文中，我们建议依靠基于Pareto最优性的多目标度量，该指标同样考虑模型的准确性和能耗。通过将我们的度量应用于生成音频模型的当前最新技术，我们表明它可以逐渐改变结果的重要性。我们希望提高人们对高质量模型的能源效率的需求，以便将计算成本放在深度学习研究重点的中心。
使用fmri prompered llm
摘要 - 从大脑信号中解码语言信息代表了脑部计算机之间的重要研究领域，尤其是在解密fMRI信号的语义信息的背景下。尽管现有工作使用LLM来实现此目标，但他们的方法并未使用端到端方法，并且避免了fMRI到文本的映射中的LLM，为探索LLM在听觉解码中留下了空间。在本文中，我们引入了一种新颖的方法，即大脑提示GPT（BP-GPT）。通过使用从fMRI提取的大脑表示，我们的方法可以利用GPT-2将fMRI信号解码为刺激文本。此外，我们介绍了文本提示，并将fMRI提示对齐。通过引入文本提示，我们的BP-GPT可以提取更强大的大脑提示，并促进预训练的LLM的解码。我们在开源的听觉语义解码数据集上评估了BP-GPT，与现有方法相比，所有受试者的流星的显着提高了流星的4.61％，而BERTSCORE的BERTSCORE则获得了2.43％。实验结果表明，将大脑表示作为进一步驱动听觉神经解码的LLM的提示是可行有效的。该代码可在https://github.com/1994cxy/bp-gpt上获得。索引术语 - 神经解码，大语言模型，fMRI，脑部计算机界面。
在黑暗中烹饪：探索空间音频作为视觉障碍的辅助技术
游戏描绘了一个智能的家庭厨房环境。玩家有一个与客人计划的晚餐约会，灯光熄灭。为了完成游戏，需要在客人到来之前准备一顿饭菜，完全在黑暗中。数字语音助手会在整个体验中引导用户，提醒他们食谱，烹饪程序，时间限制以及如何找到每种所需的成分和餐具。智能家居使声音能够以数字腹膜式的方式从不同的对象投影[6]，可帮助用户在没有任何视觉提示的情况下找到必要的资源。语音助手能够对与任务相关的玩家问题进行语音识别，理解和答复。所有用户任务都需要用户的微观运动感，即感知障碍和危害的直接环境[13]，这是由智能家居通过辅助技术方式提供的。大多数任务只是基于发现和重新定位的对象，例如将意大利面放入锅中。难度依赖于缺乏愿景：需要仅根据声音和触觉指导找到资源。游戏中代表的大多数物体都是真实的，例如食物，水和厨房用具，通过被动性触觉改善玩家的存在感[5]。
音频开发框架手册
1入门3 1.1开发板概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2关于ESP-ADF。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.3快速启动。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.4逐步安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.5步骤1。设置ESP-IDF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6步骤2。获取ESP-ADF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.7步骤3。设置环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.8步骤4。开始一个项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.9步骤5。连接您的设备。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.10步骤6。 div>配置。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.11步骤7。 div>构建项目。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.12步骤8。 div>闪烁到设备上。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.13步骤9。 div>监视器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.14 vs代码扩展。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.15 IDF Eclipse插件和Espressif IDE。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 1.16更新ESP-ADF。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1412 1.15 IDF Eclipse插件和Espressif IDE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.16更新ESP-ADF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
陶森大学年度语言病理学和听力学研讨会
Deepa Galaiya，医学博士（耳鼻喉科助理教授 - 头颈手术）Deepa Galaiya是一名受过奖学金培训的神经科医生和外侧颅底外科医生。她的临床实践专门研究儿童和成人中中耳，内耳，颅底和面部神经障碍的手术和医疗。这包括治疗颅底肿瘤，前庭schwannomas（或声学神经瘤），人工耳蜗，慢性耳部疾病，听力丧失，胆固醇，耳塞，耳脊髓病，脑脊液漏气泄漏和耳痛。她接受了内窥镜耳部手术的训练，这是一种最少的侵入性方法来治疗胆汁脱蛋白瘤和耳膜穿孔，以减少对可见切口的需求。她将为巴尔的摩和华盛顿特区都会区的患者居民提供服务。Galaiya博士的研究兴趣包括开发用于评估电极插入，尖端折叠和基底膜破裂的人耳塞植入的力感应微量毛。她的其他项目涉及用于手术导航的计算机视觉，用于机器人颞骨手术的工具到组织的注册，手术人体工程学的优化以及与合作控制机器人组合的中耳假体放置力的力量评估。财务披露-Deepa Galaiya受约翰·霍普金斯（John Hopkins）非财务披露雇用-Deepa Galaiya没有非财务披露
使用多...
深层生成模型可以生成以各种类型表示形式（例如Mel-Spectrograms，Mel-Frequency cepstral系数（MFCC））生成的高保真音频。最近，此类模型已用于合成以高度压缩表示为条件的音频波形。尽管这种方法产生了令人印象深刻的结果，但它们很容易在调理有缺陷或不完美时产生可听见的伪影。另一种建模方法是使用扩散模型。但是，这些主要用作语音声码器（即以MEL光谱图为条件）或产生相对较低的采样率信号。在这项工作中，我们提出了一个高保真性的基于扩散的框架，该框架从低比二酸离散表示形式中生成任何类型的音频模式（例如，语音，音乐，音乐，环境声音）。以同样的比率，就感知质量而言，该方法的表现优于最先进的生成技术。培训和评估代码可在Face-Bookerearch/Audiocraft GitHub项目上找到。在以下链接上可用。