XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemaudio
许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学语音与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 深度神经网络通常用作视觉系统的模型，但在听觉方面的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并显示出模型阶段与大脑区域之间的对应关系，但这些结果是否推广到其他神经网络模型尚不清楚。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应关系。大多数测试模型的预测效果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮质调节特性的预测质量，最好的整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化在限制大脑表征方面的重要性。
自适应 AI 增强音频和引人入胜的控件使虚拟会议更加个性化。HP Presence 小空间解决方案与 Microsoft Teams Rooms int
HP Wolf Security for Business 通过硬件强制、始终在线且弹性的防御来保护 BIOS。当您进入房间时，HP Presence 会议系统会利用 HP Meeting Ready 检测来唤醒系统，以便您快速开始会议。HP Dynamic Voice Leveling 会自动增强麦克风增益，以优化麦克风 3 米范围内的语音清晰度。HP AI Noise Reduction 使用噪音过滤技术来增强音频和视频会议体验，即使戴着口罩也可以使用。配备 HP Rapid Echo Cancellation 的 HP Presence 麦克风可为不在房间内的参与者消除回声。HP Smart Setup 会使用 HP Auto EQ Calibration 自动优化音频以适应房间大小和 HP Presence 设备的位置。使用 HP Presence 解决方案附带的多功能电缆，可以直接通过笔记本电脑方便地主持任何 UC 会议。只需轻按两次，您就可以启动 HP Clean Screen，这样您就可以安全地擦拭 HP Presence Control 或 HP Presence Control Plus，而不会中断或干扰。然后，清洁设备通知将发送到 HP Presence Insights 仪表板。断开连接监控功能可通过用户界面发出通知，让您了解设备何时与 HP Presence 系统物理断开连接。HP Presence 迷你会议电脑具有自定义多 UC 功能和高分辨率共享功能，且不会降低性能，专为智能会议体验而设计，具有颜色编码的输入/输出端口，可简化设置。HP Presence Control with Audio 配备 Bang & Olufsen 音响、强大的扬声器和低调时尚的设计，可提升会议空间，让您触手可及。使用 HP Presence Room Assistant，两秒钟内即可报告房间问题。现在，可以轻松向 IT、设施或咖啡厅管理员报告椅子丢失、白板笔、垃圾、温度问题等常见问题。通过 HP Presence Manager 主动监控和警报设备运行状况问题和更新，了解房间何时出现问题。HP Presence 设备将其运行状况直接报告给协作门户，以便您快速解决问题。通过可选的 HP Presence Insights（包括 HP Room Assistant）更好地了解用户体验和会议空间的利用率，通过单一玻璃仪表板更深入地了解会议体验和质量。
引用本文：Claudio Novelli、Giorgio Bongiovanni 和 Giovanni Sartor (2022) 法律人格的概念框架及其在人工智能中的应用，法学，13:2，194-219，DOI：10.1080/20403313.2021.2010936
摘要 本文对法律人格的概念进行了分析，并讨论了是否可以赋予人工智能系统（AI）人格。法律人格将被视为一个包含权利和义务的理论范畴；因此，我们首先将其构建为事实前提条件和法律效果之间的推理联系节点。然而，这种推论式的解读并没有考虑到法律人格的“背景原因”，即它没有解释为什么我们将不同的情况归入这一理论范畴，以及法律以外的信息是如何融入其中的。我们认为，解释这一背景的一种方法是采用新制度视角，用另一个层次，即元制度视角来更新法律概念的本体论。我们最后指出，元制度概念还可以帮助我们在涉及将人工智能纳入（或不包括）法人的法律政策选择方面找到平衡。
Neurorack：硬件合成器中的深度音频学习
深度学习模型通过在各种任务中实现前所未有的准确性，在大多数应用程序领域中提供了极其成功的方法。对于音频应用程序，尽管生成模型的巨大复杂性允许处理复杂的时间结构，但它通常排除了它们在资源约束硬件平台上的实时使用，尤其是在该领域的普遍性。缺乏足够的轻质模型是基于深层模型的独立工具的开发的障碍，这对音乐家和作曲家的现实生活产生了重大限制。最近，我们通过在可以处理其复杂性的足够硬件平台上实现轻巧的生成音乐音频模型来构建了第一个基于深度学习的音乐仪器。通过嵌入此深层模型，我们提供了一个可控且灵活的创意硬件接口。更确切地说，我们将工作重点放在Eurorack合成器格式上，该格式提供了控制电压（CV）和门机制，允许与其他经典的Eurorack模块进行交互。
在超扫描和伪超扫描实验中联合记录脑电图和音频信号
超扫描是一种新兴技术，可用于研究互动个体之间的大脑相似性。这种方法对于理解联合动作（例如对话）的神经基础具有重要意义；然而，它还要求不同的大脑记录和感官刺激之间精确的时间锁定。然而，这种精确的时间通常很难实现。将听觉刺激与持续的高时间分辨率神经生理信号一起记录是一种有效的方法，可以离线控制刺激程序发送的数字触发器与通过扬声器/耳机传递给参与者的听觉刺激的实际开始之间的时间异步。由于该方法的复杂性普遍增加，这种配置在超扫描设置中尤其具有挑战性。在使用相关伪超扫描技术的其他设计中，组合大脑听觉记录也是一个非常理想的功能，因为可以使用共享音频信号执行可靠的离线同步。这里，我们描述了两种硬件配置，其中实时传递的听觉刺激与正在进行的脑电图 (EEG) 记录联合记录。具体来说，我们描述并提供使用 Brain Products GmbH 的硬件和软件在超扫描和伪超扫描范式中进行联合 EEG-音频记录的定制实现。
12v 2x10w hi-fi PAM8610音频立体放大器板...
