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World File Search System元音
对孤立音素的开始和持续神经反应的证据
我们开发了一项基于语音的自定步调光标控制任务，以在单独发出音素（即元音、鼻音和摩擦音）时收集相应的颅内神经数据。两名植入颅内深度电极以进行临床癫痫监测的患者通过实时处理麦克风输入执行闭环语音光标控制。在事后数据分析中，我们搜索了与非特定语音或特定音素的发生相关的神经特征。与之前的研究一致，我们在颞上回的多个记录点观察到了对语音的开始和持续反应。基于高达 200 Hz 的窄频带中的不同激活模式，我们以 91% 的准确率（机会水平：50%）跟踪语音活动，并以 68% 的准确率（机会水平：20%）将单个话语归类为五个音素之一。我们提出，我们的框架可以扩展到其他音素，以更好地描述在没有语言背景的情况下产生和感知语音的神经生理机制。总的来说，我们的研究结果为使用颅内电极开发语音脑机接口提供了补充证据和信息。索引词：音素识别、颅内电极、语音开始、持续语音、脑机接口
帕金森氏病患者患有呼吸机的临床结局
运动，动作的动作，运动迟缓，平衡差，依赖运动减少以及在说话，遗传和便秘期间的面部表情变化（9，10）。此外，PD中痴呆症的风险约为相同年龄和性别的对照组的6至8倍，长期患病率约为80％（11）。语音障碍也很普遍，包括音质肌音障碍，语音障碍，发音和速率以及响度降低，元音集中和不精确的辅音（10，12，13）。除了身体问题外，这些患者还会出现并发症，例如抑郁，焦虑，精神困扰症状和冷漠，每种都会影响患者的生活质量（14，15）。当前，PD没有简单易用的确定性治疗方法。因此，PD在家里或医院对看护人构成了许多挑战。如果护理人员是患者的配偶，他们经常被迫改变角色，必须长期扮演其配偶的角色（16，17）。在住院治疗的情况下，应旨在改善这些患者的健康状况并防止住院并发症（18-21）。改善住院患者健康的一种方法是在ICU中提供医疗和护理，这就是为什么与呼吸机相关的指标是必不可少的考虑因素的原因（22-25）。
研究论文。从...解码汉语音素
摘要 语音脑机接口 (BCI) 可将脑信号转换成口语单词或句子，已显示出高性能 BCI 通信的巨大潜力。音素是大多数语言发音的基本单位。现有的语音 BCI 主要集中在英语，其中单词包含多种音素组合，而中文普通话是一种单音节语言，单词通常由辅音和元音组成。这一特点使得通过直接从神经信号解码音素来开发高性能普通话语音 BCI 成为可能。本研究旨在使用皮层内神经信号解码口语普通话音素。我们观察到发音相似的音素通常由不可分割的神经模式表示，导致音素解码混乱。这一发现表明口语音素的神经表征具有层次结构。为了解释这一点，我们提出在双曲空间中学习音素发音的神经表征，其中层次结构可以更自然地优化。使用中国参与者的皮层内神经信号进行的实验表明，所提出的模型从神经信号中学习了具有判别性和可解释性的分层音素表示，显著提高了中文音素解码性能并达到了最佳水平。研究结果证明了基于音素解码构建高性能中文语音 BCI 的可行性。
由荷兰的鸟类衣原体Abortus引起的社区获得性肺炎
细菌属衣原体由14种影响广泛宿主的ubiq含量组成。物种C. c. trachomatis，C。Pneumoniae，C。Psittaci，C。Caviae，C。Felis和C. abortus在人口间或人畜共患透射后对Humans具有致病性。税收 - 元音研究已经确定了一种新的禽链球菌亚组，该亚组是与C. psit-taci和哺乳动物C. abortus相关的中介（1）。在2024年，禽链球菌与人类呼吸道感染和可能的人类到人类传播有关（2）。我们报告了由尚未与人类疾病相关的禽链球菌基因型引起的严重社区获得性肺炎的病例。在2021年冬季，一名来自荷兰一个居民沿海城镇的74岁男子被送往医院，发烧，混乱和累积性呼吸困难，为期4天。该患者是不吸烟者，并接受了季节性流感和SARS-COV-2的疫苗接种。，他过着社交撤回的生活方式，没有暴露于反刍动物或家禽，尽管他在冬季定期喂食野生水生鸟。他重新接触了包括海鸟在内的野鸟，其中包括手喂食和偶尔与他的衣服上的鸟滴接触。入院时，体格检查显示体温为39.3°C，脉冲为162
