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三叠纪生活：古代两栖动物，鳄鱼亲戚，早期恐龙和哺乳动物祖先的概述
从Staatliches博物馆fürnaturkundeStuttgart（SMNS）收藏I.来自上奥列内基（A – C）和下Anisian（DF）的标本。A. parotosuchus nasutus（SMNS 5776），下solling fm。B. trematosaurus brauni（SMNS 6207a），下solling fm。C。Rhynchosauroides？schochardti，凸低音（SMNS未经致电），中部Buntsandstein。D. Chirotherium barthii，凸低音（SMNS 4228），上部Solling FM。（Thüringischerchirotheriensandstein）。E. Marcianosuchus angustifrons（SMNS 91318，全型），RötFm。F. Rhynchosauroides ISP。（rhy）和Procolophonichnium（Pro），凸低音（SMNS 51514），Vossenveld FM。信用：地球科学评论（2025）。doi：10.1016/j.earscirev.2025.105085
语言模型作为编译器：模拟伪代码执行改善语言模型中的算法推理
算法推理任务涉及涉及逻辑模式的算法，例如完成Dyck语言，尽管他们最近的成功，但对大语言模型（LLMS）构成了挑战。先前的工作已使用LLM来生成程序语言，并应用了外部计算机来执行此类任务。然而，当飞行时，很难用解决方案的正确逻辑生成可执行的代码。即使这样，一个实例的代码也无法重用其他实例，尽管它们可能需要相同的逻辑来解决。我们提出了t Hink-和-e Xecute，这是一个新的框架，改善了LLMS的算法 - 固有推理：（1）在T Hink中，我们发现了在所有实例中共享的任务级逻辑，并用伪代码表达逻辑； （2）在e x -ecute中，我们将任务级伪代码量身定制为每个实例并模拟其执行。t hink-和-e xecute在算法算法推理任务中的表现优于几个强大的基线（包括婴儿床和锅）。我们表现出使用任务级伪代码而不是一一生成实例特定解决方案的优点。另外，我们表明，即使对自然语言指导进行了自然语言指导，伪代码也可以更好地改善LMS的推理。
缅甸端到端语音综合的基于生成对抗网络的神经声码器
最近，端到端语音综合中已采用神经声码器将中间光谱表示转换为相应的语音波形。在本文中，提出了两个基于生成的对抗性网络（GAN）的声码器，平行的Wavegan和Hifi-GAN，用于缅甸终端语音综合和主观评估，以比较模型的绩效。主观评估结果表明，在小型缅甸语音数据集中训练的两个模型都以快速的推理速度实现了高保真性语音综合，表明了对未见扬声器的旋光磁化倒置的能力。具体来说，在端到端的语音合成中，tacotron2与Hifi-Gan Vocoder的Tacotron2达到了最先进的性能，从而获得了4.37的缅甸语言意见分数（MOS）。
fa-gan：无伪像和相感的高保真gan vocoder
基于生成的对抗网络（GAN）的声音编码器在高质量和快速的推理速度方面已在语音合成中获得了极大的关注。但是，仍然存在许多明显的光谱伪像，导致综合语音的质量下降。在这项工作中，我们采用了一种基于Gan的新型Vocoder，专为少数文物和高保真效果而设计，称为Fagan。为了抑制高频组件中非理想的上取样层引起的混叠伪像，我们在发电机中引入了抗脱氧的双反卷积模块。为了减轻模糊的伪影并丰富了规格细节的重建，我们提出了一种新型的细粒度多分辨率真实和虚构的损失，以帮助对相信息进行建模。实验结果表明，FA-GAN的表现优于比较促进音频质量和减轻光谱伪像的方法，并且在应用于看不见的说话者场景时表现出卓越的性能。索引术语：语音综合，生成对抗网络，光谱伪像，频域
使用基于变压器的解码器和验证的Vocoder
摘要。这项研究描述了在想象的语音期间来自电皮质图（ECOG）的语音合成。，尽管使用基于变压器的解码器和预验证的Vocoder，我们的目标是产生高质量的音频。具体来说，我们使用了预训练的神经声码编码器Parallel Wavegan，将Transformer Decoder转换为对Log-Mel频谱图的输出，后者是在ECOG信号上训练的，将其转换为高质量的音频信号。在我们的实验中，使用来自13名参与者的ECOG信号，想象中的语音的综合语音实现了动态时间巡航（DTW）Pearson相关性，范围从0.85到0.95。这种高质量的语音合成可以归因于变压器解码器准确地重建高保真日志频谱图的能力，这证明了其在处理有限训练数据时的有效性。
古巴鳄鱼的草图组装和注释（...
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修订草案 - 昆士兰州鳄鱼管理计划
昆士兰州的河口鳄鱼种群监测（1979–2019）的技术报告表明，沿库克敦和艾尔之间的北部人口稠密的东海岸（NPEC），动物的平均大小减少了。这可能是由于过去10年中定期去除“问题鳄鱼”作为昆士兰州鳄鱼管理计划的一部分。
昆士兰州鳄鱼管理计划 - 咨询的修订草案（2024年5月）
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firnet：基本频率可控的快速神经声码
一些具有基本频率（F 0）控制的神经声码器已成功地对单个CPU进行实时推断，同时保留了合成语音的质量。但是，与基于信号处理的旧声音编码器相比，它们的推理速度仍然很低。本文提出了一个基于源滤波器模型的神经声码器，具有可训练的时间变化的有限冲动响应（FIR）过滤器，以达到与传统声音编码器相似的推理速度。在拟议的模型中，使用神经网络预测了FIRNET，多个FIR系数，然后通过将混合的激发信号与这些FIR系数进行卷积，从而生成语音波形。实验结果表明，Firenet可以达到类似于传统声音编码器的推理速度，同时保持F 0可控性和自然语音质量。
复杂的染色体重排中的断点对应于成熟精子的DNA的转座酶可访问区域
电气惊人用于捕获鳄鱼以执行常规管理程序。从福利点开始，电气令人惊叹必须引起动物的无意识。然而，没有信息有关电气令人惊叹是否引起尼罗河鳄鱼（Crocodylus niloticus）的无意识。该研究的目的是使用5通道参考脑电图分析来评估鳄鱼中电气惊人之前和之后的大脑活动，以确定意识。的行为指标和15个圈养鳄鱼的脑电图记录被捕获并使用功率谱密度分析在令人惊叹前后的功率频谱密度分析进行分析，然后以60 s的间隔，直到播放后5分钟。在湿颈上施加了5–7 s的标准化刻度170伏。无意识的定义是α波功率的降低和增长三角波功率的增加。无法评估三个脑电图。在12个鳄鱼中的6个中发现了无意识，平均持续120 s。脑电图波形振幅和滋补性癫痫发作的波形活性和行为指标的增加并不是可靠的无意识指标。进一步的研究应集中于提高电气惊人的效率和可靠性。