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先天性心脏病儿童营养不良的危险因素：荟萃分析
L2获取词汇音调涵盖感知和产生。尽管感知通常是在L2词汇音调获取中的产生之前（Wang等，1999），但它们之间的关系并不总是很简单，而感知的改善并不一定需要改善生产的改善，而Vicevice则（Leather）（Leather，2011年）。l2词汇音调获取不仅涉及听觉线索，还涉及视觉和触觉提示，例如手势（Gullberg，2006）。这些多模式线索在促进L2词汇感知和生产方面的重要性越来越多（McCafferty，2004; Hostetter，2011; Lewis and Kirkhart，2022; Zhang et al。，2023）。多感官学习整合了多种感官方式，它比对多感官环境的大脑优化了一致性方法，这表明可以通过结合这种方法来增强L2词汇音调教学法（Shams和Seitz，2008）。马其顿和开普勒（2013）认为，通过神经科学发现所告知的教学方法在L2教学中的使用可以通过三个较长的方法显着增强学习：（1）使用多感官体验来实现词汇习惯，（2）将词汇的练习和效率培训的量化和（2）用于发起胶水的范围和（2）范围内的脑海，并（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（3）（3）（3）发音结果。此外，多感官提示通过支持内容理解来增强学习成果（Dick等，2009）。了解非语言提示如何增强听觉表示形式可以阐明如何利用多模式方法来促进获得不熟悉的Tonal L2（Yip，2002; Liu等，2022）。
人类声道的顶叶-颞叶感觉-运动整合区域：来自熟练音乐家的 fMRI 研究的证据
顶叶皮层中已发现几个感觉运动整合区域，这些区域似乎围绕运动效应器（例如眼睛、手）组织。我们研究了人类声道是否存在感觉运动整合区域。说话需要大量的感觉运动整合，其他能力（如发声音乐技能）也需要。最近的研究发现，颞顶叶后上部区域 Spt 区既具有感觉（听觉）又具有运动反应特性（针对语音和音调刺激）。熟练的钢琴家在听新旋律时，要么偷偷地哼唱旋律（声道效应器），要么偷偷地在钢琴上弹奏旋律（手动效应器），这时用 fMRI 测量了他们的大脑活动。与偷偷地哼唱相比，偷偷地弹奏条件下 Spt 区域的活动明显更高。前 IPS（aIPS）中的一个区域显示出相反的模式，表明它参与了感觉手动转换。这一发现表明，Spt 区是声道手势的感觉运动整合区域。© 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。
SonyLIV 的技术规格
• 音频内容必须以 48khz 采样率的 24 位未压缩 (PCM) 数字音频交付。• 所有混音都应为近场混音，同时考虑家庭观看声音体验。• 音频信号不应包含嗡嗡声、杂音、失真、丢失、混叠、嘶嘶声和其他令人反感的伪影。• 使用 EBU-128 测量音频节目响度和真实峰值音频电平。• 所有音频录制/混音/母带制作都应按照专业标准在标准环境中完成。禁止使用视频编辑工具进行混音。• 对于配音节目，对话、音乐和效果应与画面同步。• 应避免使用过度处理/清理。• 对话质量在音质、音量等方面需要保持一致。• 整体音质应令人愉悦，没有明显的噪音或杂散信号。• 所有音频通道从头到尾都应同相。• 禁止从单声道升频到立体声、立体声升频到 5.1、5.1 升频到全景声。提交的作品必须为原始混音状态。• 在所有制作场景中录制狂野氛围，以便在主程序中编辑的整个场景中保持相同的氛围。• 必须使用多轨录音机进行现场录音。录音参考电平应为 -20 dBFS
MoMusic：一种运动驱动的人机协作音乐创作和表演系统