农业（荣誉）
I.单位：听力技巧a。聆听的重要性b。聆听类型c。听取的障碍d。有效的聆听ii。单元：语音a。英语的声音：元音和辅音b。音节c。单词压力d。语调III。单位：语法a。协和b。文章c。介词d。时态e。问题标签iv。单位：说话技巧a。问候和介绍b。询问并提供信息c。是的，我们可以巴拉克·奥巴马（Barack Obama）d。同意/不同意e。领导者应该知道如何管理A.P.J. A.P.J.Abdul Kalam V.单位：软技能a。 swoc b。态度c。情商d。 Netiquette e。人际交往能力参考：1。软技能，Alex博士（新德里：S。Chand＆Company Ltd）2009。2。人际交往能力培训，菲利普·伯纳德（Philip Burnard）（新德里：Viva Books Private Ltd）3。每个人的软技能，Jeff Butterfield（新德里：Cengage Learning India Pvt Ltd）2012 4。情绪智力，丹尼尔·戈尔曼（Daniel Goleman）（伦敦：布卢姆斯伯里出版社）1996 5。印度学生的英语语音教科书英语劳动手册，E。SureshKumar，P。Sreehari7。沟通技巧（第二版），Sanjay Kumar＆Pusplata，牛津大学出版社，2016年。
警告选择并发
科学领域：临床和基本肾病学1。项目摘要和工作计划该项目旨在研究PXDN参与肾脏病理生理学，并评估其作为肾脏疾病的生物标志物和/或治疗靶标的潜力。为此，将在健康和病态的人肾脏中表达PXDN的表达，并评估其与患者的临床数据的相关性。此外，将使用体外和体内研究研究该蛋白质在肾脏生理过程中的假定作用。2。8月29日的适用立法第57/2016号法令 - 科学就业RJEC的法律制度 - 在当前的劳工撰稿中，目前的措辞3。总统陪审团：乔·保罗·奥利维拉（JoãoPauloOliveira）；元音：Manuel Pestana，InêsAlencastre；替代者：Benedita Sampaio-Maia 4。工作场所i3s -Alfredo Allen Street，208 Porto，高级石墨烯生物材料研究小组。5。专业类别和每月薪酬初级研究员€2,351.53，对应于单个薪酬表的指数33，其应用程序预计将提供博士后经验降低或博士后没有科学课程的申请。6。竞争的入学要求1。生物医学或生物工程或相关领域的医生程度。2。人类和管状的人类和管状器官的孤立和培养经验； 3。在3D细胞培养模型中的经验，即器官； 4。在细胞培养和分子生物学技术方面的经验；
语言研究理论与实践 目录
常规论文 L2 教师的口头纠正反馈实践与其 CF 信念和学习者吸收的关系 Md Nesar Uddin 远程教学乌克兰语作为外语的讲故事技巧 Natalia Ushakova、Tetiana Aleksieienko、Iryna Kushnir、Iryna Zozulia 和 Tetiana Uvarova 对 J. P. Clark 的“Streamside Exchange”中极性和模态的实用评估 Obinna Inns Iroegbu 和 Olutola Olafisayo Akinwumi 通过 Google Classroom Stream 教授描述性写作：六年级小学生的看法 Shinyee Lim 和 Kimhua Tan 战争诗歌中的意识形态表现：批判性风格视角 Sarab Khalil 和 Wafa' A. Sahan 在沙特 EFL 课堂上通过短信学习：一项关于学习者感知和自主成就的跨大学研究 Abdul-Hafeed Fakih L2 经验对泰语学习者识别英式英语单元音的影响 Patchanok Kitikanan 翻转课堂策略对阿拉伯语作为第二语言教学的影响 Nadia Mustafa Al-Assaf、Khetam Mohammad Al-Wazzan 和 Sanaa Hssni Al-Marayat 印尼文化中的谈判：对印尼语教科书的文化语言学分析 Karmila Mokoginta 和 Burhanuddin Arafah 大印度厨房：家庭中令人不快的大男子主义故事 Lourdes Antoinette Shalini 和 Alamelu C 从符号互动论角度对大学生使用表情符号的实证研究 Yuehua Lu 和 Jiahao Wu
