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沃勒行长关于经济前景的讲话
2 参见 Christopher J. Waller (2022)，《应对高通胀，谈一谈软着陆》，5 月 30 日在德国法兰克福歌德大学货币与金融稳定研究所 (IMFS) 杰出讲座上发表的演讲。 3 参见 Figura 和 Waller (2022)。《贝弗里奇曲线告诉我们软着陆的可能性是什么？》，联邦储备系统笔记。华盛顿：联邦储备系统理事会，2022 年 7 月 29 日，https://doi.org/10.17016/2380-7172.3190。
一种精确且快速校准的语音神经假体
作者的经济利益：Stavisky、Henderson 和 Willett 是斯坦福大学所拥有的知识产权的发明人，这些知识产权已授权给 Blackrock Neurotech 和 Neuralink Corp。Wairagkar、Stavisky 和 Brandman 拥有与加州大学校董会拥有的语音 BCI 相关的专利申请。Stavisky 是 wispr.ai 的顾问，并获得了股权。Brandman 是 Paradromics Inc. 的外科顾问。Henderson 是 Neuralink Corp 的顾问，在 Enspire DBS 的医学顾问委员会任职，也是 Maplight Therapeutics 的股东。MGH 转化研究中心与 Neuralink、Synchron、Axoft、Precision Neuro 和 Reach Neuro 签订了临床研究支持协议，LRH 为其提供咨询意见。麻省总医院 (MGB) 正在召集可植入脑机接口协作社区 (iBCI-CC)；向 MGB 提供的慈善捐赠协议，包括迄今为止从 Paradromics、Synchron、Precision Neuro、Neuralink 和 Blackrock Neurotech 获得的捐赠，都支持 iBCI-CC，LRH 为其提供了帮助。Glasser 是 Sora Neuroscience、Manifest Technologies 和 Turing Medical 的顾问。
与流量匹配的语音培训的生成预训练
生成模型近年来因其在需要估算和采样数据分布以生成高保真综合数据的任务方面取得了巨大成功而引起了越来越多的关注。在语音，文本到语音综合和神经声码器中是生成模型的好例子。虽然生成模型已应用于语音中的不同应用，但没有直接模拟语音的通用生成模型。在这项工作中，我们通过显示单个预训练的属性模型来朝着这个方向迈出了一步，可以适应具有很强性能的不同下游任务。具体来说，我们预先训练了一个名为SpeechFlow的生成模型，该模型在60k小时的未转录语音和流量匹配和蒙版条件下进行了预先培训。实验结果表明，预先训练的生成模型可以通过特定于任务的数据进行微调，以匹配或超过有关语音增强，分离和合成的现有专家模型。我们的工作建议使用生成的预培训来构建语音生成任务的基础模型。可以在https://voicebox.metademolab.com/speechflow.html上找到音频样本。
信德省政府预算演讲2024- ...
我们都完全意识到，过去五年在政治上，尤其是该地区，尤其是信德省的经济方面都非常具有挑战性。在2020年初，我们暴露于19日大流行。卡拉奇面临着2020年夏天有史以来最高的降雨。Shaheed Benazirabad，Sanghar，Mirpurkhas，Badin，Umerkot和Tharparkar的地区在同一年由于暴雨而被淹没。在2022年，史无前例的洪水严重影响了该省的近2/3 rd，导致了严重的人类悲剧。除了这些挑战之外，我们在任职近4年中拥有了边界敌对的联邦政府。尽管有这些挑战，我们还是能够执行的。这是由于信德省人民和省政府的决心和PPP领导的韧性。
新的药物治疗语音延迟
案例演示：在这里，我们介绍了一个目前8岁的孩子。在三岁零一个月的时候，索伦（Soren）是一个男孩，由于无法建立口头交流等问题，他在澳大利亚的一家诊所接受了评估。评估结果表明了对言语技能，社交交流，行为技能和演奏的发展的担忧。在三岁零一个月的时候，他在很大程度上是非语言的，并且言语障碍很大。咨询和评估得出的结论是，他需要言语治疗，职业疗法，游戏疗法和心理咨询。此外，为他开了利他林的药物。根据他母亲的陈述，这对他没有很好的影响，只会造成食欲不振，随后是孩子过分吃饱和肥胖。在这种情况下，我们每天为他开始一种新的药物。我们于2022年12月开始这种药物，结果非常出色。他现在能够说话并形成句子。让我们谈谈索伦的进步。
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。
评估经济健康 - Gertjan的演讲...
注释：对于所有列，因变量是从2019年第4季度到2020 Q2的真实GDP的变化。样本包括53个国家，在估算时，在重新定位数据流中可以使用Q2 GDP增长。通过牛津严格指数的平均值来衡量每个国家/地区非药物干预措施（NPI）的实施（Hale等人2020）在本季度；爆发严重性变量COVID表示在季度内每100万流行中的新Covid-19死亡人数，如Refinitiv DataStream所报道。对于仪器变量（IV）规格，该仪器集包括所有内源变量的滞后以及该国联合国M49 M49中间区域内的爆发严重程度，但不包括其自身爆发。IV2规范还增加了该地区内的平均严格性（不包括自己的），直到该国首次将每百万人为3人死亡的天数与仪器组合。
精确建模对语音的反应
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21