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丘脑深部脑刺激治疗痉挛性发声障碍
背景：内收肌痉挛性发声障碍 (SD) 是一种导致说话困难的声带肌张力障碍。目前的标准治疗方法是反复注射肉毒杆菌毒素以削弱内收肌。我们试图用一种新疗法——深部脑刺激 (DBS) 来改善 SD 的潜在神经原因。目的：通过 I 期试验评估 DBS 在 SD 中的安全性并量化任何益处的大小。方法：六名患者接受了左腹中间核 (Vim) 丘脑 DBS，并被随机分配接受 3 个月的盲法 DBS“开”或“关”，然后进行交叉治疗。主要结果是盲法期间的生活质量和声音质量。患者继续接受开放式 DBS“开”。次要结果是治疗前和 1 年后的认知、情绪和生活质量比较。此试验已在 ClinicalTrials.gov 注册（NCT02558634）。结果：无并发症。每位患者报告称，在盲法 DBS“开启”和“关闭”时，生活质量均有所改善（P = 0.07），声音质量也有所改善（P = 0.06）。由于样本量较小，这种趋势没有达到统计学意义。次要结果显示，1 年后认知、情绪和生活质量均无差异。结论：这项 I 期随机对照试验证实，DBS 可安全地用于 SD 患者。尽管样本量较小，但盲法 DBS 显示出改善生活质量和客观声音质量的强烈趋势。小脑回路，而不是苍白球回路，似乎对声带的运动控制至关重要。
使用深度学习和数据增强实现实时语音情感识别
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为可以通过面部表情、肢体动作或语音感知到情绪。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一项挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，目的是仅通过语音语调识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情绪的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和将 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 相结合的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，以便在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总的来说，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
将过敏反应与疫苗提供者和急诊部门的急性应力反应区分开的指南
然而，有许多条件可以模仿过敏反应，例如迷走神经反应，焦虑和声带功能障碍。虽然有时很难区分这三个条件，但如果您怀疑过敏，请遵循工作场所的适当指南并转移到医院。如果诊断存在不确定性，则不应遵守过敏反应的治疗。但是，如果给予肾上腺素，重要的是要向接受肾上腺素的人保证替代诊断的可能性，但是由于安全性是安全的，因此正在给予肾上腺素。可以在后期重新评估过敏反应的可能诊断。
自我想象和VR培训-Scholarworks@cwu
情感唱歌会影响人声表现和观众的参与。中国大学使用传统的培训技术来教授理论和应用知识。自我想象是情感唱歌的主要训练方法。最近，虚拟现实（VR）技术已在多个领域应用于培训目的。在这项经验比较研究中，实施了一项VR培训任务，以引起歌手的情绪，并进一步帮助他们改善他们的情感歌唱表演。将VR训练方法与传统的自我想象方法进行了比较。通过进行两阶段的实验，通过情感的启发和情感歌唱表演进行了比较两种方法。在第一阶段，脑电图（EEG）数据是从受试者中收集的。在第二阶段，收集了自评报告和第三方教师的评估。通过采用最大值和最小值算法进行特征选择和支持向量机（SVM）来分析脑电图数据，以识别情绪。基于脑电图分类和主观量表的结果，VR可以更好地引起歌手的积极，中立和负面的情绪状态，而不是不使用这项技术（即自我想象）。此外，由于情绪激活的改善，VR带来了唱歌表演的改善。因此，VR似乎是一种有效的方法，可以改善和补充可用的声乐教学方法。
ECI库很重要
