图 4 摘自我们最新的《货币政策报告》,显示英国的生产率增长明显且持续下降,尤其是在全球金融危机之后。仔细观察各个行业就会发现,在金融危机之前的十年中,制造业生产率的极高增长显著提高了生产率,比之前的 25 年快得多。这一时期有时被称为“大缓和”,其特点是经济活动和通货膨胀的波动性异常低。但在金融危机之后,制造业生产率增长急剧回落。制造业生产率的下降是经济放缓的主要原因。
摘要 — 奥地利空中交通管制局的空中交通管制员 (ATCos) 与德国航空航天中心 (DLR) 共同量化了自动语音识别与理解 (ASRU) 对工作量和飞行安全带来的好处。作为基本程序,ATCos 手动(使用鼠标)将所有许可输入飞机雷达标签。作为我们提出的解决方案的一部分,ATCos 由 ASRU 支持,它能够自动提供所需的输入。只有当 ASRU 提供不正确的输出时,才会提示 ATCos 进行更正。当 ATCos 由 ASRU 支持时,手动插入许可(即通过单击并选择屏幕上的正确输入)所需的总时间从 14 小时模拟时间内的 12,800 秒减少到 405 秒。鉴于早期的实验,通过 ASRU 减少雷达标签维护时间可能并不令人惊讶。但是,超过 30 倍的效果优于早期的结果。此外,本文还考虑了安全方面,即空中交通管制员在有和没有 ASRU 的情况下向飞机雷达标签提供错误输入的频率。本文表明,基于人工智能的 ASRU 系统足够可靠,可以集成到空中交通管制操作室中。
内部语音是一种自我指导的对话形式,它在认知发展,语音监测,执行功能和心理病理学中起着重要作用。尽管对其现象学,发展和功能的知识越来越多,但对内部语音的科学研究的方法仍然存在差异,并且在很大程度上是不整合的。脑电图(EEG),它是一种非侵入性脑部计算机界面(BCI)的方法,为内部语音研究带来了新的选择。由于脑电图的优势,越来越多的研究与内部语音有关。在此贡献中,内部语音中表达的不同单词通过应用EEG信号和支持向量机(SVM)来区分。使用向公众开放的“大声思考”数据集的脑电图数据。在实验中,从位于头顶上的128个传感器中获取了许多脑电图数据。因此,在第一个步骤中填写数据。之后,选定的数据通过经验模式分解(EMD)分解为各种固有模式函数(IMFS)。此外,使用希尔伯特变换来转换IMF,以检查适合区分内部语音的脑波带。最后,IMF的单个或组合由支持向量机(SVM)与各种内核进行分类。使用最合适的IMF和内核时,每个主题方案的平均结果为:F-评分:99.24%,准确性:99.24%和标准偏差(SD):0.95。所有主题方案的最佳结果是:F-评分:99.67%,准确性:99.66%和标准偏差(SD):0.27。获得的结果表明,所提出的方法可以很好地与内部语音差异。
Student's Full Name _________________________ Date: ________________________ School ____________________________________ Date of Birth _________________ Parents(s)/Guardian(s) _______________________ Grade _______________________ Address ____________________________________ WVEIS# _____________________ City/State/Zip _______________________________ Telephone ____________________ Initial重新评估学生是否有资格作为具有语音或语言障碍的学生有资格获得特殊教育和相关服务时,资格委员会(EC)必须对下面的每个项目做出回应。EC必须回答“是”,“否”,“ DNA”(不适用),或使用“功能通信评估摘要(FCA)”才能适当地得出结论,即学生在语言或语言障碍的学生中符合特定的标准。
通常,您需要一台带有有线 USB 降噪麦克风的 Windows 计算机才能进行录音。请咨询您当地的 ALS 协会办公室,看看他们是否有您可以借用的专用麦克风,因为您只需要用它来录制声音文件以创建您独特的声音。重要的是,在诊断时尽早开始这个过程,最好是在出现任何明显的言语变化之前。难以发出言语声音、难以保持一致的语速和呼吸支持,无法一口气说出多达 10 个单词,这可能会妨碍您参与此程序并创建独特的合成声音以供以后在语音生成设备中使用。应用程序和技术的新进展大大减少了您需要录制以创建独特声音的短语数量;但是,您在录制的短语中提供的样本越多,独特声音的质量就越高。如果您的言语已经发生重大变化,您可以选择让语音代理为您录制短语和消息,尤其是当您的家人的声音听起来像您时。
