战略空间态势感知系统 人工智能 直升式反卫星火箭 航空航天和国防工业协会 机载预警和控制系统 联合国裁军委员会 联合国和平利用外层空间委员会 美国国防高级研究计划局 国防工业和空间总司 欧洲地球静止导航覆盖服务 欧洲航天局 欧洲气象卫星 欧盟空间计划战略研究基金会 通用数据保护条例 地球同步轨道 政府卫星通信 全球定位系统 联合国气候变化政府间小组 国际空间站 国际电信联盟 欧洲联合破坏计划 低地球轨道相互确保摧毁 美国国家航空航天局 北大西洋公约组织 永久结构性合作 中国人民解放军战略支援部队 研究与开发 空间态势感知 空间可持续性评级 空间交通管理 阿拉伯联合酋长国 世界经济论坛
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等,2010)。 从行为上讲,早期活动为后来的生活习惯奠定了基础。 同样,等,2010)。从行为上讲,早期活动为后来的生活习惯奠定了基础。同样,
摘要。在研究中,提出了不同的 MMLA 应用程序,它们为特定的心理运动学习任务提供解决方案,例如CPR 或乒乓球。所有应用程序的共同限制是它们都是特定于领域的。从这个意义上讲,我们提出了 MILKI-PSY 项目,其主要目标是提供跨不同领域的一劳永逸系统。本质上,跨领域的不同心理运动学习任务具有某些共同点,这将使一劳永逸的系统成为可能。此外,我们提出了通过不同传感器收集 MMLA 数据及其各自的存储、注释、准备和利用的想法。提出的想法涉及两个学习任务:体育领域的跑步和人机交互领域的协作蒙太奇。此外,我们建议系统必须让用户自由决定使用哪些传感器数据以及接收哪些反馈。最终,我们选择了一种可扩展的解决方案,可以提供给更多的受众。
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
标题:下丘脑脑切片中的多峰阵列记录跑步头:穿孔多电极阵列记录作者:Mino D. C. Belle 1,2,BeatrizBaño-Otalora 1和Hugh D.Piggins 1
1 最近对 ICA 和韩国新闻与传播学会 (KSJCS) 的网络分析发现,ICA 具有类似的结构,但只有两个主要维度:科学人文主义、人际中介。相比之下,KSJCS 只有一个主要维度:媒体新闻 (Chung, Lee, Barnett, & Kim, 2009)。 2 Marr 的框架也可能为采用人文主义认识论的研究人员提供指导,但我们谦虚地承认我们不是该领域的专家。我们努力清楚地表达 Marr 的思想,并希望人文学者能够找到 Marr 框架与他们自己的研究之间的联系。我们渴望参与围绕这一努力组织的讨论。
致谢:本出版物的内容由美国国家残疾、独立生活和康复研究所 (NIDILRR;拨款编号 90DP0037、90DPTB0004、90DP0039、90DP0036、90DRTB0002、90DP0034、90DP0013 和 90DP0028) 资助开发。NIDILRR 是卫生和公众服务部 (HHS) 社区生活管理局 (ACL) 下属的一个中心。本出版物的内容不一定代表 NIDILRR、ACL 或 HHS 的政策,您不应认为其已获得联邦政府的认可。莫斯康复研究所提供了额外资金。作者要感谢 Shannon Juengst、Jody Newman、Therese O'Neill-Pirozzi、Christopher Pretz、Allan Jette 和 Ni Pengsheng 在研究设计和数据分析方面提供的帮助。Michelle Jaffe、Devon Kratchman、Kelly McLaughlin、Caron Morita、Jody K. Newman、Rachel Raucci、Rebecca Runkel 和 Krista Smith 在参与者招募和数据收集方面提供了宝贵的帮助。