婴儿声乐制作与身体运动一致。Borjon，J.I.，Abney，D.H.，Yu，C。和Smith，L.B。 （2024）。 发展科学，27（4），E13491。 https://doi.org/10.1111/desc.13491产生可识别的单词是一项困难的运动任务；一个音节的单词可能需要80多种肌肉的协调。 因此，毫不奇怪的是，婴儿期单词生产的发展落后于接受语言，并且是语言发展中的已知限制因素。 大型文献专注于声乐器，其阐释者和语言发展。 对非语音运动技能与早期语音作品质量之间的关系的研究有限。 在这里，我们提供了证据表明，9至24个月大的婴儿的自发发声招募了手和头部运动的无关，协同的共同激活，以及声音和外部肌肉群体的时间精度随着年龄的增长和改善的语音识别性而紧缩。 这些结果暗示了产生语音和其他身体运动的肌肉群之间的相互作用，并为了解运动发展在语言获取中的作用提供了新的经验途径。 见我的治疗性游戏小组：促进父母互动的团队模型。 Fabrizi，S.，Tilman，A.L.，Donald，E.，Balsamo，N。，＆Connor，A. （2024）。 早期干预杂志，46（3），356-374。 https://doi.org/10.1177/10538151231166594治疗小组有可能使接受早期干预的家庭和儿童受益。Borjon，J.I.，Abney，D.H.，Yu，C。和Smith，L.B。（2024）。发展科学，27（4），E13491。https://doi.org/10.1111/desc.13491产生可识别的单词是一项困难的运动任务；一个音节的单词可能需要80多种肌肉的协调。因此，毫不奇怪的是，婴儿期单词生产的发展落后于接受语言，并且是语言发展中的已知限制因素。大型文献专注于声乐器，其阐释者和语言发展。对非语音运动技能与早期语音作品质量之间的关系的研究有限。在这里，我们提供了证据表明，9至24个月大的婴儿的自发发声招募了手和头部运动的无关，协同的共同激活，以及声音和外部肌肉群体的时间精度随着年龄的增长和改善的语音识别性而紧缩。这些结果暗示了产生语音和其他身体运动的肌肉群之间的相互作用，并为了解运动发展在语言获取中的作用提供了新的经验途径。见我的治疗性游戏小组：促进父母互动的团队模型。Fabrizi，S.，Tilman，A.L.，Donald，E.，Balsamo，N。，＆Connor，A.（2024）。早期干预杂志，46（3），356-374。 https://doi.org/10.1177/10538151231166594治疗小组有可能使接受早期干预的家庭和儿童受益。一种预测试，混合的方法，顺序解释性设计用于探索为期8周的8周见我（社交情感教育）的治疗剧本小组的有效性和可行性。结果表明，参与后，父母功效和亲子互动（情感和反应能力）的统计学上有显着改善。父母和提供者强调了父母的作用，并报告了成功播放组中儿童参与，社交互动和技能发展的改善。播放活动和对象，促进者支持和父母的能力被评为可行交付的支持；挑战包括儿童参与和计划实施。这些结果提供了提供治疗剧本小组的有效性和可行性的初步证据，作为全面的早期干预服务的一部分。
使用多模式情感识别促进心理健康的基于强化学习的方法
摘要：这项研究旨在通过通过个性化的，具有文化特定的多模式情绪预测系统来解决焦虑和抑郁症状来增强心理健康。它提出了一种情感意识的增强学习（RL）代理，以建议定制认知行为疗法（CBT）活动。该研究重点是使用面部表情，声音和文本开发精确的，个性化的情绪前词模型，并将这些模型与RL代理集成为情感上的CBT建议。MHealth方法将深度学习模型与RL相结合，面部表情的精确度为72％，声带的73％，文本为86％，所有这些都针对斯里兰卡的环境进行了微调。通过现实世界使用和用户反馈验证始终证明，每个模型都超过70％的精度，实现了精确的情感预测的目标。引入了一种加权算法，以完善情感预测体验并在这三种方式中个性化预测，以增强心理健康。支持RL的代理商建议由心理健康专业人员批准的CBT活动，根据预测的情绪量身定制，并通过同一MHealth应用程序进行。使用DASS-21问卷评估了这些干预措施的有效性，与对照组相比，研究组中抑郁评分的显着降低（从21.08到13.54）和焦虑评分（从19.85到10.46）。该研究得出的结论是，将多模式情感预测模型与基于RL的CBT建议相结合，从而对心理健康产生积极影响，并有助于个性化的人类健康干预措施。
吉尔伯特·坎贝尔（Gilbert Campbell）的创始人兼首席执行官Volt Energy Utility
2016年，奥巴马政府因其在推动气候变化平等方面的领导地位而颁发了吉尔伯特（Gilbert）的变革奖。吉尔伯特（Gilbert）被命名为Ebony Magazine的2014年Power 100名单，该名单认可了非裔美国人每年取得的有影响力的成就。在吉尔伯特（Gilbert）的领导下，沃尔特（Volt）是2014年Amtrak和华盛顿巫师先驱奖的获得者，该奖项旨在表彰对社区产生积极影响的公司。意识到变革始于吉尔伯特（Gilbert）的准备，一直是全国年轻人的STEM教育和外展机会的支持者。
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人造15.06.2014-30.07.2014练习Intoft Development＆Consulting，Romania，Romania，http：//wwwww.insoft-dc.ro/en主要活动：▪praat计划中的代码开发▪声音信号处理中的代码开发http://www.icpe.ro主要活动：▪研究▪开发基于压电传感器的康复设备