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自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
中卷有限拟议收购Janus Electric and Capital筹集优惠
不是投资建议 - 本演示文稿中包含的信息不是投资或金融产品建议或建议获取Renu Energy中任何证券的建议。本演示文稿已经准备好，而没有考虑到您的投资目标，财务状况或任何其他特定需求，本演示文稿不会，也不会构成收购股份的任何合同的任何一部分。本演讲的每个接收者都应对本演示文稿中的所有信息进行自己的询问和调查。在做出投资决定之前，您应该考虑根据自己的投资目标，财务状况和特定需求以及考虑所涉及的优点或风险，这是否是适合您的投资。建议独立财务建议。
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NI 43-101技术报告Beta Hunt行动东戈德菲尔德，西澳大利亚州报告日期：2024年10月31日生效日期：6月莱克伍德采集驱动金加速策略
Kal East Gold项目边界，特朗普，Myhre - - 黑猫ASX公告，2020年10月9日，“强大的资源增长继续增长，包括53％的增长在手指上增加了53％的增长。 Black Cat ASX announcement on 11 March 2021 “1 Million Oz in Resource & New Gold Targets” Jones Find – Black Cat ASX announcement 04 March 2022 “Resource Growth Continues at Jones Find” Crown – Black Cat ASX announcement on 02 September 2021 “Maiden Resources Grow Kal East to 1.2Moz” Fingals Fortune – Black Cat ASX announcement on 23 November 2021 “Upgraded Resource Delivers More Gold at Fingals财富”FatingalsEast - 2021年5月31日的Black Cat ASX公告“在指代资源增长持续了强劲”。特洛伊木马 - 2020年10月7日的黑猫ASX公告“黑猫获取为Fingals Gold Project增加了115,000盎司”。玛格丽特皇后，墨尔本联队 - 黑猫ASX公告，2019年2月18日，“强大的处女矿物资源估算在布隆处”异常38 - 黑猫ASX公告，2020年3月31日，“ Bulong Resource跃升为“ Bulong Rogghs”“ Bulong Rogghs跃升了21％至294,000 OZ”。 Tap，Rowe的发现 - 黑猫ASX公告，2020年7月10日，“ JORC 2004资源转换为Jorc 2012 Resources”
增强培训，技能获取和机器人模拟
在混合现实（MR）设置中使用触觉反馈的引言是改善培训，技能学习和机器人模拟的一种新方法。随着虚拟和增强现实的发展，触摸互动已经变得越来越重要，连接物理和数字体验。触觉反馈通过创建模仿触摸的现实感觉，并有助于学习，尤其是对于复杂的任务来增强用户参与。在培训情况下，这种感官增加有助于受训者立即对其工作进行反馈，从而通过反复练习来支持技能发展。此外，机器人模拟中的触觉信号可以增强人类和机器人如何共同工作，从而创建一种对良好的远程操作和自主系统至关重要的伙伴关系。因此，在MR环境中使用触觉反馈具有改变教学方法并提高各个领域效率的许多潜力。
在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。
Diamond IO：晶格的不可区分性混淆的简单结构
难以区分的混淆（IO）已经取得了显着的理论进步，但是由于其高复杂性和效率低下，它仍然不切实际。最近的IO方案中的一种常见瓶颈是依赖自动化技术从功能加密（Fe）到IO中的依赖，该技术需要递归地调用每个输入位的Fe加密算法，这是为实用IO方案的重要障碍。在这项工作中，我们提出了钻石IO，这是一种新的基于晶格的IO结构，它用轻量级的矩阵操作代替了昂贵的递归加密过程。我们的构造在学习中被证明是安全的（LWE）和回避的LWE假设，以及我们在伪甲骨文模型中的新假设（All-Product LWE）。通过利用Agrawal等人引入的伪随机功能的Fe方案。（eprint'24）在非黑色盒子中，我们消除了对先前的Fe-io bootstrapping技术的依赖，从而显着降低了复杂性。剩下的挑战是将我们的新假设减少到LWE等标准的标准，进一步促进了实用和合理的IO构造的目标。
Roig-Merino，Alicia，Urban，Manuela，Bozza，Matthias，Peterson，Julia D，Bullen，Louise，Büchler-Schäff，Marleen，Stäble，Sina，Sina，Van der Hoeven，Franc
干细胞（SC）的遗传修饰通常是使用积分载体来实现的，载体的潜在综合遗传毒性和在分化过程中表观遗传沉默的倾向限制了其应用。细胞的遗传修饰应提供可持续水平的转基因表达，而不会损害细胞或其后代的生存能力。我们开发了非病毒，非整合和自主复制的最小尺寸的DNA纳米摩析器，以持续遗传修饰SC及其分化的后代，而不会造成任何分子或遗传损伤。这些DNA载体能够有效地修饰鼠和人类多物种SC，具有最小的影响，并且没有分化介导的转基因沉默或载体损失。我们证明，这些载体在自我更新和靶向分化在体外和体内的自我更新和靶向分化在体外和体内通过胚胎发生和分化为成人组织的稳健和持续的转基因表达，而不会损害其表型特征。
可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。