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人工智能设备和印地语
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人工智能生成语言的人类启发法存在缺陷
人类交流越来越多地与人工智能生成的语言混合在一起。在聊天、电子邮件和社交媒体中，人工智能系统可以生成智能回复、自动完成和翻译。人工智能生成的语言通常不会被识别为人类语言，而是冒充人类语言，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究人类如何辨别最个人化和最重要的语言形式之一——自我呈现——是否由人工智能生成。在六项实验中，参与者（N = 4,600）试图检测由最先进的语言模型生成的自我呈现。在专业、酒店和约会环境中，我们发现人类无法检测人工智能生成的自我呈现。我们的研究结果表明，人类对人工智能生成语言的判断受到直觉但有缺陷的启发式方法的限制，例如将第一人称代词、自发措辞或家庭话题与人性联系起来。我们证明这些启发式方法使人类对生成语言的判断变得可预测和可操纵，从而使人工智能系统能够生成被认为比人类更人性化的语言。我们讨论了诸如 AI 口音之类的解决方案，以减少生成语言的欺骗潜力，限制对人类直觉的颠覆。
2024 年发展活动报告
南佛罗里达州的三县地区提供超过 225,000 平方英尺的零售空间和近一百万平方英尺的办公空间。距离该地区的主要航空港和海港仅几分钟路程，并且靠近所有主要高速公路和公共交通方式。 • City Furniture 是一家领先的家具和家居装饰品目的地，于 2021 年在 Oakwood Plaza 完成了约 120,000 平方英尺的展厅。展厅按风格销售商品，展示各种家居潮流，并提供私人预约、设计服务以及葡萄酒和咖啡吧等福利。 • Regency Centers 对 Sheridan Plaza 的改造已经完成，为这个社区中心带来了强大的零售阵容。Sheridan Plaza 位于 Sheridan Street 和 N 52nd Avenue，由 Publix、Ross Dress for Less、Kohl's、LA Fitness、Marshall's 和 Burlington 主力店。联合租户包括星巴克、Panera Bread、Chili's、Massage Envy、Bath & Body Works 和 Carter's。这个繁忙的中心为 5 英里范围内的近 155,000 户家庭和 400,000 多人提供服务。这片占地 11.6 英亩的土地经过翻新，变成了一个受欢迎的社区购物目的地。升级包括改善外墙、硬景观、景观美化、座位和便利设施，以创造聚会空间。
“最好是计算机，否则我就是笨蛋”：对人类作为音频 Deepfake 检测器的大规模评估
音频深度伪造对我们日常交流中的信任构成了日益严重的威胁。为此，研究界开发了各种各样的检测技术，旨在防止此类攻击欺骗用户。不幸的是，这些防御措施的创建通常忽略了系统中最重要的元素——用户自己。因此，尚不清楚当前的机制是增强、阻碍还是仅仅与人类对深度伪造的分类相矛盾。在本文中，我们进行了首次大规模的深度伪造检测用户研究。我们招募了 1,200 多名用户，并向他们展示了来自三个被引用最多的深度伪造数据集的样本。然后，我们定量比较性能并定性进行主题分析，以激发和理解用户决策背后的原因以及与机器分类的差异。我们的结果表明，用户正确分类人类音频的比率明显高于机器学习模型，并且在进行分类时依赖语言特征和直觉。然而，用户也经常被对生成音频能力的先入之见所误导（例如，口音和背景声音代表人类）。最后，机器学习模型的缺陷在于
民族科学学：迈向对运动文化差异的神经力学理解
每个人的运动是通过感觉运动和社会文化因素之间不断相互作用来雕刻的。一个基于运动控制机制的理论框架表达了社会文化和生物学信号目前如何融合到形状运动的方式。在这里，我们为民族动力学新兴领域提供了一个框架，旨在提供概念空间和词汇量，以帮助在此交叉路口将研究人员聚集在一起。我们提供了一种第一级模式，用于产生和测试关于跨文化运动变化的丰富观察以及神经生理学和运动的生物力学说明之间桥梁差距的文化差异的假设。我们明确解离了确定文化相关运动的两个相互作用的反馈回路：一个由身体内部神经信号调节的感觉运动任务，另一个是通过在环境中产生生态后果的环境中产生的治疗生态任务。一个关键思想是神经系统中个人特异性和文化影响的运动概念的出现，感觉运动和生态任务空间之间的低维功能映射。电动机的口音来自文化环境中运动概念拓扑的感知差异。我们将框架应用于三个例子：语音，步态和掌握。最后，我们讨论了民族生物学研究如何为个性化的运动技能培训和康复提供信息，并挑战前进。本文是主题问题的一部分，“运动中的思想：人工智能时代的体现认知”。
激光竖琴生成实时推文的语音和文本......
