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基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
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碳是一种极具吸引力的支撑材料，因为它并不昂贵，当前的化学和热稳定性，并且通过修改其结构，更改了对确定催化性能至关重要的电子和几何特性，它具有多种用途[12-15]。此外，通过简单地燃烧（焚化）碳材料或提取，金属NP可以很容易被回收[16]。的确，碳表面结构特征强烈影响金属支持的相互作用[17-19]。Zhao等。 报道了碳纳米纤维（CNFS）结构中表面菌株的PD NP结合能的增加[20]。 PD-C相互作用在存在空缺的情况下也得到了加强，并从PD 4D轨道转移到C悬挂键[21]。 为了调整碳材料的表面是杂原子的引入，例如 o，n，b和p在其蜂窝晶格结构中。 沉积在杂种掺杂的碳表面上的 NP吸引了研究人员的注意，因为NPS结合更强并防止了烧结问题[22]。 这些催化剂的电子结构也会影响其在诸如水力氧合[23]，电催化氧还原[24]，光催化氧化等反应中的活性[25]。 氧作为掺杂剂会影响碳和金属纳米颗粒之间的电荷转移，实际上，大多数杂原子增强了相邻碳原子的电子密度，从而增加了从C到金属原子的反向构成[26]。Zhao等。报道了碳纳米纤维（CNFS）结构中表面菌株的PD NP结合能的增加[20]。PD-C相互作用在存在空缺的情况下也得到了加强，并从PD 4D轨道转移到C悬挂键[21]。为了调整碳材料的表面是杂原子的引入，例如o，n，b和p在其蜂窝晶格结构中。NP吸引了研究人员的注意，因为NPS结合更强并防止了烧结问题[22]。这些催化剂的电子结构也会影响其在诸如水力氧合[23]，电催化氧还原[24]，光催化氧化等反应中的活性[25]。氧作为掺杂剂会影响碳和金属纳米颗粒之间的电荷转移，实际上，大多数杂原子增强了相邻碳原子的电子密度，从而增加了从C到金属原子的反向构成[26]。氮和硼掺杂的C材料已受到越来越多的考虑因素，因为它们直接影响了固体的费米水平[27,28]，而对其支持的PD和PD合金NP在FA分解反应中显示出有希望的活动和耐用性[29-32]。尽管PD NPS在氧气和磷掺杂碳上的沉积是甲酸脱氢反应仍然是一个挑战，但Xin等人。通过XPS揭示了磷掺杂的影响，即P掺杂会影响PD的电子特性增强其活性和催化剂稳定性[33]。
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在古人类学研究中，牙科和骨遗迹是有关个人/人所属的个人和社区的生活史的不可替代的信息来源。近年来，物理化学（例如，放射性碳和铀，稳定的同位素分析，古元组学，痕量元素分析）和生物分子分析（例如，古代DNA，古蛋白质组学）的应用已彻底改变了骨科学和古人类人类学学的领域。即使在大多数情况下，它们涉及破坏性或微观破坏性分析，但它们的应用已在生物考古学领域中变得基本，从而可以检索通过使用其他非破坏性方法无法访问的信息（例如，Bortolini等，2021； Lugli等，2019，2018; Nava等，2020； Slon等人，2018年； Sorrentino等，2018）。因此，需要进行标准方案来计划集成恢复，甚至在收集样品之前，需要考虑标本的保存状态（大小和形态，以及物理化学特性）及其在恢复后的可能使用（例如，进一步的科学研究，进一步的科学研究，展览，展览，教学）。
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风险因素水平证据空气污染微动物模型表明空气中的颗粒物污染物通过脑血管和心血管疾病，Aß沉积和淀粉样蛋白前体蛋白质加工加速神经退行性过程104。一项系统的审查，包括13项纵向研究发现，暴露于空气污染物与痴呆症风险增加有关114。吸烟微型不同的系统评价证实，主动吸烟会增加痴呆症的风险20,115。的确，吸烟会增加氧化应激，并且是多种血管疾病（例如高血压，高胆固醇）以及失眠和睡眠呼吸暂停的危险因素，这与病理认知下降的可能性增加有关。TBI微观证据的历史表明，在人类和小鼠模型中，即使是一个严重的TBI也是如此，具有广泛的高磷酸化TAU病理学104。多项研究和荟萃分析已经证实，TBI的史增加了痴呆症116,117的风险，甚至报告了两倍的激增117。值得注意的是，来自阿尔茨海默氏病国家疾病协调中心数据库的数据表明，有和没有TBI病史的老年人的临床特征差异很大，可以区分，这表明TBI不一定只是其他已知痴呆症亚型的危险因素，而是TBI诱导的dementia的危险因素应该是Subsyia subsyia subsyia subsy subsysia。睡眠破碎/睡眠障碍
使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
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智能系统通常可以理解为由人类和人工制剂，计算和物理人工制品以及调节均质组件之间相互作用的机构和规范组成的社会技术系统。智能社会技术系统的设计要求非平凡的社会和组织概念和技术，通常是从代理和多代理系统（MAS HESEFORTH）领域进行的[54]。特别，协议技术[55]可以在旨在促进智能系统中促进合作和协作活动（例如对话，谈判，论证）中促进合作和协作活动之间的智能互动。鉴于他们与MAS的长期联系[12，49]，基于逻辑的技术在这种情况下可以发挥作用，尤其是在处理互动时（包括人与人之间的人对代理和代理商对代理人）[52]。更具体地说，基于逻辑的协议技术可以作为推理和代理对话的一般框架，在这种情况下，论证扮演着核心角色
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较少的研究研究了其他抗癫痫药（例如MS）在AN治疗中的使用。Trunko及其同事评估了5个具有混合喂养诊断的个体的样本，包括暴饮暴食（AN-BP），并记录了饮食不足的饮食行为和心理病理学的改善[12]。在两个病例报告中记录了卡马西平作为AN的使用（一个与锂结合），并描述了对同时的乙酰氨基酚的暴发性肝衰竭[13,14]。鉴于其亲动效应，托吡酯在FED治疗中的作用主要仅限于神经性贪食症和暴饮暴食障碍[15]。两个病例报告记录了在合并症躁郁症（BD）[16]或癫痫[17]中使用托吡酯的使用。在最后一个情况下，使用托吡酯[17]可能触发了AN的经常性发作。
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这是：Maturi M.，Vetri Buratti V.，Casula G.，Locatelli E.，Sambri L.，Bonfiglio A.的最终同行评审的手稿。纳米母校。2021，4，8668–8673。
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Gotti R.，Fiori J.，Furlanetto S.，Orlandini S.，Candela M.，Franzellitti S.（2022）。使用毛细管电泳和发光二极管诱导的荧光检测的毛细管电泳对草甘膦和氨基磷酸的生物蓄积评估。色谱A期刊，1681，1-8 [10.1016/j.chroma.2022.463452]。
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Torri C.，Pambieri G.，Gualandi C.，Piraccini M.，Rombola A.G.，Fabbri D.（2020）。评估木质生物量的碳负燃料的连源性热解消化（PY-AD）过程的潜在性能。可再生能源，148，1190-1199 [10.1016/j.renene.2019.10.025]。