最初是作为一种干预措施而开发的,以促进低社会经济地位(SES)儿童的语言发展,4对话阅读是一种反映在共享阅读过程中言语互动和参与度的构造。4通过使用特定类型的提示和响应,护理人员鼓励孩子参加由故事催化的相互对话。4,5行为证据表明,对话性阅读可能会赋予中等至大的好处,包括表达语言,7,8叙事理解,5和注意力,9个基本的新兴扫盲技能。还引用了10个社会情感益处,包括增加的亲子纽带和阅读享受。11,12个培养行为,例如指导儿童的言语和圈式坐姿,也可以提高共享的阅读质量并改善结果。13然而,尽管有高度可变,但共享的阅读质量“对话性”在低社会经济状态(SES)家庭中往往较低。7、14、15因此,诸如伸出手和读取的计划涉及低调,高危家族鼓励提供者在儿科儿童访问期间建模对话阅读。2
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.10.532034 doi:Biorxiv Preprint
摘要 期望塑造了我们的音乐体验。然而,听众形成旋律期望的内部模型仍然存在争议。期望是源于格式塔原则还是统计学习?如果是后者,长期经验是否起着重要作用,还是短期规律就足够了?最后,多长的情境可以影响情境期望?为了回答这些问题,我们向人类听众展示了西方古典音乐的各种自然主义作品,同时使用 MEG 记录神经活动。我们使用各种音乐计算模型(包括最先进的变压器神经网络)量化了音符级的旋律惊喜和不确定性。时间分辨回归分析显示,额颞传感器上的神经活动跟踪旋律惊喜,特别是在音符开始后约 200 毫秒和 300-500 毫秒内。这种神经惊喜反应与感觉声学和适应效应无关。神经惊喜最好由结合长期统计学习的计算模型来预测,而不是简单的格式塔式原则。然而,有趣的是,惊喜主要反映了少于十个音符的短距离音乐环境。我们在公开的 EEG 数据集中展示了我们新颖的 MEG 结果的完整复制。总之,这些结果阐明了在自然音乐聆听过程中塑造旋律预测的内部模型。
本文通过比较现象学和经验主义/媒体考古学方法来研究新的机器聆听技术。现象学将聆听与主观性联系起来,而经验主义则考虑了人类和非人类设备中聆听过程所涉及的技术操作。基于这一理论框架,本文对版权检测中使用的两种算法进行了媒体考古学研究:“声学指纹”和“音频水印”。在声音识别算法的技术操作中,经验分析表明多种空间共存:从发生在三维物理空间中的“声音事件”,到其在矢量空间中的数学表示,再到数据处理和机器对机器通信的一维信息空间。回顾德勒兹对“褶皱”的定义,我们将技术文化介导的声音中这些共存的空间维度定义为机器聆听的“折叠空间”。我们进一步论证了机器聆听中的空间问题在于自动识别的声音事件几乎无限的变化。困难在于调和声音传输的理论上持久的信息与受空间影响的声音的偶然表现。为了让机器能够处理特定于地点的声音,识别算法需要在信号处理层面重建三维空间,这是一种对声音现象的逆向工程,让人想起沃尔夫冈·恩斯特定义的“隐性声音”概念。虽然用来描述机器聆听的隐喻和社会表征往往是拟人化的——而“聆听”一词在指代数值运算时,本身就可以看作是一种隐喻——但我们认为,人类聆听和机器聆听都是在社会技术网络中共同定义的,其中聆听空间不再与聆听主体的位置重合,而是由人类和非人类机构协商确定的。
问候大家。是Meadare&Medicaid Services中心Medicare中心主任Meena Seshamani博士或CMS。CMS管理Medicare,这是我国家的联邦保险计划,针对超过6500万的美国人和残疾人。 我非常感谢你们每个人都花点时间加入我们。 ,Medicare首次能够直接通过拜登总统的较低成本处方药法,《降低通货膨胀法》而直接谈判处方药的价格。 Medicare直接谈判药品价格的新能力对消费者和患者的好处是巨大的。 以及法律中其他规定,使医疗保健和处方药更负担得起,谈判增强了Medicare现在和世代相传的Medicare服务人员的能力。CMS管理Medicare,这是我国家的联邦保险计划,针对超过6500万的美国人和残疾人。我非常感谢你们每个人都花点时间加入我们。,Medicare首次能够直接通过拜登总统的较低成本处方药法,《降低通货膨胀法》而直接谈判处方药的价格。Medicare直接谈判药品价格的新能力对消费者和患者的好处是巨大的。以及法律中其他规定,使医疗保健和处方药更负担得起,谈判增强了Medicare现在和世代相传的Medicare服务人员的能力。
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已发现,句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中,会使用相同的区域,但根据模态的不同,它们的激活强度会有所不同。在本研究中,我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强,并且在生成过程中上调,可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低,并且仅在成分较大时才增强,这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此,这些结果表明,额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调,为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
混乱而复杂的听觉世界无法总是通过具体的、手动的助听器记忆来适应。Starkey 助听器一直采用自动环境分类系统,作为轻松聆听体验的基础。该系统监控环境并相应地调整助听器参数。当助听器用户从一个聆听环境移动到另一个聆听环境时,这种自动适应可以无缝运行。实现这种体验不仅需要精确描述环境及其声学特性,还需要一个提供适当适应度的技术先进的系统。这让助听器佩戴者能够将注意力集中在当下发生的事情上,而不是助听器上。这是轻松聆听体验的基本要素,已被纳入 Evolv AI 助听器中。
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