1。引言单词是传达问候，思想，感觉和情感的有用工具。尤其是诗歌是一种丰富的单词表达形式，有时听起来像是一首歌。，例如，haiku是由音节构建的传统日本经文，即使没有旋律也可以读出一首歌，因为单词具有口音，语调和节奏的短语。这意味着口语的声音是构成包含各种人类情感的音乐的有吸引力的资源。现在有许多人将世界各地的Twitter用作与他人交流的工具。他们鸣叫有关日常琐事的简短话语和与他人分享的意见。有人总是在某个地方发推文，它创造了反映人类思想和内心的大量单词。推文单词本身只是文本数据；但是，当它们与人类的声音交谈时，它们类似于诗歌和歌曲。我们提出了一种使用人类声音说单词和激光竖琴的系统。我们使用Twitter网站[1]的推文中的单词作为音乐的材料。1.1 Twitter应用程序已经开发了许多Twitter客户端应用程序，其中一些应用程序具有娱乐性的享受推文。
民族科学学：迈向对运动文化差异的神经力学理解
每个人的运动是通过感觉运动和社会文化因素之间不断相互作用来雕刻的。一个基于运动控制机制的理论框架表达了社会文化和生物学信号目前如何融合到形状运动的方式。在这里，我们为民族动力学新兴领域提供了一个框架，旨在提供概念空间和词汇量，以帮助在此交叉路口将研究人员聚集在一起。我们提供了一种第一级模式，用于产生和测试关于跨文化运动变化的丰富观察以及神经生理学和运动的生物力学说明之间桥梁差距的文化差异的假设。我们明确解离了确定文化相关运动的两个相互作用的反馈回路：一个由身体内部神经信号调节的感觉运动任务，另一个是通过在环境中产生生态后果的环境中产生的治疗生态任务。一个关键思想是神经系统中个人特异性和文化影响的运动概念的出现，感觉运动和生态任务空间之间的低维功能映射。电动机的口音来自文化环境中运动概念拓扑的感知差异。我们将框架应用于三个例子：语音，步态和掌握。最后，我们讨论了民族生物学研究如何为个性化的运动技能培训和康复提供信息，并挑战前进。本文是主题问题的一部分，“运动中的思想：人工智能时代的体现认知”。
使用机器学习检测深层的声音
随着深度学习技术的快速发展，合成媒体的创建，尤其是深层的假声音，已经变得越来越复杂且易于访问。这在维持基于音频的内容的信任和真实性方面构成了重大挑战。在响应中，该项目提出了一种基于机器学习的方法来检测深层的假声音。该项目首先策划了一个由真实和深厚的假语音样本组成的多样化数据集，涵盖了各种人口统计学，口音和情感表达。预处理技术用于清洁和标准化音频数据，然后进行功能提取以捕获语音信号的相关特征。用于模型开发，采用了复发层增强的卷积神经网络（CNN）体系结构，从而利用了其从音频的频谱图来学习空间和时间特征的能力。该模型使用分类横向渗透损失在准备好的数据集上进行了训练，并通过反向传播进行了优化。对训练的模型进行评估是在单独的测试集上进行的，测量诸如准确性，精度，回忆和F1评分之类的性能指标。后处理方法，包括阈值和平滑，用于完善模型的预测并增强鲁棒性。所提出的方法提供了一个有希望的框架，用于检测音频内容中深层的虚假声音，这有助于努力打击错误信息的传播并保留数字媒体的完整性。但是，跨学科的持续研究和协作对于应对新兴挑战并确保负责任的伪造检测技术至关重要。
附属住宅单元 (ADUS)
独立式 ADU 有高度限制吗？是的。除非 ADU 是在合法建造的现有附属结构的现有空间内建造的，否则 ADU 最高可达 16 英尺。16 英尺的高度限制是从地面到屋脊的高度。我可以在独立式 ADU 中建阁楼或二楼吗？是的。独立式 ADU 的围护结构内允许建阁楼或二楼，高度为 16 英尺，从外部完成的坡度到屋顶的外部峰值进行测量。适用于所有加州住宅规范对居住空间的要求，例如照明和通风、天花板高度等，并且向主要生活空间开放的居住阁楼需要护栏。主楼层上方的可居住空间也将计入 ADU 的最大允许面积。在规划 ADU 中的阁楼或二楼室内空间时，请注意城市的 ADU 设计标准，该标准要求屋顶的形状和坡度与主住宅相匹配。如果主住宅有倾斜的屋顶，则 ADU 不得有平屋顶来容纳二楼。是否有针对 ADU 的设计指南？是的。如果 ADU 需要在主屋上进行外部扩建或建造新的独立建筑，则 ADU 必须采用与主要住宅相同的材料、颜色和风格，包括屋顶材料、形状和坡度、屋檐、窗户、装饰、独特特征和个性定义元素。（例外：预制或模块化房屋可能被允许作为新的独立单元。）
供身体残疾人和盲人的声音控制轮椅Hariharan S. 1*，Abinaya A. 2，Anjuga V. 3＆Bhuvaneshwari V. 4
这项工作着重于开发一种创新的移动解决方案，该解决方案可以增强身体和视觉障碍的人的独立性和可访问性。提议的语音控制轮椅配备了最新的语音识别技术，使用户能够发出简单的语音命令，例如“向前”，“向后”，“左”，“左”，“右”和“停止”和“停止”来控制其运动。该系统结合了强大的麦克风阵列和噪声策略算法，以确保在包括嘈杂设置在内的各种环境中准确的语音识别。对于盲人用户，轮椅与障碍物检测传感器和听觉反馈系统集成在一起，这些传感器和听觉反馈系统提供了实时的导航援助并确保运动过程中的安全性。轮椅的设计优先考虑用户友好性，对个人需求的适应性以及负担能力，使其可容纳更广泛的人口。实施涉及使用针对区域口音和不同语言模式量身定制的数据集培训语音识别模型，以增强包容性。障碍检测机制利用超声波和红外传感器，而听觉反馈系统则采用综合语音警报来方向指导。在受控和实际情况下对身体残疾和盲人进行广泛的测试表明，导航效率提高，降低对看护者的依赖以及更高的用户满意度。该项目弥合了技术与可访问性之间的差距，使用户能够重新获得对日常生活的自主权和信心。通过利用先进的语音控制系统和安全性增强，该项目彻底改变了针对残疾人的移动解决方案，为他们提供了有效与环境互动的变革性工具。