XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。
签名：桥接符号和口语之间的差距
摘要：本文介绍了欧洲项目签名，该项目旨在在标志和口头语言的标志之间开发自动翻译技术。 div>为了实现这一目标，该项目通过涉及符号语言，符号语言的语言，签名语言的自动识别技术，自动语音识别，自然语言处理和自动翻译，3D成像以及Aff的技术以及应用程序的发展以及应用程序的开发来采用多个替代方法。 div>该项目遵循以用户为中心的方法，并由聋人社区推广，以开发适当的技术。 div>关键字：神经元自动翻译；标志语言；自动了解手语；简化文本；头像。 div>
对话角色对语音人工智能和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加州大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音人工智能对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音人工智能系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者一起完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。语音对齐通过相似性评级进行评估，使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅向人类对话者靠拢。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地向人类对话者靠拢。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话
对话角色对语音 AI 和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加利福尼亚大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音 AI 对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音 AI 系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。通过相似性评级评估语音对齐，并使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅与人类对话者保持一致。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地与人类对话者保持一致。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话角色
Xtend 即将根据五角大楼合同交付 Skylord Xtender sUAS 2021-05-25 16:54:19.401 GMT (Janes) 根据最近的一份合同，Xtend 将很快开始向五角大楼交付其 Skylord Xtender 小型无人机系统 (sUAS)。 2021 年第三季度，该公司将向五角大楼战术单位交付数十套 Xtender 战术 sUAS 平台原型系统进行作战测试 要点 根据最近的一份合同，Xtend 将很快向五角大楼交付其 Skylord Xtender sUAS 的原型 Xtender 是一种专为近距离作战和城市战而打造的室内 ISR 解决方案 根据最近的一份合同，Xtend 将很快开始向五角大楼交付其 Skylord Xtender 小型无人机系统 (sUAS)。 2021 年第三季度，该公司将向五角大楼战术部队交付数十套 Xtender 战术 sUAS 平台原型系统，用于作战测试和评估 (OT&E)。该合同于 2021 年初颁发，由国防部负责特种作战/低强度冲突 (SO/LIC) 的助理部长、不规则战争技术支持局 (IWTSD) 颁发。Xtend 发言人于 5 月 24 日表示，该公司参与了该合同的竞标，但他没有提供更多细节。Xtend 业务开发和销售副总裁 Ido Bar-On 于 4 月 20 日告诉 Janes，Xtender 是一种室内情报、监视和侦察 (ISR) 解决方案，专为近距离战斗和城市战争而设计。Xtender 提供了一种独特的以人为本的机器界面技术，使操作员能够从安全距离远程干预危险情况。Xtender 操作员佩戴虚拟现实 (VR) 护目镜来查看飞机的视频源。 Bar-On 表示，这让操作员能够感受到飞机的一部分。操作员有一个手动控制器来指挥飞机，Bar-On 表示，这与任天堂 Wii 视频游戏系统使用的控制器类似。Xtender 在 2 月 5 日至 3 月 5 日于佐治亚州本宁堡举行的 2021 年美国陆军远征勇士实验 (AEWE) 上进行了演示。
