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b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
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自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
部长妻子因虐待儿童案被判刑
rf韦恩市出售一套三居室、一层半、带地下室的独栋住宅，位于 .4501 Winifred Street。房屋 1«^_ 位于 Wayne*We3tland 学区。有意者应从市书记官办公室领取一份投标说明副本，地址为密歇根州韦恩市南韦恩路 3355 号，邮编 48184。市政府将在 1991 年 6 月 12 日上午 10:00 之前接受投标。所有投标必须标明“竞标 4501 Winifred”，并送至市书记官办公室。投标时必须附上 1,000 英镑的保证金，以保付支票或汇票的形式，未中标者将在 14 天内退还保证金。市议会保留接受或拒绝全部或部分投标的权利，以符合城市的最佳利益。已确定最低投标金额为 32,000 美元。为城市带来最高净现金价格的投标将被接受。中标者必须在接受投标后的 45 天内提供获得抵押贷款的充分证据。市政府和（中标人）将签订购买协议，并在提供房产后二十天内完成交割。保险承诺。卖方承认存在地下室漏水。尚未调查该问题的严重程度。请联系助理市长 John Zech 或市书记员 Bill Rlchards.Jr. 了解更多信息。非正式。- ' 。
狩猎被判处2021年凶杀案18年
在2021年迈克尔·克罗尔（Michael Kroll）死亡的被告于1月21日星期二被判处18年监禁。将第六司法区首席法官杰弗里·威尔逊（Jeffrey Wilson）62岁的格伦·峡谷李·亨特（Glenn Canyon Lee Hunt）传递给格伦·峡谷李·亨特（Glenn Canyon Lee Hunt）时，建议辩护和诉求是案件的好结果。亨特于1月6日在第二学位上对穆尔特（Murder）犯有认罪，并辩护至18年。根据Pagosa Springs警察局（PSPD）发行的新闻稿，据报道，Kroll于2021年10月19日在Pagosa Springs地区失踪，后来他的遗体于2022年9月25日在La Plata County的一个偏远地区。亨特（以前是Archuleta County）通过Pagosa Springs警察局和科罗拉多州调查局的联合调查确定。在此案中，11页的逮捕令案称，亨特和克罗尔于2021年10月16日在Pagosa Springs的河上的“嬉皮士蘸酱”举行，亨特是克罗尔的最后一个人，在他失踪之前与他见面。它指出Kroll已报告
标题在句子案例中，大胆，中心和十四点
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.21.634128 doi：biorxiv Preprint
Amtrak OIG支持调查导致对未批准药物的制造商判处36个月的监禁
根据法院文件，从2016年开始，Kosolcharoen创建了两家Liveyon LLC和Genetech Inc.，以生产和分发由人脐带血制成的可注射干细胞产品。Liveyon以不同的品牌名称（包括“ Regen”）销售产品。 Kosolcharoen承认，他和其他人歪曲了重生，因为它适合治疗各种疾病，例如肺和心脏病，自身免疫性疾病，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病等。Liveyon在2019年4月左右使用广告材料销售了整个美国的产品，这些广告材料包含多个关于其所谓的安全性和有效性的虚假和误导性陈述。宣判时，政府声称Liveyon产品的销售在2017年至2018年之间的收入约为2160万美元。
深度学习模型研究人类大脑的句子理解
摘要 最近，处理自然语言的人工神经网络在需要句子级理解的任务中取得了前所未有的表现。因此，它们可以成为人类大脑中语言信息整合的有趣模型。我们回顾了将这些人工语言模型与人类大脑活动进行比较的研究，并评估了这种方法在多大程度上提高了我们对自然语言理解所涉及的神经过程的理解。主要得出两个结果。首先，词义的神经表征与人工神经网络使用的依赖于上下文的密集词向量一致。其次，人工神经网络中出现的处理层次与大脑大致匹配，但令人惊讶的是，不同研究之间的不一致。我们讨论了建立人工神经网络作为自然语言理解过程模型的当前挑战。我们建议在将表征映射到大脑数据时利用人工神经网络高度结构化的表征几何。
青少年司法系统中的判决报告（PSR）
研究结果引发了对 YJB 制定的指南或进一步研究的大量反思和建议。这些建议基于定性研究和 PSR 分析。请注意，所分析的 PSR 大部分都是根据之前的指南制定的，因此其中一些建议可能会在较新的 PSR 中得到一定程度的解决。然而，访谈表明，并非所有 PSR 撰写者都知道这两套指南，因此其中一些问题可能会持续存在。同样，目前还没有证据表明新指南在多大程度上解决了观察到的问题。我们的反思示例包括建议 YJB：
在大语言模型中预测下一个句子（而不是单词）：哪种模型 - 脑对齐告诉我们有关话语理解的信息
当前的大型语言模型（LLMS）依赖于单词预测作为其骨干预处理任务。尽管单词预测是语言处理的重要机制，但人类语言理解发生在多个层次上，涉及单词和句子的整合以实现对话语的充分理解。这项研究通过使用下一个句子预测（NSP）任务来研究语言级别的理解力来对语言理解进行建模。我们表明，NSP预处理增强了模型与大脑数据的一致性，尤其是在右半球和多需求网络中，突出了非经典语言区域对高级语言理解的贡献。我们的结果还表明，NSP可以使模型更好地捕获人类的理解绩效并更好地编码上下文信息。我们的研究表明，将各种学习目标纳入模型会导致更类似人类的表现，并研究LLMS中训练预处理任务的神经认知能力可以揭示语言神经科学中的杰出问题。
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