短-Bidelman Lab @ iu
听觉经验的可塑性塑造了大脑对声音的编码和感知。然而，这种长期可塑性是否改变了语音处理过程中短期可塑性的轨迹。在这里，我们探讨了短期和长期神经可塑性之间的神经机械和相互作用，以快速听觉听到对年轻，正常听力的音乐家和非音乐家的同时言语的感知学习。参与者学会了在与高密度脑电图同时记录的约45分钟训练过程中鉴定双元音混合物。我们分析了分别研究频率遵循的反应（FFRS）和事件相关电位（ERP），分别研究了皮层和皮质水平的学习神经相关性。尽管两组都表现出快速的感知学习，但音乐家表现出的行为决策速度比非音乐学家总体上更快。学习与学习相关的变化在脑干FFR中并不明显。然而，可塑性在皮质中很明显，在那里ERP揭示了群体之间独特的半球不对称性，暗示了不同的神经策略（音乐家：右半球偏见；非音乐学家：左半球）。来源重建和这些效果的早期（150-200毫秒）的时间过程局部学习引起的皮质可塑性到听觉感官大脑区域。我们的发现增强了音乐家的领域益处，但表明，成功的语音学习是由听觉可塑性的长期和短期机制之间的关键相互作用驱动的，这首先是在皮质层面上出现的。
do wav2vec 2.0在
言语和语言技术是确定与帕金森氏病（PD）相关的不同语音变化的有效工具，可以早期，更准确地诊断。自我监管的语音预审查的最新进展，尤其是使用WAV2VEC模型，表现出了比传统特征提取方法优越的性能。虽然已成功用于PD检测WAV2VEC 2.0，但需要与WAV2VEC 1.0进行严格的定量比较，以全面评估其在PD中不同语音模式的优势，局限性和适用性。这项研究对三个多语言数据集的WAV2VEC 1.0和WAV2VEC 2.0嵌入的系统比较，使用各种分类方法进行分类（健康对照； HC）和PD语音。此外，两个WAV2VEC版本都针对各种语言环境的传统基线特征进行了基准测试，包括自发的语音，非自发的语音和孤立的元音。采用了多准则的TOPSIS方法来对特征提取方法进行排名，这表明WAV2VEC 2.0在所有语音模式中都始终如一地表现出色，其第一个变压器层展示了上下文任务的最佳性能（阅读文本和独白）及其特征提取器在基于Vowel的分类中表现最佳。相比之下，WAV2VEC 1.0虽然通常超过WAV2VEC 2.0的表现，但在上下文任务中仍然提供了具有竞争性能的替代方案，突出了其对特定应用的潜力，例如联合学习。此比较分析进一步强调了每个WAV2VEC架构的优势，并为它们在PD检测中的最佳使用提供了信息。
数据驱动的机器学习模型，用于解码诱发大脑反应的语音分类
抽象目标。对音频的分类感知（CP）对于了解人脑认为尽管声学特性的广泛可变性是如何感知语音的至关重要。在这里，我们研究了反映语音CP的听觉神经活动的时空特征（即将语音原型与模棱两可的语音分开）。方法。我们记录了64次通道脑电图，因为听众沿声音连续体迅速分类元音。我们使用支持向量机分类器和稳定性选择来确定何时何地在大脑CP中通过对事件相关电位的源级分析在空间和时间上最好地解码。主要结果。我们发现早期（120毫秒）全脑数据解码语音类别（即原型与模棱两可的代币）的精度为95.16％（曲线下的面积为95.14％； F 1分95.00％）。在左半球（LH）和右半球（RH）响应上进行单独的分析表明，LH解码比RH更准确，更早（89.03％vs. 86.45％的精度； 140 ms vs. 200 ms）。稳定性（特征）选择确定了68个大脑区域中的13个兴趣区域（包括听觉皮层，上部回旋和下额回（IFG）]，在刺激编码过程中显示出分类表示（0-260毫秒）。相比之下，有必要15个ROI（包括额叶 - 顶部区域，IFG，运动皮层）来描述以后的分类阶段（后来300-800毫秒），但这些区域与听众的分类听证会的强度高度相关（即意义。行为识别函数的斜率）。我们的数据驱动的多元模型表明，在语音处理的时间过程中，抽象类别出人意料地出现了早期（〜120毫秒），并由相对紧凑的额叶临时 - 直脑脑网络的参与来控制。