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“沉默的灭亡”广阔的牧场威胁气候，...
新闻稿从多个城市的禁运分发：2024年5月21日，星期二07:00 GMT / 08:00英国夏季时间 / 09:00 CEST / 15:00 ULAANBAATAR标准时间媒体媒体联系人：fragkkiska Megaloudi，fmegaloudi@fmegaloudi@unccd.int; press@unccd.int Xenya Scanlon , Chief of Communications, xscanlon@unccd.int Terry Collins , +1-416-878-8712 (m), tc@tca.tc The UNCCD Global Land Outlook Thematic Report on Rangelands and Pastoralists is available for preview online at https://bit.ly/4dv7ZPL Authors are available for advance interviews.他们还将在https://www.youtube.com/@theunccd上从Ulaanbaatar举行的报告发布会，2024年5月21日星期二07:00 GMT/08:00 UK UK夏季/09:00 Cest/15:00 Cest/15:00 ulaanbaatar标准时间（请确认ulaanbaatar标准时间，请在此处确认： ）。照片：https：//bit.ly/3uqu31m，视频：https：//bit.ly/3u8k9qi
Kim Jy，Lee J，Kim SG，Kim NH。最近的糖症是2型糖尿病中β细胞功能的主要决定因素。糖尿病Metab J 2024; 48：1135-11
代谢功能障碍相关的脂肪分裂（脂肪）肝病（MASLD）先前称为非酒精性脂肪肝病，是一种全球流行病，可导致肝炎，纤维化，肝硬化和肝细胞癌癌（HCC）。该疾病通常是伴随肥胖症的代谢综合征的组成部分，并且经常被忽视，因为肝脏表现在临床上一直保持沉默，直到存在后期疾病（即肝硬化）。此外，包括韩国人在内的亚洲人群的苗条患者的比例更高，但他们的疾病的预后相同或比肥胖的患者更糟糕。尽管如此，持续的受伤会导致肝细胞作为经典特征的肝发炎和激动。随着时间的流逝，纤维化会发展出肝脏效率细胞类型的肝星状细胞的激活。在2型糖尿病患者中，这种疾病通常更为患病，表明所有糖尿病患者均应筛查肝病。尽管在澄清损伤和纤维化途径方面取得了进展，但尚无认可的疗法，但是当前的研究试图发现驱动肝炎症和纤维化的途径，以期识别新的治疗靶标。新兴的分子甲基元素，尤其是单细胞测序技术，正在彻底改变我们阐明MASLD涉及纤维化和HCC的机制的能力。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
MELDER：移动设备实时静音语音识别器的设计和评估
无声语音不受环境噪音的影响，可提高可访问性，并增强隐私和安全性。然而，目前的无声语音识别器以短语输入/短语输出的方式运行，因此速度慢、容易出错，并且不适用于移动设备。我们介绍了 MELDER，这是一种移动唇读器，它通过将输入视频分割成更小的时间段并单独处理它们来实时运行。实验表明，这大大缩短了计算时间，使其适用于移动设备。我们通过使用迁移学习模型利用高资源词汇表中的知识，进一步优化模型以供日常使用。然后，我们将 MELDER 在固定和移动环境中与两个最先进的无声语音识别器进行比较，其中 MELDER 表现出卓越的整体性能。最后，我们将 MELDER 的两种视觉反馈方法与 Google Assistant 的视觉反馈方法进行了比较。结果揭示了这些提出的反馈方法如何影响用户对模型性能的看法。
对生活质量的负面影响：无声糖尿病
6。Dinesh Pv。等。“卡纳塔克邦苏利亚乡村2型糖尿病患者中有关糖尿病的知识和自我保健实践：基于社区的横断面研究”。家庭医学和初级保健期刊5.4（2016）：847-852。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
断电？太阳能逆变器和无声网络威胁
NREL 指出，“电网和分布式能源之间的网络物理相互依赖性增强，使攻击者有更多方式在配电资源之间切换并传播到关键资源，这可能导致数据丢失或整体运行故障。如果不解决分布式能源的设备、网络和应用程序级别的漏洞，分布式能源可能会成为配电网的攻击媒介”。14 此外，“可以通过更改电网交互式逆变器的频率和/或电压跳闸设置、禁用低频减载功能或通过使用窃听、操纵人机界面、流量分析或其他入侵方法未经授权访问逆变器的控件来禁用和/或损坏本地电网运行”。15
阿片类药物：21 世纪的无声止痛药
本文分为多个部分，详细介绍了美国阿片类药物的历史和大规模生产。然后，作者重点介绍了 OxyContin 在阿片类药物泛滥中的作用，并向读者详细介绍了其制造商的腐败手段。一些部分被细分为更多细分部分，以帮助读者更深入地了解信息。完整内容可以在第 4 页看到。内容页也是整篇论文的迷你摘要。关键主题包括：
缓慢发射的单个神经元对于无声语音的最佳解码至关重要
应用程序：包含 5、10、25 或 50 毫秒时间段内单个单元激发的 .txt 文件以表格形式导入 Matlab 工作区。25 毫秒时间段提供最佳解码精度。单击应用程序，然后单击“新会话”并选择导入的 .txt 文件，即可打开分类学习器应用程序。选择所有分类器类型并激活“训练”按钮。在众多分类器中，支持向量机（SVM，精细或粗略）和已知最近邻分类器被证明是解码这些数据的最佳选择。每个 .txt 文件（对应于一个音素或单词的产生）通常包含 500 毫秒的单个单元激发，由代表可听语音的声学通道或控制或静默语音期间的事件标记确定。100 毫秒的数据是
covid-19的沉默后果
在美国，由于19日大流行，所有年龄段的常规疫苗接种率均暴跌，而我们最脆弱和最不受欢迎的人群的下降最大。返回“新常规”并恢复我们国家的健康和经济至关重要；但是，迫切需要恢复和保护社区免受其他可预防疫苗的疾病和暴发的传播。虽然常规的流效率正在缓慢地恢复到某些年龄段，但引入Covid-19疫苗为恢复工作增加了复杂性和挑战。如果没有解决，则可能会丢失常规疫苗接种的硬核，这可能会导致社区缺少疫苗接种提供的社会，经济和健康福利。