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探索使用自动语音识别对口语高焦虑的EFL大学学生的影响
摘要 - 这项研究探讨了自动语音识别（ASR）技术对英语作为外语（EFL）学生的影响。在中国的98名一年级大学生中进行了研究，该研究采用了混合方法方法，将来自说话焦虑问卷的定量数据与学生反思性期刊的定性见解相结合。在14周内，参与者从事基于ASR的说话任务，获得实时反馈以提高发音和说话能力。的发现表明，ASR大大减轻了口语焦虑，尤其是在没有准备好的口语任务中，并增加了学习者对英语的信心。但是，与同伴有关的焦虑持续存在，这表明ASR在减轻群体环境中的社会焦虑方面的局限性。该研究得出的结论是，尽管ASR是单个语言实践的有效工具，但应补充同伴互动策略，以更全面地解决焦虑。关键字 - 自动语音识别，英语作为外语（EFL）学习者，口语焦虑，混合方法，语言学习
计划和设计审查服务
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2023记录温度：|气候变化科学
根据IPCC全球变暖的范式，完全是由于人为原因。已在2023年夏季测量了创纪录的温度，而拟人气候驱动因素（主要是温室气体）被称为罪魁祸首。简单的分析表明，2023年的温度升高不能仅通过寄生的气候驱动因素来解释。这项研究的假设是表明2023年高温的主要气候驱动器是吸收的短波辐射（ASR）。该方法是应用CERES（云和地球的辐射能系统）卫星辐射测量值，该卫星辐射测量始于2001年3月。由于通用气候模型（GCM）无法模拟多云和短波辐射（SW），因此已经应用了简单的气候模型。ASR变化主要与云和气溶胶颗粒变化有关。自2014年以来，全球表面温度增长率已经加速，但这不适用于人为气候驱动因素，因此ASR变化可能与外部强迫有关。根据AR6的总辐射强迫（RF）为1750-2019时期为2.70 wm -2。这可以与ASR的变化进行比较，从2000年到2023年，ASR的变化为2.01 wm -2。这一发现意味着自然气候驱动因素在最近的全球变暖中完全发挥了重要作用。
数字语音治疗解决方案用于失语症患者...
使用自动语音处理工具（包括自动语音识别（ASR））在过去几年中变得越来越流行。当相应的从业者使用时，此类工具在诊断和治疗方面提供了宝贵的帮助（例如，Middag，2012年；另请参见Van de Sandt-Koenderman，2011年），另一方面，另一方面，有助于更自动的医疗保健（Hönig和Nöth，2016年）。因此，使用内部ASR引擎，虚拟治疗师进行失语治疗（VirTheA）似乎是第一个使用ASR自动化为命名的语义练习的系统（Pompili等，2011）。该系统在欧洲葡萄牙语者的提名测试方面表现出了令人鼓舞的结果，这些葡萄牙语者具有不同类型的失语症，特别是高词验证率 - 平均82％的准确性（Abad等，2013）。它经历了各种评估和变化，并被SLT从业人员积极看待（Pompili等，2020）。Ballard及其同事（2019年）根据开源ASR引擎提出了一个针对澳大利亚英语的系统，在图片命名任务中达到了平均准确性的75％。Barbera
自动存储和检索系统的进步
自动存储和检索系统（ASRS）通过自动化库存存储和检索来改变现代仓库管理，从而大大提高了运营效率，准确性和空间利用率。与手动存储系统相关的效率和错误越来越多，导致行业采用自动解决方案，这些解决方案可以处理复杂的大规模操作。本文研究了ASRS在增强仓库管理中的作用，重点是机器人技术，传感器，人工智能（AI）和工业互联网（IIOT）等关键技术进步。这些技术使ASR可以通过实时数据收集，预测性维护和增强的决策能力来优化库存管理。此外，ASR与AI算法的集成允许自我优化和适应性，从而提高了整体仓库生产率，同时降低了运营成本。本文还讨论了ASRS对行业4.0的影响，在该行业4.0中，这些系统在启用智能，相互联系的制造和物流环境中起着关键作用。对手动与自动化系统的比较分析突出了ASR的相当优势，包括较高的吞吐量率，减少人为错误和改善空间利用率。通过对相关文献和行业应用的综述，本研究强调了ASR在现代工业环境中的变革潜力及其对仓库运营效率和可持续性的贡献。
2700-2900 MHz 1. 频段介绍 2. 分配
联邦机构使用 2700-2900 MHz 频段来操作各种类型的雷达系统，这些雷达系统执行对美国安全可靠的空中交通管制 (ATC) 和准确的天气监测至关重要的任务。这包括机场监视雷达 (ASR) 系统和气象雷达。ASR 系统由联邦航空管理局 (FAA) 和国防部 (DoD) 运营，用于监视国家空域内及周围的合作和非合作目标。ASR 还可以具有一些有限的天气监测功能。美国国家气象局 (NWS) 在 2700-2900 MHz 频段运营着一个下一代气象雷达 (NEXRAD) 系统网络，该系统提供有关风暴、降水、飓风和其他重要气象信息（降雨量和降雨率、风速、风向、冰雹、雪）的定量和自动实时信息，其空间和时间分辨率高于以前的气象雷达系统。NEXRAD 系统由美国国家气象局、联邦航空管理局和国防部在美国各地运营。