使用官方标准电路设计的功率放大器板，芯片选择是使用美国进口的原始龙三脚架D类放大器芯片。好的产品筹码和可分享的大量音乐爱好者，这是我们一致的理念！在输出10W +10 W电源的情况下，放大器具有高效率，大功率，12V电源，没有散热器的芯片，但也有过热，过电流和其他保护功能，可以说该功能非常强大。
Claudio Lucchiari 心理学副教授......
作为米兰天主教大学评估机构的顾问心理学家，我从职业生涯开始就与其他专家（统计学家、社会学家以及行政和管理人员）一起工作，这使我培养了特定的团队合作技能。然后我管理了许多焦点小组和工作组。通过我的教学活动，我学会了管理研究生的工作以实现他们的论文工作。此外，我还负责指导实习生和研究员，并与他们合作实施相关的研究和培训路线。
量子音频隐写系统
互联网作为全球分布式各方之间数据传输手段的依赖性日益增强，因此确保这些数据的安全成为一种必不可少的方式。为了实现这一目标，有两种方法，第一种方法依赖于以某种难以理解的方式对数据进行编码。这种方法被称为密码学。第二种方法依赖于将数据隐藏在隐藏介质中，这种隐藏介质看起来不引人注意，并且不会影响隐藏的质量，这种方法被称为隐写术。在音频隐写术中，托管介质将是音频文件，而需要隐藏的秘密数据可以采用任何形式的数据。由于人类音频系统与人类视觉系统相比具有高度敏感性，这使得在音频文件中隐藏数据变得具有挑战性。传统隐写术的缺点是，如果知道所使用的方法，它可以很容易地检测或恢复嵌入的数据。量子计算依赖于量子特性，这些特性具有强大的功能，可以执行超快速的数据处理。此外，它还能够解决使用传统计算机无法解决的问题，例如破解 RSA 算法。量子隐写术被认为是一项正在开发的重要新兴技术，它可以以新的方式提供数据保护。因此，在本文中，我们介绍并描述了一种基于量子计算机制的音频隐写术的新方法。在这个提出的量子音频隐写术系统 (QASS) 中，自适应最低有效量子比特 (ALSQ) 被用作设计算法，该算法考虑了经典最低有效位 (LSB) 的新版本。该算法在嵌入和提取阶段都使用量子比特，其中它修改了主机量子音频信号中选定的最低有效量子比特的状态，依赖于秘密量子音频信号的状态。主机和秘密音频都必须通过使用代表量子态的一种形式的光子偏振转换为量子态。所使用的方法确保了主机量子音频和其隐写版本之间的高度不可感知性，如本文所述，这在所有不同的隐写术系统中都很重要。这个新环境可以检测到通道上任何未经授权的访问以修改数据。
在I.MX8MQ和I.MX8M Mini中，使用的编解码器是WM8524，仅支持音频播放。尽管8M Mini确实具有PDM麦克风界面（MICFIL）
@@ -295,6 +314,12 @@ MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD5_SAI1_TX_DATA5 0xd6 MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD6_SAI1_TX_DATA6 0xd6 MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD7_SAI1_TX_DATA7 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXFS_SAI1_RX_SYNC 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXC_SAI1_RX_BCLK 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXD0_SAI1_RX_DATA0 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd1_sai1_rx_data1 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd2_sai1_rx_rx_rx_data2 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd3_sai_rxd3_sai1_sai1_rxd66 abe }; @@ -868,15 +899,15 @@分配clocks = <＆clk imx8mm_clk_sai1_src>，<＆clk imx8mm_clk_sai1_div>;分配的clock-parents = <＆clk imx8mm_audio_pll1_out>; - 分配clock-rates = <0>，<49152000>; +分配的clock-rates = <0>，<24576000>;时钟= <＆clk imx8mm_clk_sai1_ipg>，<＆clk imx8mm_clk_dummy>，<＆clk imx8mm_clk_sai1_root>，<＆clk imx8mm_clk_dummy> imx8mm_audio_pll2_out>;时钟名称=“ BUS”，“ MCLK0”，“ MCLK1”，“ MCLK2”，“ MCLK3”，“ PLL8K”，“ PLL11K”; -FSL，Sai-Multi-Lane； -FSL，DATALINE，DSD = <0 0xff 0xff 2 0xff 0x11>; -DMA = <＆SDMA2 0 26 0>，<＆sdma2 1 26 0>; + // fsl，sai-multi-lane; + // fsl，dataline，dsd = <0 0xff 0xff 2 0xff 0x11>; + // dmas = <＆sdma2 0 26 0>，<＆sdma2 1 26 0>;状态=“好”; };