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错过你鼻子底下的东西：人类食欲和厌恶的听觉嗅觉调节失败
由于涉及来自不同模式的刺激，且可能存在不同的有效机制（例如疼痛刺激与金钱奖励），因此对食欲和厌恶条件作用背后的生理机制进行比较通常具有挑战性。嗅觉系统为研究人类的这两种条件作用提供了一个独特的机会，因为等强度的气味可以作为相当愉快和不愉快的刺激。为了研究食欲和厌恶学习过程中的生理和行为反应，我们在受试者内设计中使用气味作为非条件刺激 (US)，测量各种条件生理反应，包括皮肤电导、心率、脉搏波幅度、呼吸、恐惧增强惊吓、耳后反射、面部肌电图以及事件相关电位和来自脑电图的听觉稳态反应 (ASSR)。我们对总共 95 名参与者进行了四项实验，呈现三种中性声音，搭配愉快的气味、难闻的气味或无味的空气。第一个实验涉及未经指导的参与者和频率调制条件刺激 (CS)，用于 ASSR 分析。在第二个实验中，我们省略了频率调制和惊吓探针。第三个实验包括对 CS-US 偶发性的实验前指导，而第四个实验与其他三个实验相比采用了延迟条件范式。我们的结果表明，CS+ 和 CS- 之间的差异仅在实验 3 中的恐惧增强惊吓反应中。未发现其他影响。在多个外周和神经生理测量中观察到的学习效果极小或缺失，可能归因于嗅觉通路的丘脑外性质以及随后与听觉刺激形成关联的困难。
4G Cell的4G监视室的用户手册，用于LITE和太阳能电池板，3MP，可充电电池，双向音频，PIR，IP66，IPC-K9ECP-3T0WE/FSP12-TYPEC
IMOU电池摄像机使用被动红外（PIR）或图像算法分析来检测运动或人类。两种技术都提供了类似的运动检测。当您的相机以2.3m的高度安装时，水平角度为20°，灵敏度设置为高，IMOU电池摄像机最佳地检测到运动的最佳状态，从约1.6到32.8英尺到32.8英尺（0.5m至10m），并且可以在33英尺（30m）处响应运动。
iris 2024 -AI和视听部门：浏览当前法律景观
第三部分解决了AI向视听部门提出的五个关键问题。第4章，由马尔特·鲍曼（Malte Baumann）和扬·诺德曼（Jan Nordemann）（柏林律师事务所诺德曼（Nordemann））讨论了生成AI时代的作者身份，责任和透明度。第5章，凯尔西·法里什（Kelsey Farish）（伦敦审查和清理），考虑了保护演员的形象，声音和人格权利免受AI复制的保护。第6章，埃洛迪·米格里奥尔（Elodie Migliore）（斯特拉斯堡大学）审查了AI对劳动法的影响，参考了美国最近的罢工和立法计划。第7章，朱迪特·拜耳（Münster大学），调查了AI在虚假信息和监管措施中的作用。第8章，麦克·伯里（Mira Burri）（卢塞恩大学），探讨了AI对媒体多元化和文化多样性的影响（例如内容个性化和偏见）以及可能减轻这些影响并促进各种内容消耗的监管措施。
课程 - claudio pacchierotti
2014 Ph.D.信息工程（2014年12月18日），大学。 锡耶纳，意大利。 专业：自动控制和机器人技术，论文：“在机器人远程流动中皮肤触觉反馈”。 2011 M.S. 在计算机工程界（2011年9月26日），大学。 锡耶纳，意大利。 专业：机器人技术和自动化，论文：“触觉减法技术的触觉减法技术”。 2009年 在意大利锡耶纳大学，信息工程专业（2009年10月18日）（2009年10月18日）。 专业：机器人技术和自动化，论文：“远程：远程触觉相互作用的新型系统。”2014 Ph.D.信息工程（2014年12月18日），大学。锡耶纳，意大利。专业：自动控制和机器人技术，论文：“在机器人远程流动中皮肤触觉反馈”。 2011 M.S.在计算机工程界（2011年9月26日），大学。锡耶纳，意大利。专业：机器人技术和自动化，论文：“触觉减法技术的触觉减法技术”。 2009年在意大利锡耶纳大学，信息工程专业（2009年10月18日）（2009年10月18日）。专业：机器人技术和自动化，论文：“远程：远程触觉相互作用的新型系统。”
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，
车内音频调查：技术报告
采用访谈配额，以便最终的样本在全国范围内代表了所有年龄，性别和教育水平（互锁），地区和社会等级/社会经济群体（SEG）的全国性成年人，使用在线样本。所有现场工作都使用英国代表配额来确保数据尽可能地在全国范围内代表英国。调查完成后，最终数据将在统计上加权到所有16岁以上的成年人的国家概况（包括没有互联网访问的人）。数据按年龄，性别，社会等级/SEG，地区和教育水平（有一些互锁）加权，以确保采样的高收入老年人的数量将代表人口。此加权的目标来自以下来源：
深度学习音频生成方法的调查
摘要 - 本文对深度学习模型开发的三个不同方面的典型技术进行了回顾。在本文的第一部分中，我们提供了音频表示形式的解释，从基本音频波形开始。然后，我们进入频域，重点是人类听力的属性，并最终引入了相对较新的发展。本文的主要部分重点是解释基本和扩展的深度学习体系结构，以及它们在音频生成领域的实际应用。解决了以下档案：1）自动编码器2）生成对抗网络3）标准化流动4）变压器网络5）扩散模型。最后，我们将检查四个不同的评估指标，这些指标通常是在音频生成中使用的。本文旨在为该领域的新手读者和初学者提供对音频生成方法中最新技术的全面理解，以及可以探讨未来研究的相关研究。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动