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使用 RNA 的 DNA 修复途径解码 ECoG 中的隐性语音的可行性经过公开语音训练的 Transformer
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如脑电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。16 名颅内植入电极的癫痫患者参与了这项研究，在八个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每个句子由三个标记组成。具体来说，Transformer 神经网络模型被用于从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务进行解码隐性语音训练时的性能。在隐蔽语音上训练的 Transformer 模型在解码隐蔽语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0 .05; d = 0 .07 )。因此，可以使用显性语音来解决收集隐蔽语音训练数据的挑战。通过使用几种显性语音可以提高隐蔽语音的性能。
在生命的头几个月中，脑电图与认知和语言发展的早期前体之间的关联
婴儿期认知和语言发展的基础的神经过程引起了极大的兴趣。我们研究了婴儿期的脑电图和连贯性，这是单个大脑区域和跨区域连通性的基本皮质功能的反映，以及它们与认知的关系以及言语和语言发展的早期前体。eeg记录是从大约1到7个月之间典型发育的21名婴儿中纵向收集的。我们研究了3-6Hz的相对带功率，这些频率范围在25个电极对上的相干性和脑电图相干性。进行了相关分析，以评估频率带和大脑区域的脑电图调查与生贝利的认知和语言发展评分之间的关系。在生命的头几个月中，相对带力与认知和语言量表无关。然而，3-6Hz连贯性与额叶区域之间的接受语言得分负相关，而6-9Hz连贯性与额叶区域之间的表达语言得分负相关。这项初步研究的结果有助于该年龄段的电生理发展，认知和早期语音前体之间的关系。未来的工作应在这些领域中与有神经发育障碍风险的婴儿进行比较的早期发展的规范参考。
与流量匹配的语音培训的生成预训练
生成模型近年来因其在需要估算和采样数据分布以生成高保真综合数据的任务方面取得了巨大成功而引起了越来越多的关注。在语音，文本到语音综合和神经声码器中是生成模型的好例子。虽然生成模型已应用于语音中的不同应用，但没有直接模拟语音的通用生成模型。在这项工作中，我们通过显示单个预训练的属性模型来朝着这个方向迈出了一步，可以适应具有很强性能的不同下游任务。具体来说，我们预先训练了一个名为SpeechFlow的生成模型，该模型在60k小时的未转录语音和流量匹配和蒙版条件下进行了预先培训。实验结果表明，预先训练的生成模型可以通过特定于任务的数据进行微调，以匹配或超过有关语音增强，分离和合成的现有专家模型。我们的工作建议使用生成的预培训来构建语音生成任务的基础模型。可以在https://voicebox.metademolab.com/speechflow.html上找到音频样本。
不断变化的世界的风气：刷新我们的数据和分析策略 - 詹姆斯·本福德的演讲
收集以支持我们如何规范金融部门的公司的收藏，但历史悠久，但历史悠久。该银行的监督权来自1979年的《银行危机之后的银行法》。收集后来遵循1991年的第一届巴塞尔协定的国际当务之急。在2008年全球金融危机给我们带来的巴塞尔法规的第三次迭代，最初是在欧洲的职权范围下，这是我们今天拥有的200个常规监管回报的系统。1997年将监督从银行转移到金融服务局，其2013年返回银行意味着英国有一个复杂的报告系统，其中一些收款来自金融行为管理局，有些是直接的。英国偏离欧盟为我们提供了一个宝贵的机会来审查该方法并合理化收集的方法。
在ECOG中解码秘密演讲的可行性，具有在公开语音>的变压器中
在听觉语音感知，公开的言语，或想象的语音（covert）演讲中，已经对语音脑 - 计算机接口（BCI）进行了用于解码音素，子词，单词或句子的解码，例如电代理图（ECOG）。从秘密语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。有16例颅内植入电极的癫痫患者参加了这项研究，并且在公开的言语，秘密语音和八个日本句子的被动聆听期间记录了ECOG，每个句子由三个令牌组成。将变压器神经网络模型应用于Covert语音的解码文本句子，该句子是使用公开语音中获得的ECOG培训的。我们首先使用相同的任务进行训练和测试检查了提出的变压器模型，然后在使用公开或感知任务进行培训时评估了模型的性能，以解码秘密语音。在秘密演讲中训练的变压器模型的平均令牌错误率（TER）为46.6％，用于解码秘密演讲，而在公开语音上训练的模型的可比较TER为46.3％（p>0。05; d = 0。07）。因此，可以使用公开语音来解决秘密语音培训数据的挑战。秘密语音的表现可以通过使用大量公开语音来改善。
不要强加于我：语音感知可能会产生语音 BCI 的假阳性激活
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2024 年 1 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.21.23300437 doi：medRxiv 预印本
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
评估基于英语音素的想象语音大脑计算机接口，低成本脑电图
沟通困难大大降低了瘫痪和身体受损的人的生活质量。脑电图（EEG）脑 - 计算机界面（BCIS）为这些人提供潜在的通信方法，因为他们不需要侵入性手术或物理装置控制。尽管在EEG BCI范式中有充分的文献记录了虚拟键盘协议，但p300拼写器和稳态视觉诱发电位（SSVEP）在视觉上征税和疲劳。运动图像可以将其硬编码为特定的键或按钮；但是，这需要大量的数据培训和多个特定手势的耗时编码。在机器学习分类器中，秘密或想象的语音BCI范式编码了想象中的特定脑电图模式为离散输出。语言核心成分，音素，已经报道了