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疫情以来的英国通胀：我们是如何走到这一步的？又将走向何方？——乔纳森·哈斯克尔的演讲
1 泰晤士报，2023 年 11 月 15 日。金融时报，2023 年 10 月 13 日。2 近几个月来，我一直与英格兰银行的同事 Josh Martin 和 Lennart Brandt 合作，将伯南克和布兰查德的模型应用于英国数据。英格兰银行的其他研究人员也参与了这项工作，尤其是 Daniel Albuquerque 和 May Rostom，我从他们那里学到了很多东西。我们的工作是一个更广泛的项目的一部分，该项目比较了欧洲经济体、日本、加拿大和美国：同样，我们从本·伯南克、奥利维尔·布兰查德和这个项目的其他同事那里学到了很多东西。我应该清楚，这次演讲是我对我们所获得英国结果的个人解读。对于那些不熟悉相关人员的人来说，伯南克和布兰查德在学术界和政策制定方面有着非常杰出的职业生涯。本·伯南克发表了大量关于宏观经济学的著作，尤其是关于战间时期的著作。他曾于 2006 年 2 月至 2014 年 1 月担任美联储主席，并于 2022 年荣获诺贝尔经济学奖。奥利维尔·布兰查德同样著述颇丰，尤其是关于失业和债务的著作。2008 年 9 月至 2015 年 9 月，他担任国际货币基金组织首席经济学家。
主题演讲 人工智能与系统性风险
• 以解决危机的更高目标为名改变/暂停法律 • 重大的资源重新分配 • 政治领导层掌控全局 • 解决方案关键取决于仅内生和直观出现的信息和利益 • 人工智能比人类更需要了解目标，但学习起来很困难——人工智能不擅长直觉
主题演讲 人工智能与系统性风险
• 以解决危机的更高目标为名改变/暂停法律 • 重大的资源重新分配 • 政治领导层掌控全局 • 解决方案关键取决于仅内生和直观出现的信息和利益 • 人工智能比人类更需要了解目标，但学习起来很困难——人工智能不擅长直觉
基于语音评估压力的广泛使用的 AI 工具的可靠性和有效性
心理压力与全球范围内的众多健康问题有关，包括心血管疾病、高血压和抑郁症 1 、 2 。传统上，心理压力是通过患者报告的问卷进行监测的，例如感知压力量表 (PSS)。PSS 是一种成熟的压力测量问卷，具有较高的可靠性和有效性 3 – 6 。它已被广泛用作研究其他压力测量方式（例如皮质醇浓度 7 – 9 ）和衡量压力管理技术有效性 10 的参考。最近，人们对用于评估压力、抑郁和焦虑的基于人工智能的数字健康工具的兴趣日益浓厚 11 、 12 。Te Cigna StressWaves Test (CSWT) 是一种公开可用的专有 AI 工具，用于根据语音的声学特征和用户语音样本 13、14 中所说单词的语义特征来分析心理压力。据我们所知，尽管它被广泛使用并被一家全球健康服务公司整合到更广泛的压力和焦虑管理产品中，但目前还没有针对它发布的验证数据。本文提供了 CSWT 的独立验证数据。
在言语生成过程中利用脑电图进行超声舌像预测
之前已经开展了初步研究，提出了使用脑信号（例如非侵入性EEG和侵入性sEEG / ECoG）的基于语音的BCI，但缺乏综合方法来研究非侵入性大脑，发音和语音信号，并分析大脑中的认知过程，发音运动的运动学和由此产生的语音信号。在本文中，我们描述了我们的多模态（脑电图，超声舌成像和语音）分析和合成实验，作为可行性研究。我们扩展了使用基于超声的发音数据对语音生成过程中记录的脑信号的分析。从用EEG测量的脑信号中，我们使用完全连接的深度神经网络预测舌头的超声图像。结果表明，EEG和超声舌头图像之间存在微弱但明显的关系，即网络可以区分发音语音和中性舌头位置。索引词：超声，EEG，脑机接口
关于在语音神经假体设计中促进用户代理的建议
脑机接口 (BCI) 可直接从大脑活动中解码语音，旨在帮助瘫痪且无法说话的人恢复交流。尽管最近取得了一些进展，但语音的神经推理仍然不完善，限制了语音 BCI 实现流畅对话等体验的能力，从而促进主动性——即用户编写和传输信息以表达其意图的能力。在这里，我们根据神经工程的现有和新兴策略提出了促进主动性的建议。重点是实现快速、准确和可靠的性能，同时确保对解码器启动时间、解码的内容以及信息表达方式的意志控制。此外，除了受控实验环境中的神经科学进展之外，我们认为，平行的研究路线必须考虑如何将实验成功转化为现实环境。虽然这类研究最终需要潜在用户的意见，但在这里，我们确定并描述了受现有辅助技术领域开展的人为因素工作启发的设计选择，这些设计选择解决了未来现实世界语音 BCI 应用中可能出现的实际问题。
人工智能是机器执行通常需要人类智能才能完成的操作的能力，例如语音识别、
人工智能是指机器执行通常需要人类智能才能完成的操作的能力，例如语音识别、决策或解决问题。人工智能系统可以接受训练，从数据中学习并随着时间的推移不断进化，从而使它们能够以高度的准确性和效率执行复杂的任务。阅读更多……… hƩps://www.teamupai.org/
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议