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解码心灵：跨模态感知和想象的神经差异和语义表征
本研究对与感知和想象概念相关的神经信号进行了分析，旨在提高有言语障碍人士的沟通能力。该研究利用通过 124 通道 ANT Neuro eego Mylab EEG 系统（ANT Neuro BV，亨格洛，荷兰）获取的公开可用的脑电图 (EEG) 数据。该数据集包括来自 12 名参与者的 11,554 次试验。所提出的卷积神经网络 (CNN) 模型在将 EEG 数据分类为来自感知或想象的语音任务条件方面优于其他模型，测试准确率达到 77.89%。传统的机器学习模型，包括随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 和 XGBoost，都表现出过度拟合的趋势，导致准确率较低。至于语义解码，不幸的是，不同的模型在机会层面上执行。索引词：语音解码、EEG、BCI、语义解码
自闭症的认知神经科学
认为自闭症谱系患者在正常的共情过程中存在与心理年龄相关的缺陷。这些缺陷是逐渐发生的。“共情”一词包含一系列其他术语：“心智理论”、“读心术”、“共情”和采取“意向立场”。6 共情涉及两个主要元素：（1）将心理状态归因于自己和他人的能力，这是理解主体的自然方式，7-9 和（2）对他人心理状态做出适当的情绪反应（比如同情）。自从第一次对自闭症儿童进行心盲测试以来，10 已经进行了 30 多次实验测试。其中绝大多数都揭示了他们在共情能力发展方面存在严重障碍。这些将在其他地方进行回顾。 5 11 一些患有 AS 的儿童和成人仅在其年龄相应的成人测试中表现出共情缺陷。12–14 共情缺陷被认为是这些儿童在社交和沟通发展方面存在困难的根本原因，15 16
利用基础模型和语音增强帕金森氏病在现实世界中的言语检测
这项工作涉及使用（i）基础模型从现实世界中的言语中设计出强大的帕金森氏病（PD）疾病检测器，以及（ii）语音增强（SE）方法。为此，我们首先在标准PC-GITA（S-PC-GITA）清洁数据上微调了几种基于基础的模型。我们的结果表明，与先前提出的模型相比。第二，我们评估了PD模型在扩展PC-GITA（E-PC-GITA）录音中的概括能力，该记录在现实的操作条件下收集，并观察到从理想到现实世界中的绩效下降。第三，我们对E-PC-GITA上的现成SE技术的培训和测试条件保持一致，并且仅针对基于基础的模型才能实现绩效的显着提升。最后，在S-PC-GITA（即WAVLM基础）和Hubert Base上培训了两个最佳基础模型，在增强的E-PC-GITA上产生了最高的表现。索引术语：帕金森检测，基础模型，深神经网络，健康言语
PM 6/2 (4) 非本土生物防治剂的输入和释放
在将非本土生物防治剂 (BCA) 引入一个国家之前，应评估其对农业和自然生态系统的潜在风险。该评估以对相关 BCA 进行一段时间的研究为基础。如果研究是在 BCA 计划释放的国家进行的，则首次进口 BCA 用于研究应按照 EPPO 标准 PM 6/1(2) 的通知程序进行，首次进口非本土生物防治剂用于封闭条件下的研究 (EPPO, 2023)。如果所需的研究和大规模饲养已在另一个国家进行，并且研究的结论是 BCA 对农业和自然生态系统不构成风险，则 BCA 也可以在进口后直接释放。本标准主要涉及在研究和大规模饲养完成后释放 BCA。如果 BCA 是为了传统生物防治而释放，则旨在建立和控制一种或多种害虫，
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
![arXiv:2001.11457v3 [cs.AI] 2021 年 3 月 5 日](/simg/7\77db03c1f11d1263a7a871acf160ef76873ebef0.png)
arXiv:2001.11457v3 [cs.AI] 2021 年 3 月 5 日
在现实环境中，为规划指定高级知识库的问题变得非常艰巨。这些知识通常是手工制作的，即使对于系统专家来说也很难保持更新。最近的方法表明，即使缺少所有中间状态，经典规划也能成功合成动作模型。这些方法可以从一组执行轨迹中合成规划域定义语言 (PDDL) 中的动作模式，每个执行轨迹至少包含一个初始状态和最终状态。在本文中，我们提出了一种新算法，当动作特征未知时，使用经典规划器无监督地合成 S TRIPS 动作模型。此外，我们还对经典规划做出了贡献，该规划减轻了在动作模型前提条件中学习静态谓词的问题，利用 SAT 规划器的功能和并行编码来计算动作模式并验证所有实例。我们的系统非常灵活，因为它支持包含可能加快搜索速度的部分输入信息。我们通过几个实验展示了学习到的动作模型如何概括看不见的规划实例。
阵风 - OMNIROLE - JET ART - 现代军事航空
降低拥有成本和提高性能一直是斯奈克玛的首要目标，而 M 88 的设计则力求实现操作准备度和可靠性的最佳结合。为了便于在恶劣条件下快速维修和保养，并尽量减少备件库存，发动机被分成 21 个模块，可互换，无需平衡和重新校准。其中一些模块甚至可以在不将发动机从阵风战斗机机身上拆下的情况下进行更换，而 M88 可以在一小时内拆卸和更换。更重要的是，在维护后，无需在测试台上检查涡扇发动机，即可将其重新安装到飞机上。M88
4Gb 3.3V x1、x2、x4：SPI NAND 闪存
汽车应用。除非 Micron 在各自的数据表中明确指定为汽车级，否则产品并非设计或计划用于汽车应用。经销商和客户/经销商应承担全部风险和责任，并应赔偿 Micron 免受直接或间接因在汽车应用中使用非汽车级产品而导致的产品责任、人身伤害、死亡或财产损失索赔而引起的所有索赔、成本、损害、费用和合理的律师费。客户/分销商应确保客户/分销商与分销商/客户的任何客户之间的销售条款和条件 (1) 规定 Micron 产品不设计或不打算用于汽车应用，除非 Micron 在各自的数据表中明确指定为汽车级，并且 (2) 要求此类分销商/客户的客户对 Micron 进行赔偿并使其免受因在汽车应用中使用非汽车级产品而导致的产品责任、人身伤害、死亡或财产损失索赔而直接或间接引起的所有索赔、成本、损害、费用和合理的律师费。
产品规范
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![arxiv：2407.19628v1 [CS.CV] 29 Jul 2024](/simg/b\b34f59529d417e9d599ebdcd426d087e821b8948.webp)
arxiv：2407.19628v1 [CS.CV] 29 Jul 2024
摘要。复杂的交通环境和各种天气条件使LIDAR数据的收集昂贵且具有挑战性。需要实现高质量和可控的LiDAR数据生成，使用文本是一种常见的做法，但是在该领域几乎没有研究。为此，我们提出了Text2Lidar，这是第一个高效，多样和可控制的LiDAR数据生成模型。具体来说，我们设计了一个等应角变压器体系结构，利用设计的等齿注意力以具有数据特征的方式捕获LiDAR特征。然后，我们设计了一个控制信号嵌入式注射器，以通过全局至中心的注意机制有效地整合控制信号。此外，我们设计了一个频率调节器，以帮助该模型恢复高频降低，以确保生成的点云的清晰度。为了促进现场发展并优化了文本控制的生成性能，我们构建了Nulidartext，为850个场景提供了34,149 LIDAR点云的不同文本描述符。在Kitti-360和Nuscenes数据集中以各种形式进行了不受控制的文本控制生成实验，证明了我们方法的优越性。可以在https://github.com/wuyang98/text2lidar