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大脑网络互连动力学解释听力行为的元认知差异
复杂的听觉场景构成了一个挑战，对倾听的倾听，使听众的感知决策更加慢和不确定。我们如何从与聆听行为控制有关的皮质网络的动力学中解释这种行为？我们在这里遵循以下假设：在挑战聆听情况下的人类适应性感知得到了对n = 40名参与者（13名男性）样本中的听觉网络的模块化重新配置的支持，他们接受了休息状态和任务功能功能磁共振成像（fMRI）。对空间选择性听觉注意任务的个人滴定的平均准确性约为70％，但在听众的响应速度上产生了相当大的个体差异，并在其自身的知觉决策中报告了信心。全脑网络模块化通过重新设置听觉，cinguloopercular和背注意网络，从静止性到任务增加。特定的，在任务相对于静止状态的任务期间，听觉网络和Cinguloopercular网络之间的互连性减少。此外，背注意网络和CingulooperCular网络之间的互连性增加。这些互连动力学可以预测响应信心中的个体差异，其程度在判断不正确后更为明显。我们的发现在元认知评估中，在挑战性的聆听情况下，听觉和注意力控制网络之间的功能互动与注意力控制网络之间的行为相关性，并暗示了两种功能上可解散的皮质网络系统，这些系统塑造了个人在适应性听力行为中个人之间相当大的元认知差异。
人工智能、沉浸式技术和创造力
两小时的会议以参与者进入一个黑匣子般的工作室开始，工作室中有四组创作者设置了四个工作站，工作站配有笔记本电脑和屏幕，这些创作者在自己的项目中使用了人工智能和沉浸式技术，从世界构建和讲故事到生成视觉效果作为规划工具。其中，设计师兼活动家 Magda Mojsiejuk 以“Pecha-kucha”风格开始，解释了与人工智能相关的词汇，如算法、大型语言模型、深度学习、自然语言处理、机器学习等。人工智能作为一种强大的技术，可以应用于我们生活和社会的各个方面。在本次会议上，重点是生成式人工智能，可以简单地描述为“创建文本、图像或音乐等的人工智能”。通过这个简短的介绍，观众了解了一些关于人工智能的基本概念和事实，例如这些人工智能模型是如何在数据集上进行训练的，例如“chatGPT”表示聊天生成预训练变压器。 Magda 也提到，人工智能近来取得的突破性进展，是受到人类大脑的启发。研究人员制造出类似大脑的人工神经元和神经网络，以提升人工智能的学习能力。从这个意义上讲，机器就像人类一样在学习。与此同时，谷歌的另一款人工智能 Gemini 帮助 Magda 整理了词汇表。现场有三分之一的听众举手表示，自己对这些技术术语不够熟悉。许多与会者认为，这个简短的介绍很有启发性，对本环节的后续讨论很有帮助。Magda 邀请听众在演讲结束后到她的站点，亲身体验使用另一款生成式人工智能“Midjourney”生成图片，然后只需非常简单的设备，就可以生成有形的宝丽来照片。
高强度空气超声波暴露对...的影响
有关安全超声暴露限值的规定是基于数量非常有限的研究，这些研究仅将听力阈值变化视为听力缺陷的指标。当前研究的目的是评估高强度超声暴露对一系列听力功能指标的影响，包括听力阈值以及听力缺陷的亚临床指标：噪声中言语理解、超阈值听觉脑干反应波 I 幅度和延迟以及对调幅 (AM) 音调的频率跟随响应水平。在一组 9 名年轻听众中，对左耳暴露于高强度超声之前和之后这些指标的变化进行了评估。这些变化与对照组 9 名年轻听众的变化进行了比较。暴露包括在每个级别上以 105、110、115 和 120 dB SPL 的水平呈现 18 40 kHz AM 音调 19 持续 10 分钟，再加上在超声波检测任务期间暴露 20 40 kHz 未调制音调，总持续时间为 50 秒。与对照组参与者相比，暴露组参与者的左耳与右耳相比，没有发现任何听力功能测量值有显著变化。在暴露于 AM 音调期间获得的脑电图记录未显示调制频率或超声音调的低频次谐波处有显著的锁相活动。九分之一的参与者能够以高于偶然水平的水平完成超声检测任务，尽管由于实验设置的限制，她能够检测到音调呈现的机制仍不清楚。35
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我相信，研讨会会议簿中的口头和海报演示摘要和全文论文将有助于第11届国际生态研讨会中解决的问题（生态学2024）。我想指出，我们很高兴看到第11届国际生态研讨会上以听众以及口头和海报演示的所有利益相关者，科学家，私营部门，公共机构和组织，学生，学生以及对该主题感兴趣的人的代表。此外，我要感谢所有为研讨会组织以及公共机构和组织，私营部门的代表和利益相关者以及代表我们大学和我本人贡献的私营部门的代表和利益相关者。
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LP Digital 的 Sauti Zao 项目赢得 2024 年美国
Sauti Zao 项目的核心是 Siasa Zetu 播客，这是一个由年轻人主导的系列节目，探讨政治决策如何影响坦桑尼亚社会。播客为坦桑尼亚人提供有关治理、经济和社会福利的见解，促进公民与决策者之间的对话。通过与专家和领导人的对话，Siasa Zetu 揭示了当前的政治格局，并在坦桑尼亚走向 2025 年选举之际提出了建设性的改进建议。每一集节目不仅旨在提供信息，还旨在吸引听众，鼓励他们参与治理进程并倡导积极变革。
实用程序分析301：电源系统的机器学习和大数据分析以及有关此培训的智能电网，本课程提供
实用程序分析301：电源系统的机器学习和大数据分析以及有关此培训的智能电网，本课程提供了背景信息，现实世界的开发经验以及对大数据分析和电源系统中的大数据分析和机器学习的深入讨论。将讨论智能电网中的大数据的值，速度，音量和多样性。将涵盖机器学习算法的基础知识，例如无监督的学习，监督学习和强化学习算法。将介绍大数据分析和机器学习在传输系统，分配系统和电力市场中的重要现实应用。听众此培训旨在以下受众：
为 2024 计划年度 (PY) 开放注册做好准备
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