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NECA透明度报告在
运输策略。增强的合作伙伴关系。Stagecoach Services Ltd。供应和服务384199其他雇用和签约服务1048-Nemca-Tra- 10-2024-19 06/11/2024£173,350.93£173,350.93
通过 WhatsApp 群聊技术提高教师学习社区的有效性：会计教师的声音
在南非学校环境中，教师学习社区 (TLC) 的参与主要以面对面的形式进行。然而，随着 COVID-19 疫情的爆发，一些农村教师开始更多地采用协作方式，优先使用 21 世纪的通信技术。在本文中，我们报告了一项定性案例研究的结果，该研究位于一个解释性范式中，我们探讨了一组农村会计教师如何利用 WhatsApp 消息技术来提高 TLC 的有效性。这项研究以实践社区理论和乡村生成理论为基础。数据来自 15 名有目的且方便抽样的参与者的半结构化个人电话和基于 WhatsApp 的焦点小组讨论。对数据的主题分析揭示了教师在危机时期参与不间断协作的能力，以及分享和支持有效教学和学习的文化的改善。结果表明，在研究环境中存在通信基础设施不足的问题，这影响了 TLC 的有效实施。这些研究结果还强调，需要优先提供通信基础设施，以帮助农村教师充分利用现代通信技术在虚拟空间中开展协作。 关键词：会计教师；实践社区；农村环境；教师学习社区；教师专业学习；基于 WhatsApp 的群聊 简介 随着南非基础教育体系不断合理化，以减轻种族隔离造成的隔离教育制度的影响，教师学习社区 (TLC) 的形成已成为学校体系的重要组成部分 (Trust & Horrocks，2017)。在本研究中，我们使用术语“教师学习社区”(TLC) 来指学习社区中的专业人员教师。鉴于“专业学习社区”(PLC) 是文献中广泛使用的术语，我们交替使用这两个术语。PLC 被认为可以增强教师和学习者的教学和学习机会 (Hairon & Tan，2017；Trust & Horrocks，2017)。这是因为 PLC 促进了教师之间的协作学习环境（Hairon & Tan，2017 年）。然而，南非农村地区存在沟通困难，因为学校通常相距甚远，基础设施缺乏（Motshekga，2020 年）。2020 年南非爆发的冠状病毒病 (COVID-19) 疫情迫使许多组织（包括学校）重新设想开展业务的方式并引入创新的新方式（Dube，2020 年；Kwatubana & Molaodi，2021 年）。在这方面，改善农村地区 PLC 的工作不能落后。因此，尽管这些学习社区主要通过面对面交流进行，但有人认为，教师可以访问互联网，这为教师创造了在虚拟领域实现面对面社区交流现代化的机会（Trust & Horrocks，2017）。这使教师能够随时与不同地点的同事联系，以追求改进的教学实践，从而提高课堂成果。鉴于偏远地区的教师难以充分参与面对面的学习社区活动，教师在虚拟领域的参与似乎已成为农村教师在共同平台上方便地与他人交流的又一条途径（Maher & Prescott，2017）。
2030 年的药剂师：加强消费者的声音
我们认识到，原住民和托雷斯海峡岛民的历史和文化与澳大利亚的集体历史和文化密不可分，是值得骄傲和庆祝的事情。这体现在对文化多样性的认可，以及对世界上最古老的现存文化的丰富性、力量和韧性的认可。我们认识到，这包括文化习俗的延续，包括使用丛林药物、语言和与国家的联系。原住民和托雷斯海峡岛民是我们的第一批药剂师。
全球对中国房颤治疗的看法
人口老龄化，加上缺乏运动、肥胖、血脂异常、高血压和糖尿病的普遍存在，导致中国心房颤动 (AF) 的发病率和患病率显著上升。管理临床复杂的 AF 患者带来了重大挑战。目前的指南提倡使用 ABC（心房颤动更好护理）路径进行整体或综合管理。遵循 ABC 路径已被证明对改善临床结果有显著益处。mAFA II 试验（用于改善心房颤动筛查、患者参与和优化综合护理的移动医疗技术）探索了移动医疗技术支持的综合护理方法在降低再入院和临床不良事件风险方面的潜力。然而，城乡之间仍然存在差异，农村老年人自己使用智能设备的可能性极低。因此，移动端AF应用策略在农村地区的应用前景受到很大限制。
引用：Sawaki，T。（2020）。互动声音结构文本：对int
引用：Sawaki，T。（2020）。相互作用的声音结构文本：对历史论文介绍性章节中跨结构单元的对话元素的定量研究。语言功能，27（2），174–206。https://doi.org/10.1075/fol.17037.saw这是作者的作品版本，该作品被接受，以发表语言功能。由出版过程产生的变化，例如编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制
有一个不可思议的山谷吗？调查听众对现实综合声音的评估
探索不可思议的山谷效应（UVE）是对几乎但不是人类的实体的厌恶 - 一直是人类机器人相互作用研究的富有成效的主题。含义 - 在各种设置中，越来越多地反驳现实的文本到语音（TTS）声音。在这项工作中，我们旨在描述综合声音的人类相似性和愉悦性之间的关系，并在听众的评估中寻求听觉uve的证据。在在线主题间示例中，听众对使用单个扬声器的数据进行了培训，对一系列操纵的TTS声音进行了评分。所获得的证据与现实主义和批准之间普遍正面的平稳性兼容。所有使用的TTS声音平均收到了低于50％的“人类风格”的评分，因此有关uve的结论，即对被认为是非常人类的声音的负面反应，无法从这些数据中得出。我们的结果表明，尽管相关的相关性，但对于相对较高的高度来说，高现实主义可能不是必需的。平均而言，音高变化降低的声音被评为“愉快”和“友好”的高度两倍，就像“像人”一样。俯仰变化与感知现实主义之间的关系被检查并确定为进一步研究的方向。索引术语：语音综合，语音韵律，音调变化，人类计算机相互作用，TTS评估
