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Silent Swarm ® 无人值守电子战系统 - SRC, Inc.
该系统不显眼，非常适合长期部署在敌对地区。它可以用作无人值守的诱饵，利用电子战综合重编程数据库 (EWIRDB) 经过验证的雷达发射器情报数据来模仿 BLUFOR 和 REDFOR 雷达和武器系统及通信。该系统还提供先进的网络和非传统情报、监视和侦察功能，用于识别和利用对手。
第 11 届网络冲突国际会议：无声战斗...
一年一度的网络冲突国际会议 (CyCon) 即将进入第二个十年。CyCon 2019 是该会议的第 11 届，由北约合作网络防御卓越中心 (NATO CCD COE) 组织，于 2019 年 5 月 28 日至 31 日在塔林举行。自 2009 年以来，CyCon 已成为从技术、战略、运营、法律和政策角度解决网络冲突和安全问题的里程碑式会议。它汇集了来自政府、军队、学术界和私营部门的决策者和专家组成的值得信赖的圈子。随着 2016 年与美国陆军网络研究所合作推出年度 CyCon 美国会议系列，CyCon 还成为利益共同体的跨大西洋论坛，每年两次讨论网络领域最紧迫的问题。CyCon 上的辩论和演讲既来自学术界提交的原创研究论文，也来自该领域知名专家提供的见解。
肮脏十二人的概念：人为因素错误的无声杀手
第二个是自满，这意味着某人的技能和经验被高估或因过度自信而流露出来。自满有时源于对工作中即将发生的危险没有意识到或缺乏警惕。自我满足加上对工作中潜在危险的无知是防止自满的有力手段。第三个是缺乏对手头工作任务的了解或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译，或者操作和维护团队无法以当地语言获得。第四个是分心（例如，将注意力从工作任务上转移开）。分心是任何让我们无法专注于手头任务的事物。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五个是缺乏团队合作以实现共同目标。第六个是疲劳（例如，意识水平下降），这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七个是资源匮乏。这意味着无法使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下，在使用正确的工具、手册或说明时，我们不能即兴发挥。下一个是工作压力，它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏工作任务的计划或执行而造成的。在这种情况下，我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信（例如，缺乏对需求的积极沟通），这对于新的工作系统或流程很重要。对数据和信息的可靠性或真实性的质疑和怀疑可能是自信的一部分。第十个是工作相关的压力，它可以是自我引发的，也可以是由外部因素引起的。第十一个是缺乏意识，被认为是在工作时观察时未能保持警觉或警惕。最后一个是规范，即通常做事的方式。规范是普遍接受的做法，即在不重新验证或核实当前系统或程序的情况下做出假设。规范可能根据不同的工作文化而形成不同。规范是没有发生任何突然变化的东西，因为当地员工希望留在原地。不幸的是，在大多数情况下，负面规范是偶然改变的，而不是事先改变的。因此，行业和公司必须将安全放在工作系统的首位，通过将 HFs 原则融入员工培训和教育中，将肮脏的十二种的负面影响降至最低。持续不断的培训和教育可以帮助我们提醒那些偶然因素或肮脏的十二种[7,8]。警觉、友好沟通、资源管理和安全预防措施肯定会减少与 HFs 相关的错误和
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
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。
糖尿病患者无症状创伤导致坏死性筋膜炎：病例报告
坏死性筋膜炎 (NF) 是一种严重的深部软组织感染，包括筋膜。它蔓延迅速，发病率和死亡率高 [1]。坏死性筋膜炎早已在世界各地报道过，现在已了解到它是由单一微生物或更常见的多种微生物（需氧和厌氧）引起的 [2]。坏死性筋膜炎似乎在男性中更常见，可能是因为男性创伤发生率更高 [2,3]。感染影响头颈部（3%）、上肢（13%）、躯干（13%）、下肢（61%）、双下肢（3%）以及会阴和阴囊（10%）[4]。糖尿病患者也更容易发生由肺炎克雷伯菌引起的多种微生物感染或单一微生物 NF [5]。糖尿病患者还存在下肢缺血的风险，因为膝盖远端和踝关节近端的血管会逐渐硬化。在严重的情况下，受影响的区域甚至会
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
用于静音语音接口的具有深度学习算法的超薄晶体硅基应变计
一种可视化每个区域受分类任务影响程度的方法。图 4d 展示了单词“ABSOLUTELY”和“AFTERNOON”的 R-CAM 结果。对于这两个词，我们的模型都关注 S2 传感器信号（第三行和第四行信号）显示主要特征运动的部分。关于单词“ABSOLUTELY”，我们的模型关注 0.6 秒时传感器 S2 的向下和向上凸起。关于“AFTERNOON”，同样，我们的模型在两种情况下都关注向下凸起的点，“AFTERNOON(i)”大约在 1 秒，“AFTERNOON(ii)”大约在 0.7 秒。结果表明，我们的模型并未过度拟合信号数据，而是关注阻力方差较大的特征信号部分。单词识别性能与 sEMG 的比较
使用卷积和复发性神经网络静音EEG语音识别，其精度为85％，为9个单词分类
1个实验ML系统细分，Sberdevices Department，PJSC Sberbank，121165俄罗斯莫斯科； dvvorontsova@sberbank.ru（d.v.）; aizubov@sberbank.ru（a.z.）; bernalis@yandex.ru（P.R.）; ensezvereva@sberbank.ru（E.Z.）; le tlipman@sberbank.ru（l.f.）; ablanikin@sberbank.ru（A.L.）; aalekokolova@sberbank.ru（A.S。）; Markov.s.s@sberbank.ru（S.M.）2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。
使用静音梯度线圈进行安静 T1 加权 7T 脑成像的图像质量和受试者体验
摘要 目的：磁共振成像 (MRI) 中的噪声会对患者产生负面影响。我们评估了以 20 kHz 切换的静音梯度线圈与 7 T 1 加权磁化制备的快速梯度回波 (MPRAGE) 序列的结合。方法：五名健康受试者（21-29 岁；三名女性）之前没有接受过 7-T MRI 检查，分别接受了两次安静 MPRAGE (Q-MPRAGE) 和常规 MPRAGE (C-MPRAGE) 序列。两名神经放射科医生对图像质量进行了定量和定性评估。所有受试者在每个序列之后立即以及整个检查（延迟）后（0-10 的量表）客观测量声级并主观评分。所有受试者还报告了舒适度、总体体验和再次接受该序列的意愿。结果：与 C-MPRAGE 相比，Q-MPRAGE 具有更高的信噪比 (10%；p = 0.012) 和更低的对比噪声比 (20%；p < 0.001)，并且图像质量良好。Q-MPRAGE 产生的噪音水平低 27 dB (76 对 103 dB)。受试者报告 Q-MPRAGE 的即时 (4.4 ± 1.4 对 6.4 ± 1.3；p = 0.007) 和延迟 (4.6 ± 1.4 对 6.3 ± 1.3；p = 0.005) 的噪音水平较低，而他们评定的舒适度 (7.4 ± 1.0 对 6.1 ± 1.7；p = 0.016) 和总体体验 (7.6 ± 1.0 对 6.0 ± 0.9；p = 0.005) 较高。再次接受该序列的意愿也更高，但并不显著（8.1 ± 1.0 对比 7.2 ± 1.3；p = 0.066）。结论：与 7 T 的 C-MPRAGE 相比，使用静音梯度线圈的 Q-MPRAGE 可将声级降低 27 dB，同时具有可接受至良好的图像质量以及更安静、更愉快的受试者体验。关键词：声学、健康志愿者、磁共振成像、神经成像、噪音