无声的语音界面(SSIS)提供了一种非浮力替代方案,用于脑部计算机界面,以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频(MONA),该系统通过新颖的损失功能(交叉对比度(交叉)和受监督的暂时性结合(SUPTCON)来利用跨模式对齐,以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外,我们引入了大语言模型(LLM)集成评分广告(LISA)可显着提高识别精度。一起,Mona Lisa将最新的单词错误率(WER)从Gaddy(2020)基准数据集中从28.8%降低到12.2%,以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制,我们的方法将最新的方法从23.3%提高到3.7%。在大脑到文本2024竞争中,丽莎的形式最佳,将顶部的最高点从9.8%提高到8.9%。据我们所知,这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况,使15%的阈值清除了15%的阈值,这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别(ASR)的可行替代方案(ASR)。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距,而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性,在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
• Structural Equivalency Spreadsheet (SES) • Structural Equivalency Spreadsheet Approval (SESA) • Structural Equivalency 3D Model (SE3D) • Impact Attenuator Data (IAD) • Electrical System Form (ESF) • Fuel System Data (FSD) • Electric System Data (ESD) • Electrical Systems Officer Form (ESO/ASR) • Electrical Systems Advisor Form (ESA) • Business Plan Pitch Video (BPPV)必须在活动网站上在线提交一个平台来上传文档,可用于所有录取的团队:( https://docs.formula-ata.it/),该平台将收到带有指令的电子邮件,以创建其新帐户和密码。
在过去的十年中,言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用,语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣(和炒作)的焦点。结果,研究人员长期以来以某种形式知道的技术,例如自动语音识别(ASR),语音综合(TTS)和(大型)语言模型(LLMS)在新颖的社会环境中被解释(和开发)。上下文中的这些变化,而不是(仅)技术本身,提出了许多埃斯特,技术和法律问题,例如:
本报告的目的是为国务卿,能源安全和净零净(DESNZ)和天然气和电力市场办公室(OFGEM)提供评估,该服务由Smart DCC有限公司(DCC',DCC','Smart DCC'或'Smart DCC'或'Smart DCC'或“数据通信公司”及其外部服务的人及其外部服务的31日3月20日在4月20日ran ran n ran n ran n ran ran ran ran ran ran ran ran ran ran n r. ('RY2023/24')。根据智能仪表通信许可证(“许可证”)的条件34,已准备了RY23/24的年度服务报告(ASR',“报告”)。
酶工程是增强生物催化性能并优化基于蛋白质的材料的强大方法。本研究采用祖先序列重建(ASR),合理设计和过程条件优化,以提高酶稳定性,催化效率和功能特性。探索了四个关键领域:用于手性胺合成,酶促酰胺键的形成,Baeyer-Villiger氧化选择性控制和基于蛋白质的含水材料的跨激酶工程。 为了增强来自硅杆菌pomeroyi(SP -ATA)的ω-转氨酸酶的热稳定性和底物范围,使用ASR来识别稳定突变,从而提高其工业适合性。 为酰胺键的形成,有理设计优化了铜绿假单胞菌N-酰基转移酶(PA AT),并与氯瓜羧酸还原酶还原酶(CAR SR -A)的蛋白质rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus的腺苷酸化结构域相结合。 工程的Y72S/F206N变体显着提高了与药物相关的羧酸的转化率,为化学合成提供了可持续的替代品。 在Baeyer-Villiger氧化中,研究了过程优化以控制区域选择性。 从杆菌和节肢动物物种中工程的Baeyer-Villiger单加氧酶(BVMO)通过增加氧气的可用性,将产品分布转移到了“正常”的内酯。 用于基于蛋白质的吸水材料,patatin诱变改变了带电的氨基酸组成。探索了四个关键领域:用于手性胺合成,酶促酰胺键的形成,Baeyer-Villiger氧化选择性控制和基于蛋白质的含水材料的跨激酶工程。为了增强来自硅杆菌pomeroyi(SP -ATA)的ω-转氨酸酶的热稳定性和底物范围,使用ASR来识别稳定突变,从而提高其工业适合性。为酰胺键的形成,有理设计优化了铜绿假单胞菌N-酰基转移酶(PA AT),并与氯瓜羧酸还原酶还原酶(CAR SR -A)的蛋白质rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus的腺苷酸化结构域相结合。工程的Y72S/F206N变体显着提高了与药物相关的羧酸的转化率,为化学合成提供了可持续的替代品。在Baeyer-Villiger氧化中,研究了过程优化以控制区域选择性。从杆菌和节肢动物物种中工程的Baeyer-Villiger单加氧酶(BVMO)通过增加氧气的可用性,将产品分布转移到了“正常”的内酯。用于基于蛋白质的吸水材料,patatin诱变改变了带电的氨基酸组成。如分子动力学模拟所证明的那样,富含LYS和ASP的变体增加了吸收吸水,这证明了酶工程在可持续吸收材料开发中的潜力。这项研究整合了计算和实验酶工程策略,以改善化学合成和功能性生物材料的生物催化,为工业生物技术和可持续材料科学提供新颖的解决方案。
[ 注意:此演示文稿包含一组可选的幻灯片,用于回顾 iCOVER,这是一个六步流程,士兵可以使用它来帮助恢复由于对关键事件的急性应激反应 (ASR) 而失去战斗力的伙伴。如果您和部署单位的指挥系统认为由于部署的性质(即战斗)而适合回顾 iCOVER 内容,则必须“取消隐藏”幻灯片 96-103。请注意,此添加将在 2 小时的基础上增加大约 20 分钟(例如,模块将为 2 小时 20 分钟)。另请注意,iCOVER 幻灯片包含视频,因此请务必在开始演示之前检查您的 A/V 功能。]
• Structural Equivalency Spreadsheet (SES) • Structural Equivalency Spreadsheet Approval (SESA) • Structural Equivalency 3D Model (SE3D) • Impact Attenuator Data (IAD) • Electrical System Form (ESF) • Fuel System Data (FSD) • Electric System Data (ESD) • Electrical Systems Officer Form (ESO/ASR) • Electrical Systems Advisor Form (ESA) • Business Plan Pitch Video (BPPV)必须在活动网站上在线提交一个平台来上传文档,可用于所有录取的团队:( https://docs.formula-ata.it/),该平台将收到带有指令的电子邮件,以创建其新帐户和密码。
o Herbert Menezes Dorea Filho:“人工智能:UFBA 档案的情境分析和数字保存”(巴西) o Pablo Gobira 和 Emanuelle Silva:“使用人工智能作为数字保存中再造策略的一部分”(巴西) o Holly Chan 和 Lau Ming Kit Jack:“超越像素:通过应用人工智能模型进行图像标记、物体检测和面部识别,以人工智能驱动的图像处理增强香港科技大学数字图像(1988-2000 年代)的语境化”(香港) o Filippo Mengoni:“前所未有:口述资料的人工智能。ASR 和 LLM 如何彻底改变我们对口述历史的看法”(意大利)
1.1.2 交通投资会产生广泛的影响,而且无论在地方还是国家层面,就业率的提高都绝非必然;任何就业变化都将因具体情况而异。因此,在分析就业影响之前,方案发起人应制定一份经济叙述,阐明并证明分析范围;这将为评估规范报告 (ASR) 提供信息(参见 TAG 单元 A2.1)。经济叙述应包含以下信息:(1) 预期就业影响的摘要及其发生的理由,基于经济理论和具体情况的证据;(2) 相关的福利变化(包括识别任何相关的市场失灵);以及 (3) 量化和评估影响的方法。