Xtend 即将根据五角大楼合同交付 Skylord Xtender sUAS 2021-05-25 16:54:19.401 GMT (Janes) 根据最近的一份合同，Xtend 将很快开始向五角大楼交付其 Skylord Xtender 小型无人机系统 (sUAS)。 2021 年第三季度，该公司将向五角大楼战术单位交付数十套 Xtender 战术 sUAS 平台原型系统进行作战测试 要点 根据最近的一份合同，Xtend 将很快向五角大楼交付其 Skylord Xtender sUAS 的原型 Xtender 是一种专为近距离作战和城市战而打造的室内 ISR 解决方案 根据最近的一份合同，Xtend 将很快开始向五角大楼交付其 Skylord Xtender 小型无人机系统 (sUAS)。 2021 年第三季度，该公司将向五角大楼战术部队交付数十套 Xtender 战术 sUAS 平台原型系统，用于作战测试和评估 (OT&E)。该合同于 2021 年初颁发，由国防部负责特种作战/低强度冲突 (SO/LIC) 的助理部长、不规则战争技术支持局 (IWTSD) 颁发。Xtend 发言人于 5 月 24 日表示，该公司参与了该合同的竞标，但他没有提供更多细节。Xtend 业务开发和销售副总裁 Ido Bar-On 于 4 月 20 日告诉 Janes，Xtender 是一种室内情报、监视和侦察 (ISR) 解决方案，专为近距离战斗和城市战争而设计。Xtender 提供了一种独特的以人为本的机器界面技术，使操作员能够从安全距离远程干预危险情况。Xtender 操作员佩戴虚拟现实 (VR) 护目镜来查看飞机的视频源。 Bar-On 表示，这让操作员能够感受到飞机的一部分。操作员有一个手动控制器来指挥飞机，Bar-On 表示，这与任天堂 Wii 视频游戏系统使用的控制器类似。Xtender 在 2 月 5 日至 3 月 5 日于佐治亚州本宁堡举行的 2021 年美国陆军远征勇士实验 (AEWE) 上进行了演示。
covid-19疫苗：有利于不良反应的定制补偿计划
简报纸简介这是一份简报论文，代表一组来自不同学科的专家，这些专家从不同的学科中提取了有利于对COVID-19疫苗的不良反应的定制补偿计划。如下所述，我们认为，无故障赔偿计划可以在紧急Covid-19疫苗的可接受性方面发挥有价值的作用。背景：Covid-19-19疫苗的可接受性以及法律保障的重要性，以确保任何Covid-19-19疫苗的广泛吸收对于缓解社会疏远法规并确保逐渐恢复正常的公共和经济生活至关重要。吸收将取决于确保足够的疫苗供应和创建强大的分配方案。这也将取决于公众对疫苗（或疫苗）的安全性，生产和分配它们的制造商和卫生工作者的勤奋以及法律保障措施的充分性，以防止和补偿无意义的伤害。疫苗开发的前所未有的速度和必要的推广范围可能会对吸收构成重大挑战。有关疫苗态度和社会学研究的调查数据表明，在全球和国家一级流行疫苗犹豫不决。完全拒绝疫苗接种仍然很少见，并且仅限于一小部分人口。在大多数情况下，人们犹豫，人们延迟，选择甚至彻底拒绝疫苗接种，与特定的疫苗和特定的时间有关。现在是这样做的。1因此，投入足够的资源来创造条件至关重要，从而最大程度地吸收和最大程度地减少出现犹豫的机会。COVID-19疫苗将基于的新型技术平台，有针对性的虚假信息运动，以及在俄罗斯和中国发射的较少研究的疫苗的报告已经有助于对领先疫苗候选者的安全性不确定性。一旦开始推出，任何不利影响的报告可能会加剧现有的问题 - 是否已确认与疫苗有关。在1976年，人们担心迫在眉睫的大流行引发了美国对猪流感（H1N1）的新疫苗的快速发展和全国范围的推出。缺乏大量的H1N1验尸和疫苗引起的人口中疫苗造成的Guillain-Barré综合征病例的报道，导致疫苗接种计划突然停止，福特政府内的政治危机以及美国疾病控制与预防中心（CDC）的领导力变化。2谣言和阴谋理论也可能发生有关安全性和疫苗接种理由的理论。虽然经常说明当权者的意图信任问题，但这些谣言可能会损害疫苗运动。自2019年以来，新埃博拉疫苗引起的不育的谣言，该疫苗最初是在
解码想象，听到和口语语音：分类...
