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伍斯特之声 (伍斯特, 俄亥俄州), 1977-10-28 - CORE
Herring Wtmrrinn tAhioH uill 将调查 Sntoetl。门控学生对行为准则的责任水平；一个总统住宿生活委员会，处理宿舍计划以及结构和设施；以及一个校园委员会委员会，研究司法系统。提出的另一个问题是：“小组成员是否觉得对学院的冷漠态度日益加深？”虽然对这个问题有几种回应。院长霍利迪表示希望伍斯特学生不要接受自己的负面形象。她觉得 COW 学生是一个“特殊”学生。小组还被问及管理层如何评估学生员工。答案是，学生雇员每季度接受一次审查，审查依据是其雇佣合同的履行程度。给出的一个具体例子是 RA 的《守则》责任
人力资源和就业研讨会：给员工语音...
人工智能（AI）促进组织和改变工作和人力资源实践，从而影响员工和人力资源专业。HR Analytics是在这种情况下的主要发展，它使HRM更具数据驱动，尤其是生成的AI（Genai）已经用于增强人力资源活动并自动化行政任务（Budhwar等，2023）。除了AI的最初应用之外，现在正在获得动力（例如，以化身或虚拟现实的形式），数字技术更广泛地影响了组织如何招募，培训和激励员工（有关概述，例如，请参见例如Garg等，2022）。此外，这些技术进步正在重塑传统的工作安排，从而产生诸如远程工作，混合模型和平台经济等现象，这些现象挑战了传统的组织边界及其控制机制和监管（Doellgast，2023年）。
针对儿童和青少年的声音和影响策略。
所有儿童和年轻人都应该能够获得有效的信息、建议和指导，使他们能够对日常生活做出明智的决定，并为自己的未来取得最佳成果。只有通过我们共同致力于共同努力，我们才能在现有的当地良好做法的基础上，确保在整个伙伴关系中建立有效的系统。这将确保我们实现一种真正的文化和对有效参与、参与和共同生产的理解，让儿童、年轻人、他们的家人和照顾者有机会在适合他们的时间和方式“表达自己的声音”。这将使他们能够成为真正的合作伙伴，通过塑造和改善服务并提高对影响他们生活的问题的认识来影响变革。
使用静音语音接口 (ReSSInt) 进行语音恢复
ReSSInt 旨在研究如何使用无声语音接口 (SSI) 帮助失去说话能力的人恢复交流。SSI 是一种设备，可以捕获在语音生成过程中产生的非声学生物信号，并使用它们来预测想要传达的信息。本项目将研究两种生物信号：代表驱动面部肌肉的电活动的肌电图 (EMG) 信号和通过植入大脑的侵入式电极捕获的侵入式脑电图 (iEEG) 神经信号。在可能影响人的声音的各种言语障碍中，ReSSInt 将解决两种特殊情况：(i) 全喉切除术后失声和 (ii) 神经退行性疾病和其他创伤性损伤，这些损伤可能会导致人瘫痪并最终无法说话。为了让这项技术真正造福这些人，该项目旨在生成质量合理的清晰语音。这将通过记录大型数据库和使用最先进的生成深度学习技术来解决。最后，该项目预见了不同的语音康复场景，这将为 SSI 带来创新的研究解决方案，并通过改善有言语障碍的人的生活对社会产生真正的影响。索引词：无声语音接口、脑到语音转换、EMG 到语音、语音合成、语音转换、深度神经网络。
使用Arduino
该项目的基本目的是扩展家庭自动化系统的使用Arduino板的使用情况，蓝牙通过Android Smart Telecall智能手机的方式进行远程控制。随着技术的发展，房屋也变得更加聪明。现代房屋逐渐从传统的开关转移到集中控制系统，内容涉及远程控制的开关。目前，位于房屋一种类型因素中的常规壁开关使客户很难靠近他们的执行。更大的是，老年人或身体残障人士这样做变得更加困难。遥控性家庭自动化系统提供了最现代的日期解决方案，并提供了智能手机。为了使这一点受益，蓝牙模块是在发射机投降的同时与接收器投降的Arduino董事会相连的，Mobility Telecast智能手机上的GUI软件程序将打开/OFF命令将数百个相关的接收器发送到接收器。通过触摸GUI上的首选区域，可以通过这项技术远程开/关。数百人是通过继电器通过Arduino董事会方式操作的。