过去几年，人工神经网络架构的重大发展促进了自动音乐创作模型的广泛应用。然而，大多数现有系统都采用基于硬代码和预定义规则的算法生成结构，通常不包括交互式或即兴行为。我们提出了一种基于运动的音乐系统 MoMusic，作为 AI 实时音乐生成系统。MoMusic 具有部分随机谐波排序模型，该模型基于音调和弦进展的概率分析，通过音乐集合论进行数学抽象。该模型针对二维网格呈现，通过姿势识别机制产生结果声音。摄像头捕捉用户手指的运动和轨迹，创造出连贯的、部分即兴的和声进程。MoMusic 集成了多个音色音域，从钢琴等传统古典乐器到使用语音转换技术创建的新型“人声乐器”。我们的研究证明了 MoMusic 的互动性、激发音乐家灵感的能力以及使用各种音色音域生成连贯音乐材料的能力。MoMusic 的功能可以轻松扩展，以结合不同形式的姿势控制音色变换、节奏变换、动态变换甚至数字声音处理技术。
普通话感知中声学特性的影响
了解第二语言（L2）学习者所面临的挑战对于有效的语言获取至关重要。这项研究调查了夸张的声学特性对促进英语说话者的普通话学习的影响。使用合成的音调刺激，我们通过三个关键修改系统地操纵了音高轮廓：扩展基本频率（F0），增加F0（女性语音）并延长整体持续时间。我们的目标是评估F0扩展，较高的F0，更长的持续时间以及各种音节对普通话的学习和概括的影响。参与者从事非自适应试用语调识别任务。混合效应逻辑回归模型用于分析学习阶段，声学因素和色调的准确性。的发现揭示了从训练到测试和概括阶段的准确性提高，表明感知训练对成人说英语的人的音调有效。音调1的出现是最容易感知的，而音调3则构成了最挑战，与既定的色调获取难度层次结构一致。对声学因子的分析突出了特定于音调的效果。扩展的F0对识别音调2和音调3是有益的，但对音调1和音调4。此外，较长的持续时间也表现出各种色调的各种效果，有助于识别音调3和音调4但阻碍音调1的识别。较高的F0对于音调2是有利的，但对于音调3。此外，音节MA促进了音调1和音调2的识别，但对于音调3和音调4。这些发现增强了我们对声学特性在L2音调感知中的作用的理解，并对设计有效的培训计划的设计有影响。
经颅聚焦超声刺激人类皮层和丘脑体感区域
在健康人类志愿者中评估了经颅聚焦超声 (FUS) 刺激初级躯体感觉皮层及其丘脑投射（即腹后外侧核）对脑电图 (EEG) 反应产生的影响。刺激与非惯用手相对应的单侧躯体感觉回路会在所有参与者中产生脑电图诱发电位；然而，并非所有感知到的刺激都会产生手的触觉。这些 FUS 诱发的脑电图电位 (FEP) 是从两个大脑半球观察到的，与正中神经刺激的躯体感觉诱发电位 (SSEP) 有相似之处。与使用 1 和 2 毫秒 PD 相比，使用 0.5 毫秒脉冲持续时间 (PD) 超声处理（占空比为 70%）可在超声处理同侧半球引发更明显的 FEP 峰值特征。尽管一些参与者报告听到了与 FUS 刺激相关的音调，但根据对音调刺激（模仿与 FUS 刺激相同的重复频率）的听觉诱发电位 (AEP) 的单独测量，观察到的 FEP 不太可能与听觉混淆。与丘脑刺激相关的静息态功能连接 (FC) 的离线变化表明，FUS 刺激增强了感觉运动和感觉整合区域网络的连接，这种变化至少持续一个多小时。临床神经学评估、EEG 和神经解剖 MRI 未发现超声处理的任何不良或意外影响，证明了其安全性。这些结果表明，FUS 刺激可能在人类体内诱导长期神经可塑性，表明其对各种神经和神经精神疾病具有神经治疗潜力。
酣睡：摇篮曲作为音乐神经生物学效应的测试案例 Akkermann, M.; Akkaya, UC; Dermiel, C.; Pfluger, D.; Dresler, M. 2021