摘要我们研究了14通道的移动脑电图设备在脑电波数据中解码，想象和铰接的英式手机中的使用。为此，我们介绍了一个数据集，该数据集在可用的开放式脑电图数据集范围内填补了当前差距，以使用为消费者市场制作的轻巧，负担得起的EEG设备进行语音处理。我们研究了两个分类模型的有效性和用于重构原始语音信号光谱特征的回归模型。我们表明，我们的分类性能几乎与使用研究级设备收集的EEG数据相似的发现。我们得出的结论是，商业级设备可以用作用最小信号处理的语音定型BCI。索引术语：脑电图，脑部计算机界面，想象的语音，神经解码，刺激重建
供应链生态系统：从辐射到中心
埃森哲是一家全球领先的专业服务公司，提供战略、咨询、数字、技术和运营领域的广泛服务和解决方案。埃森哲在 40 多个行业和所有业务职能领域拥有无与伦比的经验和专业技能，并拥有全球最大的交付网络，致力于将业务和技术相结合，帮助客户提高绩效并为利益相关者创造可持续价值。埃森哲拥有 509,000 名员工，为 120 多个国家的客户提供服务，推动创新，改善世界的工作和生活方式。请访问我们的网站 www.accenture.com。
研究文章 新西兰国家糖尿病筛查计划中人工智能的实施：基于云、强大且定制化
卷积神经网络 (CNN) 已成为医疗分类任务中 AI 实现的一种重要方法。糖尿病视网膜病变 (DR) 分级一直是眼科 AI 发展的最前沿。然而，将这些 CNN 推广到现实世界的 DR 筛查程序中仍然存在重大障碍。我们认为这些困难是由于使用了 1) 小型训练数据集（<5,000 张图像）、2) 私有和“精选”存储库、3) 本地实施的 CNN 实现方法，而 4) 依赖测量的曲线下面积 (AUC) 作为衡量 CNN 性能的唯一标准。为了解决这些问题，公共 EyePACS Kaggle 糖尿病视网膜病变数据集被上传到 Microsoft Azure™ 云平台。训练了两个 CNN；1 个“质量保证”，2. 一个“分类器”。随后，在“质量评估”CNN 模型创建的“非精选”和“精选”测试集上测试糖尿病视网膜病变分类器 CNN (DRCNN) 的性能。最后，使用两种后训练技术提高了 DRCNN 的灵敏度。我们的 DRCNN 被证明是稳健的，因为它在“精选”和“非精选”测试集上的表现相似。实施“级联阈值”和“最大边际”技术显著提高了 DRCNN 的灵敏度，同时也提高了其他等级的特异性。
解码非...中的想象和口头短语
语音生成是一种分层机制，涉及大脑和口腔发音器官的同步，其中语言概念的意图被转化为有意义的声音。闭锁综合征患者（完全瘫痪但有意识）完全失去了运动能力，包括发音甚至眼球运动。神经通路可能是恢复这些患者一定程度交流的唯一选择。当前的脑机接口 (BCI) 使用患者的视觉和注意力相关性来建立交流，导致交流速度较慢（每分钟几个字）。直接从神经信号解码想象中的语音（然后驱动语音合成器）有可能提高交流速度。在本研究中，我们研究了从 8 名成年受试者的单次试验、非侵入性脑磁图 (MEG) 信号中收集的五个想象和口语短语的解码。使用了两种机器学习算法。一种是以统计特征为基线方法的人工神经网络 (ANN)。另一种方法是将卷积神经网络 (CNN) 应用于从 MEG 信号中提取的空间、光谱和时间特征。实验结果表明，可以直接从神经磁信号中解码想象和口语短语。CNN 被发现非常有效，平均解码准确率高达 93%（想象短语）和 96%（口语短语）。
点击化学实现了糖基合成酶的定向进化，用于定制聚糖的合成
图 1. SPAAC 与 DBCO-PEG4-Fluor545 反应过程中形成的有机（β-D-葡萄吡喃叠氮化物）与无机（叠氮化钠）叠氮化物的三唑产物表现出不同的相对荧光强度。A) DBCO-PEG4-Fluor 545 与叠氮化物的点击化学或 SPAAC 反应产生的三唑产物取决于与 DBCO 部分反应的有机叠氮化物与无机叠氮化物的类型。这里显示了在 37°C 下 1X PBS 缓冲液（pH 7.4）中 DBCO-PEG4-Fluor 545 (200 µM) 与叠氮化钠或 β-D-葡萄吡喃叠氮化物 (400 µM) 底物发生 SPAAC 反应期间观察到的三唑部分特定吸光度 (B) 和整体产物荧光 (C) 的相对变化。有趣的是，虽然吸光度没有差异，但有机叠氮化物和无机叠氮化物的 SPAAC 反应产物的最终荧光读数明显不同。请注意，吸光度是在 309 nm 处测量的，而荧光是在 550 nm 激发和 590 nm 发射（570 nm 截止）处测量的。灰色方块和红色圆圈分别对应于在指定时间点收集的无机叠氮化物和有机叠氮化物的实验数据。线