伍斯特之声 (伍斯特，俄亥俄州)，1977-10-28 - CORE
赫林·沃伦表示，该委员会将调查学生对《行为准则》的责任水平；一个总统住宿生活委员会，负责处理宿舍计划以及结构和设施；以及一个校园委员会，研究司法系统。另一个问题是：“小组成员是否觉得对学院的冷漠态度越来越强烈？”虽然对这个问题有几种回答。霍利迪院长表示希望伍斯特学生不要接受对自己的负面形象。她认为伍斯特学院的学生是一个“特殊”学生。小组还被问及管理层如何评估学生雇员。答案是，学生雇员每季度进行一次评估，评估依据是他们履行雇佣合同的程度。给出的一个具体例子是 RA 对《行为准则》的责任。
伍斯特之声 (伍斯特，俄亥俄州)，1977-10-28 - CORE
赫林·沃伦表示，该委员会将调查学生对《行为准则》的责任水平；一个总统住宿生活委员会，负责处理宿舍计划以及结构和设施；以及一个校园委员会，研究司法系统。另一个问题是：“小组成员是否觉得对学院的冷漠态度越来越强烈？”虽然对这个问题有几种回答。霍利迪院长表示希望伍斯特学生不要接受对自己的负面形象。她认为伍斯特学院的学生是一个“特殊”学生。小组还被问及管理层如何评估学生雇员。答案是，学生雇员每季度进行一次评估，评估依据是他们履行雇佣合同的程度。给出的一个具体例子是 RA 对《行为准则》的责任。
探索儿童接触语音助手及其...
抽象的数字语音助手（DVA）已成为当今家庭和童年环境中普遍存在的技术。受（Bernstein and Crowley，J Learn Sci 17：225–247，2008）的启发（n = 60，4-7岁，年龄4-7岁），讲述了儿童的本体学概念如何系统地概念化生活和技术的技术概念化与现实世界的现实研究相关，目前的研究探索了与儿童相关的儿童，以探索与儿童相关的儿童，年龄在n = 143岁之间，年龄为7-111111-11岁。我们分析了在“亚马逊机械土耳其人”（MTURK）上招募的143个父子二元组的相关调查数据。儿童的生活和技术的本体论概念化模式是通过要求九种原型有机生活和技术实体（例如，人类，猫，智能手机，DVAS）概念化其生物学，智能和心理学的概念。然后，其本体论概念化模式与其DVA暴露和其他控制变量有关（例如，儿童的技术亲和力，人口统计学/个人特征）。与生物学和心理学相比，智力是儿童区分有机生活和技术实体的一个差异化因素。这种差异模式对技术亲和力变得更加明显。有一些证据表明，较高的DVA暴露儿童在心理学的基础上更严格地在有机生活和技术实体之间进行区分。据我们所知，这是探索儿童对DVA的现实世界的第一项研究，以及它与他们对生活和技术的概念理解如何相关的研究。的发现表明，尽管技术的心理概念化可能会变得更加明显，但从儿童的角度来看，生活和技术之间的本体论边界范围很明显。
Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
伍斯特之声 (伍斯特，俄亥俄州)，1977-10-28 - CORE
赫林·沃伦表示，该委员会将调查学生对《行为准则》的责任水平；一个总统住宿生活委员会，负责处理宿舍计划以及结构和设施；以及一个校园委员会，研究司法系统。另一个问题是：“小组成员是否觉得对学院的冷漠态度越来越强烈？”虽然对这个问题有几种回答。霍利迪院长表示希望伍斯特学生不要接受对自己的负面形象。她认为伍斯特学院的学生是一个“特殊”学生。小组还被问及管理层如何评估学生雇员。答案是，学生雇员每季度进行一次评估，评估依据是他们履行雇佣合同的程度。给出的一个具体例子是 RA 对《行为准则》的责任。