XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于人工智能的 BIM 数据管理语音助手
现有的采用自动语音识别 (ASR) 技术从 BIM 模型中检索信息的系统无法提供远程交互、检索广泛的数据并自动化整个过程。这对残障人士来说尤其成问题。本文为这一理论和方法上的差距提供了一种双向、自动化和不可知的解决方案。使用 Amazon Alexa（作为 AI 语音助手平台）开发了一个“概念验证”原型来测试适用性。结果表明，创建和检索的信息是有效的。此外，所提解决方案的组件之间具有高度的互操作性，包括 AI 语音助手界面和中介环境，用于将口头请求和检索信息转换为 CSV 文件。未来的研究将扩展创建的解决方案以从 BIM 云模型中检索和访问信息。
引用：Johns G，Whistance B，Khalil S等。威尔士数字NHS：基于22个978例患者和诊所的声音的编码可靠性分析
摘要简介在英国威尔士的视频咨询（VC）的使用迅速扩大。先前的VC证据是小规模项目和评估的主题。启用技术的护理Cymru是一项全韦尔人数字服务，推出了数字干预措施并在大规模上进行评估，从而捕获了威尔士的代表性数据集，因此捕获了广泛的国家卫生服务（NHS）专业。目的是使用NHS Wales VC服务从患者和临床医生那里提取和分析叙事反馈6个月（2020年9月至2021年3月）。设计了横断面研究的编码可靠性方法。从威尔士的所有卫生委员会设置。威尔士的初级，中学和社区护理环境中的NHS患者和临床医生的参与者。结果数据是关于风险投资的收益，挑战和可持续性的。使用六个域摘要进行了编码可靠性分析，其中包括：“ VC的易用性”； “个人风格”； “ VC的好处”； “ VC的挑战”； “技术质量”；和“建议和未来使用”。还包括另外17个子域。为患者和临床医生提供了直接引用。结论总共包括22个978名参与者。这些数据有助于证明NHS远程服务通过VC方法可以非常令人满意，接受良好且在临床上合适，从而产生许多好处。尽管如此，数据并非没有围绕VC参与的挑战。NHS威尔士风险投资服务公司（NHS Wales VC）进行了大规模评估，并证明了VC具有长期可持续性的潜力。将来，使用“混合方法”进行NHS预约，以临床评判并以患者选择为中心。
语音敏感听觉皮层中情绪韵律的神经解码可预测儿童的社交沟通能力
在社交互动过程中，说话者通过声音传达有关其情绪状态的信息，这被称为情绪韵律。人们对儿童情绪韵律解码背后的确切大脑系统以及这些声音线索的准确神经解码是否与社交技能有关知之甚少。在这里，我们通过研究韵律的神经表征及其与儿童行为的联系来解决发展文献中的关键空白。多元模式分析显示，语音敏感听觉皮层的双侧中颞上沟 (STS) 分区中的表征解码儿童的情绪韵律信息。至关重要的是，中颞上沟的情绪韵律解码与标准化的社交沟通能力测量相关；对颞上沟韵律刺激的更准确解码预示着儿童的社交沟通能力更强。此外，社交沟通能力与解码悲伤特别相关，强调了调整负面情绪声音线索对于增强社交反应能力和功能的重要性。研究结果表明，语音敏感皮层检测言语中情绪线索的能力可以预测儿童的社交能力，包括与他人交往和互动的能力，从而弥补了一个重要的理论空白。
大脑在睡眠期间选择性地接收陌生的声音
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参议院行动：议案：薪酬公平——提议批准薪酬投资计划及其建议的变更。表决：口头表决通过
“划船而非漂流”2030 战略计划以学生为中心，强调我们的学生将接受以文科为基础、融合批判性和创造性探究的个性化教育；与教师和员工建立关系，促进个人发展；获得为校友提供向上流动的技能和知识；共同致力于包容、公平和多样性的价值观。为了实现这一战略计划，“增强和投资”机构优先事项认识到，我们必须为我们的教师和员工提供他们作为专业人士、教育工作者和生活取得成功所需的支持。实现这一目标将有助于吸引和留住高素质的教师和员工，他们对为我们的学生提供强有力的支持和创造以学生为先的环境至关重要。大学致力于营造一种环境，让社区所有成员的个人福祉和归属感对我们的集体成功至关重要。
对话角色对语音人工智能和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加州大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音人工智能对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音人工智能系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者一起完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。语音对齐通过相似性评级进行评估，使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅向人类对话者靠拢。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地向人类对话者靠拢。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话
对话角色对语音 AI 和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加利福尼亚大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音 AI 对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音 AI 系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。通过相似性评级评估语音对齐，并使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅与人类对话者保持一致。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地与人类对话者保持一致。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话角色
空间，连接和语音的重要性
在此版本中，您会发现30个出色的作业，其课程标题从“看不见的敌人 - 诊断细菌感染”到“社交媒体，心理健康和您”。该版本的学者介绍了参加学者计划和UNI Pathways的学生制作的一些最令人印象深刻的文章。大学风格的学习学生在我们的计划中接触的学生旨在为学生提供发展自己的思想和方法的自由。这不仅会帮助继续在大学学习的学生，而且我们认为这些是成人世界中发展的至关重要技能。使用批判性思维的独立学习技巧和支持的发展为年轻人提供了分享他们想法的平台。我们希望这将使这些年轻人有能力参与塑造我们世界的辩论，无论他们是关注育儿行为的神经生物学还是了解是否有外部世界。辉煌的俱乐部热衷于将我们的计划揭露大学的这些重要方面。
使用人工面部图像和语音进行快速串行多模式呈现的脑机接口
多模态刺激引起的脑电图 (EEG) 信号可以驱动脑机接口 (BCI)，研究表明可以同时使用视觉和听觉刺激来提高 BCI 性能。然而，还没有研究调查多模态刺激在快速串行视觉呈现 (RSVP) BCI 中的影响。在本研究中，我们提出了一种结合了人工面部图像和人工语音刺激的快速串行多模态呈现 (RSMP) BCI。为了阐明视听刺激对 RSMP BCI 的影响，分别应用了扰乱图像和掩蔽声音来代替视觉和听觉刺激。我们的研究结果表明，视听刺激提高了 RSMP BCI 的性能，并且 Pz 处的 P300 有助于提高分类准确性。 BCI 在线准确率达到 85.7 ± 11.5%。总之，这些发现可能有助于开发更好的注视独立 BCI 系统。
讲义——中国作为“网络大国”：北京的两大……
作者 R DOSHI · 2021 · 被引用 12 次 — ...没有网络安全就没有国家安全。”5 ...网络安全和信息化是军民融合的重点领域和前沿领域。
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资产管理人员的管理实践通常集中在广泛的问题上，例如公司治理标准，报告透明度和ESG，并包括与公司经理的参与，以解决他们如何应对其特定公司的相关风险。21采用这种方法，资产经理可以促进跨行业和地理位置的最佳实践，并为政策和标准制定的工作做出贡献 - 除了通过参与与各个公司促进这些做法。资产管理人员不使用管理来决定业务策略决策，这是公司董事会和管理层的责任。