Royal College of Speech and Language Therapists, Early Years Public Health Clinical Excellence Network (CEN), Wales Early Language Pathway Task and Finish Group, DLD Task and Finish Group, Multilingualism Clinical Excellence Group, Wales Speech and Language Therapy Advisory Forum (WSLTAF), Midwifery, All Wales Health Visitors Forum, School Health Nurses, Public Health Wales, Psychology & Infant Mental Health Leads, Flying Start Leads – Health Leads & Education Leads, Families First Leads – Health Leads & Education Leads, Foundation Phase Professionals from Local Authorities and Regional Education Consortia, ALN Transformation Lead, Early Years Additional Learning Needs Lead Officer, ACES hub, Third Sector – Children in Wales, Barnardos, Save the Children, Bookstart, Mudiad Meithrin, Social Care Wales, Cwlwm, PACEY, National Day Nurseries Association, Early Years Wales, Clybiau Plant Cymru威尔士,威尔士,威尔士,埃斯汀,全威尔士儿童服务主管(AWHOCS),寄养网络,学生发展赠款(PDG)顾问和区域教育财团。
摘要 很多研究都探讨了自闭症的大脑基础,但很少有研究专门研究自闭症儿童和成人的言语和语言障碍的神经生物学,尤其是那些由于顺从性问题而被描述为低功能或极少言语的人。随着范式和工具开发方面取得令人振奋的新进展,以及能够对 6 个月大的自闭症风险儿童进行成像,功能性神经成像(EEG、脑磁图和功能性 MRI)前景广阔。语言网络的激活度和结构与功能连接性降低,加上社会互惠和动机缺陷,以及对视觉信息而非语言信息的偏好,似乎正在为自闭症患者受损的社交沟通大脑勾勒出神经生物学轮廓。
RMT:韵律计算素养工具 Dafydd Gibbon 韵律计算素养是声学语音学学生的重要目标,尤其是那些来自不富裕国家濒危语言社区的学生。有几种方便的“现成”韵律计算软件包,包括 Praat、ProsodyPro、Prosogram、ProZed、Winpitch 和许多方便的 Praat 脚本。但是,实验通常需要将这些软件包的功能与电子表格、R、Praat 脚本或 Python 进行小型混合交集。选择 Python 是为了能够将小型工具非混合、无缝地嵌入到更大的系统中进行探索性研究,因为它具有可扩展性,并且有大量的 Python 库可用于支持对过滤器和转换的深入洞察,而不是使用现成的复杂功能。工具包的设计标准是整体连贯性和结构清晰性。这些工具涵盖语音信号注释分析,以及语音信号幅度调制和频率调制解调的调制理论方法。通过提供距离测量和层次聚类技术,可以比较结果。该方法已在一系列出版物和教学中得到实践评估。
存档的旧政策版本 CS189MS.C 使用说明 本医疗政策有助于理解 UnitedHealthcare 标准福利计划。在决定保险范围时,必须参考福利计划保险范围的联邦、州或合同要求,因为福利计划保险范围的联邦、州或合同要求的条款可能与标准福利计划不同。如有冲突,则以福利计划保险范围的联邦、州或合同要求为准。在使用此政策之前,请检查福利计划保险范围的联邦、州或合同要求。UnitedHealthcare 保留根据需要修改其政策和指南的权利。 本医疗政策仅供参考。它不构成医疗建议。UnitedHealthcare 还可能使用第三方开发的工具(例如 InterQual ® 标准)来帮助我们管理健康福利。UnitedHealthcare 医疗政策旨在与合格医疗服务提供者的独立专业医疗判断结合使用,并不构成行医或医疗建议。
1 Shiller (1997) 和 Stantcheva (2024) 研究了人们不喜欢通货膨胀的原因。Pfafjar 和 Winkler (2024) 研究了家庭对通货膨胀和失业的态度。Binetti、Nuzzi 和 Stantcheva (2024) 调查了家庭对通货膨胀的态度和理解。Kaplan 和 Schulhofer-Wohl (2017) 以及 Jaravel (2021) 记录了不同收入分配的家庭所经历的通货膨胀率的异质性。2 个人消费支出 (PCE) 价格指数的数据截至 2024 年 6 月。在截至 2024 年 6 月的 12 个月内,PCE 价格指数上涨了 2.5%。消费者价格指数和生产者价格指数的数据截至 2024 年 7 月均可用,可用于估计截至 7 月的 PCE 价格指数水平。虽然这种估计存在不确定性,但它表明截至 7 月,通货膨胀率仍保持在 2.5% 左右。 3 记录此类好处的研究包括 Aaronson 等人 (2019) 的研究,他们讨论了 2010 年代的经验并回顾了相关的历史证据。