Carr, D. (2006)。音乐对于道德和精神修养的意义。音乐教育哲学评论，14（2），103 – 117。 Chao, YR (1956)。汉语的声调、语调、歌唱、吟诵、宣叙调、调性作曲和无调性作曲。收录于 M. Halle、HG Lunt、H. McLean 和 CH Van Schooneveld (Eds.) 为罗曼·雅各布森：六十岁生日论文集（第 52 – 59 页）。 Morton。Lai, TC 和 Mok, R. (1981)。玉笛：中国音乐的故事。斯温顿书。 Lindqvist, C. (2006)。秦。Albert Bonniers。 Liu, J. (2014)。古典儒家的音乐艺术与美学。收录于 V. Shen (Ed.)，《道与古典儒家哲学》（第 227 – 244 页）。Springer。https:// doi.org/10.1007/978-90-481-2936-2_10 。Pian, RC (2000)。声调和声调：将音乐元素应用于中文词语。《汉语语言学杂志》，28 (2)，181 – 200。Ross, D., Choi, J., & Purves, D. (2007)。语音中的音乐间隔。《美国国家科学院院刊》，104 (23)，9852 – 9857。https://doi.org/10.1073/pnas。0703140104 。Schellenberg, M. (2012)。在声调语言中，语言决定音乐吗？民族音乐学，56（2），266 – 278。 Tien，A。（2015）。中国音乐的语义学：分析选定的中国音乐概念。John Benjamins。 Van Gulik，RH（2011）。中国琵琶传说（第 3 版）。兰花出版社。 Wang，WS-Y。（1973）。汉语。科学美国人，228（2），50 – 63。 Wee，L.-H。（2007）。揭示普通话声调与音乐旋律的关系。汉语语言学杂志，35（1），128 – 144。
报告名称：市场快照报告-Guadalajara
哈利斯科州位于墨西哥西部，与Nayarit，Zacatecas，aguascalientes，Guanajuato，San Luis Potosi，Michoacan和Colima接壤。该地区被认为是墨西哥的面包板，是大型农业生产和加工行业的所在地。哈利斯科州是一个重要的经济，文化和商业中心。瓜达拉哈拉（Guadalajara）是墨西哥州盖尔斯科州的州首府，是墨西哥第二大城市。GMA还包括Zapopan，San Pedro Tlaquepaque，Tonalá，Tlajomulco deZúñiga，El Salto，Ixtlahuacánde Los Membrillos和Juanacatlán的郊区。超过一半的哈利斯科人居住在GMA中。人口哈利斯科是墨西哥的第四大人口，有840万人，中位年龄为29岁。大约83％的移民人口来自美国，特别是在查普拉（Chapala）和瓦拉塔（Puerto Vallarta）的城市，这些城市吸引了大量美国退休人员，以及美国和加拿大的季节性移民（即雪鸟）。瓜达拉哈拉（Guadalajara）也已成为国际数字游牧民族的磁铁，尤其是在美国殖民地附近。2022年10月，《超时》杂志将Colonia Americana引用为“世界上最酷的社区”，这是由于其许多餐馆和美术馆以及充满活力的夜生活。瓜达拉哈拉（Guadalajara）和波多黎各瓦拉塔（Puerto Vallarta）提供了很高的生活品质，专业的医疗服务，广泛的烹饪产品以及飞往美国的直接国际航班。瓜达拉哈拉（Guadalajara）的数字游牧民族经常支持当地的企业和餐馆，他们倾向于寻找“舒适”产品，使他们想起他们的家。哈利斯科州还拥有悠久的移民传统，可以追溯到19世纪。估计有140万人出生在美国的哈利斯科州，目前居住在美国，在美国有260万人是在哈利斯科出生的父母后代。经济哈利斯科州的主要经济部门是零售，房地产，建筑，食品加工，电子产品，龙舌兰酒生产，烟草，塑料，橡胶，金属，纺织品和农业生产。