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总统科学技术顾问委员会（PCAST）会议
德威特·格里尔（Div>）卡拉·科克尔曼（Div> Kara Kockelman），德克萨斯大学奥斯汀·卡拉·科克尔曼（Austin Kara Kockelman）的民用，建筑与环境工程系运输工程学院教授，阿斯汀·卡拉·科克尔曼（Austin Kara Kockelman）是一名注册专业工程师，并拥有一名公民工程学博士学位，MS和BS，在城市中是一家经济学的城市规划，并在CARICACAERIAD中掌握了一家经济学的城市。她曾在德克萨斯大学奥斯汀分校担任运输工程教授已有26年了，并且是NSF工业 - 大学合作社的副主任，用于高效车辆和可持续运输系统。她获得了NSF职业奖，Google Research Award，MIT技术评论前100名创新者奖，V品（Vulog）的2020年有影响力的女性在移动性中的20名以及各种ASCE，NARSC，TRF和WTS奖项。她最近曾担任北美地区科学协会主席，并担任各种编辑委员会，以及ENO运输中心的顾问委员会，TRB自动驾驶汽车委员会和国际旅行行为研究委员会。她撰写了230多种期刊文章（和两本书），她的主要研究兴趣包括针对共享和自动驾驶汽车系统的计划，城市系统的统计建模，能源和气候问题，运输政策的经济影响以及崩溃的发生和后果。这些文章（和书籍内容）的预印可以在www.caee.utexas.edu/prof/kockelman上找到。在加入美国之前DOT在2021年，他担任创始Ben Levine，运输部研究与技术副秘书Ben Levine担任美国运输部研究与技术副秘书。
SCOPE 2025 - 马杜赖
蒂亚加拉贾尔工程学院 (TCE) 是一所政府资助的自治机构，由慈善家已故卡鲁穆图·蒂亚加拉贾·切蒂亚尔于 1957 年创立。TCE 隶属于钦奈安娜大学，并获得全印度技术教育委员会 (AICTE) 的批准。TCE 提供各种本科、研究生和博士学位。涵盖工程、建筑和科学等各个学科。校园坐落在宁静而环保的环境中，周围环绕着茂密的植被和最好的基础设施。TCE 一直在教学过程中进行改革和升级。值得注意的举措包括实施基于能力的课程和基于成果的教育。自 2018 年以来，TCE 采用了构思、设计、实施和操作 (CDIO) 框架，塑造了课程设计、教学方法和评估技术，并为学生提供足够的实践培训。该机构还于 2021 年推出了几门大规模开放在线课程 (MOOC)。该学院还与全球领先的组织保持着积极的行业合作。这些合作促成了最先进的实验室、面向行业的课程设计、合作项目、专业培训计划、学生实习和安置的建立。TCE 积极参与赞助研究项目，以推动创新和开发实用技术。该机构已成功从各种政府和私人渠道获得大量资金来支持其研究计划。TCE 已获得 AICTE、DST、DRDO 和 UGC 等机构的资助，从而支持开发先进的研究设施、学生项目和专门的培训计划。该机构为博士研究学者推出了 Thiagarajar 研究奖学金 (TRF) 计划，进一步致力于学术卓越和研究创新。该机构提供的课程获得了无数赞誉，包括获得 NAAC 认证，CGPA 为 3.56（满分 4.0），第 2 周期成绩为 A++。
婴儿低频脑电图皮质功率、皮质追踪和相位-幅度耦合可预测一年后的语言能力
研究表明，皮质信号可以追踪连续语音的声学和语言特性。这种现象在儿童和成人中都有测量，反映了成人的语音理解能力以及注意力和预测等认知功能。此外，在患有语音困难（发育性阅读障碍）的儿童中也发现了非典型的低频皮质语音追踪。因此，低频皮质信号可能在语言习得中发挥关键作用。Attaheri 等人（2022 年）[1] 最近对婴儿进行了一项研究，探究了 4、7 和 11 个月大婴儿在听歌唱时的皮质追踪机制。时间响应函数 (TRF)、相位-幅度耦合 (PAC) 和动态 θ-δ 功率 (PSD) 分析的结果表明 delta 和 θ 神经信号的语音包络追踪和刺激相关功率 (PSD)。此外，在所有年龄段都发现了由 delta 和 theta 驱动的 PAC，其中 theta 阶段表现出比 delta 更强的 PAC 和高频振幅。本研究测试这些先前的发现是否在参与这项纵向研究的整个婴儿队列（N = 122）的后半部分中得到重复（前半部分：N = 61，(1)；后半部分：N = 61）。除了展示良好的复制效果之外，我们还使用婴儿主导和父母估计的测量方法以及多变量和单变量分析来调查生命第一年的皮质追踪是否可以预测整个队列（招募的 122 名婴儿，保留的 113 名）以后的语言习得。单变量分析中 delta 皮质追踪的增加、~2Hz PSD 功率的增加和多变量和单变量分析中更强的 theta-gamma PAC 与更好的语言结果相关（使用婴儿主导和父母估计的测量方法）。相比之下，多变量分析中~4Hz PSD 功率的增加、delta-beta PAC 的增加以及多变量分析中更高的 theta/delta 功率比与语言能力下降有关
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学
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“美国城市、城镇、社区、州、县、大都市区、邮政编码、区号和学校的本地指南。” 76 次观看45 次观看49 次观看39 次观看41 次观看36 次观看36 次观看37 次观看33 次观看37 次观看35 次观看35 次观看36 次观看40 次观看34 次观看45 次观看36 次观看39 次观看27 次观看35 次观看25 次观看37 次观看35 次观看32 次观看26 次观看29 次观看41 次观看24 次观看43 次观看25 次观看35 次观看30 次观看39 次观看27 次观看27 次观看30 次观看27 次观看22 次观看31 次观看30 次观看24 次观看26 次观看26 次观看31 次观看31 次观看29 次观看22 次观看40 次观看26 次观看24 次观看30 次观看40 次观看25 次观看26 次观看25 次观看19 次观看93 次观看80 次观看69 次观看84 次观看61 次观看63 次观看70 次观看83 次观看91 次观看105 次观看52 次观看57 次观看89 次观看67 次观看74 次观看88 次观看71 次观看55 次观看82 次观看52 次观看80 次观看73 次观看49 次观看69 次观看51浏览次数56 浏览次数56 浏览次数55 浏览次数60 浏览次数41 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数41 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数45 浏览次数55 浏览次数49 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数62 浏览次数49 浏览次数44 浏览次数 从 0 天 0 小时 00 分钟 00 秒 分享此优惠 送货需要至少 7 个工作日才能发货 购买的物品可以从我们的办公室领取或送货 物品必须在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到 未在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到的物品将被没收，不予退款 您的产品可立即领取 - 详情请参阅下文 无现金价值/无现金返还/不退款 立即检查产品；自收到产品之日起 7 天内有缺陷退货，前提是退回的物品未使用且