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大脑优化提取复杂声音特征以驱动连续听觉感知 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Güçlü, U.; Gerven,
了解人类大脑如何处理听觉输入仍然是一个挑战。传统上，人们会区分低级和高级声音特征，但它们的定义取决于特定的理论框架，可能与声音的神经表征不匹配。在这里，我们假设构建一个数据驱动的听觉感知神经模型，对相关声音特征做出最少的理论假设，可以提供一种替代方法，并可能更好地匹配神经反应。我们收集了六名观看长时间故事片的患者的皮层脑电图记录。原始电影配乐用于训练人工神经网络模型以预测相关的神经反应。该模型实现了高预测准确率，并且很好地推广到第二个数据集，其中新参与者观看了不同的电影。提取的自下而上的特征捕捉了特定于声音类型的声学特性，并与各种响应延迟曲线和不同的皮质分布相关。具体而言，一些特征编码了与语音相关的声学特性，其中一些特征表现出较短的延迟曲线（与后外侧裂皮质中的反应相关），而另一些特征表现出较长的延迟曲线（与前外侧裂皮质中的反应相关）。我们的研究结果支持并扩展了当前对语音感知的看法，证明了外侧裂皮质中存在时间层次，并且在视听语音感知过程中涉及该区域以外的皮质部位。
农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2
肠道3凝胶：用于培养人类肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，miguel antunes 1 *; JoãoSobral1，Carolina Silva 1，Francisco Sousa 1，Olga Valentina Garberro 2，AnnaKolková1，Livia Visai 3,4,5，Claudio Medana 2，Sonja Visentin 2，Paola Petrini 6,7
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
《人工智能法》的年-Pérez-llorca -llorca
今年，Pérez-Llorca数字法律和知识产权年份的审查以播客形式预定。在一次独家对话中，我们的合作伙伴分析了2024年的主要监管发展和趋势，以解决人工智能，网络安全，数字平台和其他关键法规如何影响欧洲和西班牙的立法和司法议程。在以下信息图中，您会发现最相关的里程碑的视觉崩溃，这些里程碑在2024年重新定义了数字和技术生态系统，以及对趋势和挑战的审查，这些趋势和挑战将为2025年设定议程。
引用Abdulhamid，M。A.，Hardian，R.，Bhatt，P.M.，Datta，S.J.，Ramirez，A.，Gascon，J。，…Szekely，G。（2022）。内在的分子工程
可持续分离工程研究小组，高级膜和多孔材料中心，物理科学与工程部（PSE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），托瓦尔，23955-6900，沙特阿拉伯。B功能材料设计，发现与开发研究小组，高级膜和多孔材料中心，物理科学与工程部，阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），THUWAL，23955- 6900，沙特阿拉伯。C高级催化材料研究小组，KAUST催化中心（KCC），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），THUWAL 23955，沙特阿拉伯。 *通讯作者：mohamed.eddaoudi@kaust.edu.sa，gyorgy.szekely@kaust.edu.sa，www.szekelygroup.com https://doi.org/10.1016/j.apmt.2021.1011271-申请材料，C高级催化材料研究小组，KAUST催化中心（KCC），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），THUWAL 23955，沙特阿拉伯。*通讯作者：mohamed.eddaoudi@kaust.edu.sa，gyorgy.szekely@kaust.edu.sa，www.szekelygroup.com https://doi.org/10.1016/j.apmt.2021.1011271-申请材料，
Zarate梨，Juan
有资格担任Renacyt Researcher（代码P0024778），他是西班牙未来的工业技术医生的候选人。 div>他还是土木工程的硕士学位，来自巴西Fluminense联邦大学（UFF）的家用汽车技术专业，以及Federico Villarreal国立大学（UNFV）的机器工程师。 div>目前是北部私立大学（UPN）的研究教授，并且是UFF的Capes奖学金，他参加了研究项目。 div>介绍了他在法国EE举行的国际会议上的研究工作。uu。，摩洛哥，希腊和意大利。 div>还在Aims Energy，Energy Reports和Heliyon等索引杂志上发表了他的研究作品，他在该杂志上介绍了Microdores，储能和可再生能源存储。 div>
引用：Castillo Malagon R.＆Alvarez Medina L.（2025）。创新的绿色航空公司：机场Eco 的战略管理和技术进步 版权所有2023在创意共享下的作者by-nc-nd 4.0开放访问引用为：土库曼S.（2023）。土耳其经济在耳朵中的稳定 ESI预印本 - 增强门户系统的弹性... 基于AI的基于AI的计算机翻译
采用可持续发展目标导致了航空业的重大变化，机场生态系统致力于最大程度地减少其环境影响。本文研究了机场生态系统内实施的可持续策略以及支持它们的相关技术。我们开发了一种定性研究方法，该方法锚定在文献分析和Stead and Stead（2004）提出的可持续战略管理的理论框架中，该方法在竞争性和功能层面上分析了可持续战略。策略是根据由机场碳认证计划的5级机场的报告以及非政府组织和专业服务公司（例如毕马威（KPMG），德勤（Deloitte）和麦基西（McKiney）发行的官方文件的5级的报告。竞争水平的主要策略和技术试图通过使用可再生能源和电动汽车来减少碳足迹，从而获得成本优势，并减少资源耗尽。能够利用市场机会的策略和技术与改善用户体验和使用人工智能设计新路线有关。全面的质量环境管理和环境营销策略与主要活动有关，
2024-院长报告 - 阿尔瓦雷斯商学院
•雇用了16个新的全职教师，其中包括七个新的终身教师，将我们的全职教师增加了27个，在过去两年中，我们的全职教师•启动了职业指南针，我们的全面专业发展计划需要所有新的Alvarez本科生•获得了280万美元的教育授予，以鼓励低级学生和不足的学生<<<<5在我们的在线B.B.A.在网络安全中2在美国和编号首席执行官杂志 7在我们的执行MBA课程中•我们的硕士学位在2024年SAS好奇杯中赢得了2024年SAS Culiosity Cup的第一名。 数据分析学生•在历史悠久的黑人学院和西班牙裔美国供应链学生案例竞赛中排名第二7在我们的执行MBA课程中•我们的硕士学位在2024年SAS好奇杯中赢得了2024年SAS Culiosity Cup的第一名。数据分析学生•在历史悠久的黑人学院和西班牙裔美国供应链学生案例竞赛