世界心脏联合会路线图用于预防心血管疾病：2023 Update
结果：2021年RHD的总体普遍病例为54785.1×10 3（43328.4×10 3至67605.5×10 3），其中14378.8×10 3（11206.9×10 3至18056.9×10 3）来自SA。在1991年至2021年之间，在全球水平和SA之间，平均年龄变化百分比（AAPC）分别为0.40（0.39至0.40）和0.12（0.11至0.13）。2021年RHD相关的死亡总数为373.3×10 3（324.1×10 3至444.8×10 3），其中215×10 3（176.9×10 3至287.8×10 3）来自SA，占全球死亡的57.6％。死亡的ASR在1991年至2021年之间，在全球层面上也显示了下降趋势，对于SA，AAPC分别为–2.66（–2.70至–2.63）和–2.07（–2.14至–2.00）。DALY的ASR在1990年至2019年之间，在全球层和南亚地区的AAPC分别为–2.47（–2.49至–2.44）和–2.22（–2.27至–2.17）之间，在全球层和南亚地区展现了下降趋势。
对话式人工智能的增量语音识别和分类的综合评估
自动语音识别 (ASR) 系统功能越来越强大，越来越准确，但数量也越来越多，目前已有多种服务可供选择（例如 Google、IBM 和 Microsoft）。目前，此类系统最严格的标准是在对话式 AI 技术中使用和为对话式 AI 技术而制定的。这些系统有望实时逐步运行，响应迅速、稳定，并且对对话式语音中普遍存在但又特殊的特征（例如不流畅和重叠）具有鲁棒性。在本文中，我们将使用根据这些标准设计的指标和实验来评估其中最受欢迎的系统。我们还评估了相同系统的说话人分类 (SD) 功能，这对于旨在处理多方交互的对话系统尤为重要。我们发现，Microsoft 拥有领先的增量式 ASR 系统，该系统可以保留不流畅的材料，而 IBM 除了对语音重叠最鲁棒的 ASR 之外，还拥有领先的增量式 SD 系统。Google 在两者之间取得了平衡，但这些系统都不适合实时可靠地处理自然自发对话。
临时状态 - NJ.gov
NJDOH 年度免疫接种状况报告 (ASR) 描述了截至各学年 12 月 31 日学生的免疫接种状况，报告数据来自学校、幼儿园和托儿机构的自我报告数据。报告时间范围为 9 月 1 日至 12 月 31 日。在此期间，学生只能被计入 ASR 一次，即使他们在 12 月 31 日之后接种疫苗，我们的记录仍将为临时记录。各个学校有责任确保学生按照 CDC/补种计划完成疫苗接种系列。地方卫生部门有责任审核其管辖范围内的学校，以确保学校符合新泽西州的免疫接种要求。
AI训练AI：使用Chatgpt提高治疗对话系统的准确性 Adres publikacji w repozytorium url/出版地址在存储库中 生物/生态系统中完整纳米颗粒表征的基本和高级光谱方法：当前状态和未来前景 基于tial的金属层用于热喷涂的粉末 使用传感无人机系统的母船机械方面，
摘要：在这项工作中，我们介绍了一种人工智能（AI）应用程序（CHATGPT）来培训另一个基于AI的应用程序。作为后一个，我们显示了一个名为Terabot的对话系统，该系统用于精神病患者的治疗。我们的研究是出于这样一个事实的激励，即对于这种特殊领域的系统，很难获取大量的现实数据样本来增加培训数据库：这需要招募更多的患者，这既耗时又昂贵。为了解决这一差距，我们采用了神经大型语言模型：CHATGPT版本3.5，仅生成用于培训我们的对话系统的数据。在最初的实验中，我们确定了最常见的意图。接下来，我们用一系列提示为Chatgpt提供了喂养，这触发了语言模型，以生成许多其他培训条目，例如，在与健康用户进行初步实验中收集的短语的替代方案。以这种方式，我们将培训数据集扩大了112％。在我们的案例研究中，为了进行测试，我们使用了来自32名精神病患者的2802次语音记录。作为评估指标，我们使用了意图识别的准确性。使用自动语音识别（ASR）将语音样本转换为文本。分析表明，患者的语音对ASR模块的质疑显着，导致语音识别恶化，因此意图识别的精度较低。但是，由于使用ChatGpt生成的数据增加了培训数据，意图识别精度相对增加了13％，总共达到了86％。我们还模拟了无错误的ASR的情况，并显示了ASR错误识别对意图识别准确性的影响。我们的研究展示了使用生成语言模型开发其他基于AI的工具的潜力，例如对话系统。