2023增强声音并为所有人腾出空间
本文档包含前瞻性陈述，包括但不限于贝尔预期的资本支出和网络部署计划，我们的环境，社会和治理（ESG）的目标以及预期的收益，包括在不限制的情况下，我们的目标是对多样性，公平性，公平性，包容性和遗产，我们的目的和战略性的范围，以及其他规定，以及其他规定，以及其他规定，以及其他规定，以及其他规定，以及其他规定，以及其他范围，以及其他规定，以及其他范围，以及其他规定，而不是其他限制。当我们使用我们所知道的和期望今天对未来的声明时，我们发表的陈述是前瞻性的。前瞻性陈述通常由假设，目标，指导，客观，前景，项目，策略，目标，承诺以及其他类似表达方式，未来或有条件动词（例如目标），预期，预测，预期，期望，预期，预期，计划，计划，计划，寻求，努力，努力，努力和意志等单词来确定。所有这些前瞻性陈述都是根据适用的加拿大证券法和1995年《美国私人证券诉讼改革法》的“安全港”规定做出的。
失明会影响情绪的真实性感知：行为和ERP证据
将自发性（真实）与自愿性（姿势）情感表达区分开来是一项重要的社会技能（Anikin＆Lima，2018； Gervais＆Wilson，2005）。我们可以对我们的情绪表达情绪（例如，当亲戚死亡时哭泣），但我们也可以调节并自愿控制它们（例如，嘲笑朋友的笑话让他们开心）。一个有目光的人学会了根据多感官提示（例如面部，身体和人声表达）的组合来解码他人的情绪状态。相比之下，盲人个人仅依靠声音提示。理解视力的丧失是否会影响解释他人情绪和感情的能力，因为盲人个人通常需要在日常生活中信任他人（例如，在不知名的街道上寻求指导时）。
Shapers & Shakers 年轻人在世界的声音...
本研究旨在深入了解人工智能的世界以及它如何影响年轻人和更广泛的青年部门。通过研究为制定人工智能政策而设计的机构和替代空间，它描绘了年轻人参与（或不参与）塑造人工智能 (AI) 治理流程和人工智能技术的主要空间和实践。这项研究并不是对所有年轻人可以发表意见的举措的广泛介绍，但它是有兴趣将青年与人工智能联系起来并希望开始这一主题之旅的组织的起点。年轻人在塑造他们所生活的世界方面的能动性并不是一个新话题，然而，当审视新的数字技术时，他们往往被视为消费者，而不是可以塑造人工智能政策和技术的合法利益相关者。在此背景下，该研究旨在弥合这一差距，既提供现实检验，也为未来的举措指明方向。
机器人声音和出现对用户的影响...
THE EFFECTS OF ROBOT VOICES AND APPEARANCES ON USERS' EMOTION RECOGNITION 1 AND SUBJECTIVE PERCEPTION 2 3 SANGJIN KO 1 , JACLYN BARNES 2 , JIAYUAN DONG 1 , CHUNGHYUK PARK 3 , AYANNA HOWARD 4 AND MYOUNGHOON 4 JEON 12* 5 6 1 Grado Department of Industrial and Systems Engineering, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, USA 7 2 Department of Computer科学，密歇根州技术大学，美国密歇根州霍顿8 3美国乔治华盛顿大学乔治华盛顿大学生物医学工程系9 4美国俄亥俄州立大学电气和计算机工程系，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，美国俄亥俄州，美国俄亥俄州10 11 *通讯作者：Myounghoon Jeon Tel。： +1-540-231-3510，电子邮件：myounghoonjeon@vt.edu 12 13作为社会机器人在人们日常生活中的影响，对人们了解人们对机器人的看法，包括社交性，14信任，接受，接受和偏好的研究变得更加普遍。研究已经考虑了表达机器人情绪的视觉，声音或触觉提示，而15的研究几乎没有研究在研究影响情绪感知的不同因素之间的相互作用时提供了整体观点。我们通过改变机器人的语音类型，外观和17个情感，调查了在对话任务中用户对机器人的多个方面。在我们的实验中，二十名参与者与两个具有四种不同语音类型的机器人进行了互动。当参与者向机器人阅读18个童话故事时，机器人发表了7种情感的声音反馈，参与者通过19次调查评估了机器人的个人资料。纯语音条件的后续研究（n = 10）证实了实施方案的重要性。结果表明，1）情感感知的准确性因情绪的不同而有所不同，2）常规的人类声音20显示了更高的用户偏好和自然性，3）但是，特征性的声音更适合表达情绪的表达情绪高度明显高21，而4）参与者表现出比与人类动物robot相比，参与者表现出更高的情感识别的精度。这项研究的结果23可以提供设计社交机器人所需的准则，这些机器人在机器人24和用户之间的对话中考虑情感方面。25 26关键字：社交机器人；会话代理；情感声音；用户感知；用户偏好27 28