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在想象的语音
将想象中的语音从人脑活动转化为声音是一个具有挑战性和吸收的研究问题，可以通过大脑信号提供人类交流的新手段。努力从大脑活动中重建语音的努力表明了他们使用侵入性语音数据的侵入性测量的潜力，但在重建想象的语音方面面临着挑战。在本文中，我们提出了Neurotalk，它将想象的语音的非侵入性大脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型接受了口语脑电图的训练，该语音被推广以适应想象中的言语领域，从而使想象中的语音和声音之间的自然对应是一个地面真理。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而证明了从看不见的单词中进行语音重建的潜力。我们的结果暗示了人类脑电图信号的语音综合潜力，不仅来自口语语音，而且还来自想象中的语音的大脑信号。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
为什么人工智能比我们想象的更难
休伯特·德雷福斯：“第一步谬误是声称，自从我们第一次研究计算机智能以来，我们一直在一个连续体上缓慢前进，而人工智能是这个连续体的终点，因此，我们程序中的任何改进，无论多么微不足道，都算作进步……事实上，在假定的稳步渐进的连续体中存在着不连续性。这个意想不到的障碍被称为常识问题。”
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
想象的语音可以从低
使用脑部计算机界面从神经活动中重建预期的语音对有严重言语生产的人的巨大承诺具有巨大的承诺。在解码公开的语音进展中，解码的想象语音取得了有限的成功，这主要是因为相关的神经信号与公开的语音相比较弱且可变，因此很难通过学习算法来解释。我们从13名患者那里获得了三个电视学数据集，植入了癫痫评估的电极，他们执行了公开并获得的语音生产任务。基于最新的语音神经处理理论，我们提取了可用于未来大脑计算机界面的一致和特定的神经特征，并评估了它们的性能，以在表达，语音和人声表示空间中区分语音项目。高频活动为公开语音提供了最佳信号，但低频和高频功率和局部跨频都导致了想象的语音解码，尤其是语音和人声，即知觉，空格。这些发现表明，低频功率和跨频动力学包含用于想象的语音解码的关键信息。
城市景观的贡献比我们想象的要大......
作者 EN SPOTSWOOD · 2021 · 被引用 162 次 — 区域遗传多样性并为物种适应气候变化下的未来条件提供选择力量。（例如，我们称之为... 的现象
被动所有权份额是你想象的两倍*
我们估计，被动投资者在 2020 年持有至少 37.8% 的美国股市股份。这一估计是基于重组日指数增减的收盘量。37.8% 是之前被广泛接受的 15% 的两倍多，后者代表了所有指数基金的总持股量。此外，37.8% 是一个下限。美国股市真正的被动持股比例必须更高。这一结果表明，在为投资者的投资组合选择建模时，指数成员资格是最重要的考虑因素。此外，研究被动投资兴起的现有模型并没有暗示之前对被动持股比例的估计值太小了 50%。这种疏忽的规模限制了这些模型对政策制定者的用处。
流感比你想象的更严重
• 6 个月至 2 岁的儿童和患有以下任何一种疾病的成人： - 哮喘等慢性胸部疾病或因胸部感染入院的儿童（6 个月至 2 岁）； - 慢性心脏病； - 慢性肝病； - 慢性肾病； - 糖尿病； - 因疾病或治疗（如类固醇或癌症治疗）导致免疫力降低（与免疫力降低者生活在同一屋檐下的人可能也需要接种疫苗）； - 慢性神经系统疾病，如中风、多发性硬化症或影响神经系统的疾病，如脑瘫； - 严重超重（BMI>40）； - 任何其他严重疾病 – 如不确定，请咨询医生。