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DEPITCM：一种检测抑郁症的视听方法
方法：在本文中，我们提出了基于抑郁症检测模型的视觉和音频（DEPITCM）的多任务表示学习。该模型包括三个主要模块：数据预处理模块，Inpection-Permotal-Channel-Channel-Channel主体组件分析模块（ITCM Encoder）和多级学习模块。为了有效地从音频和视频数据中提取丰富的特征表示，ITCM编码器采用了分阶段的特征提取策略，从全球过渡到本地特征。这种方法可以捕获全局特征，同时在详细信息中强调时间，频道和空间信息的融合。此外，受到多任务学习策略的启发，本文通过合并次要任务（回归任务）来提高整体绩效，从而增强了抑郁症分类的主要任务。
爱尔兰共和国视听行业经济与技能分析
爱尔兰视听产业对文化的贡献巨大，远远超出了直接经济利益或附带溢出效应。虽然这项工作主要侧重于该产业的经济和技能评估，但必须承认该产业在通过银幕讲述故事来推广爱尔兰语言、身份和价值观方面发挥的重要作用。此外，近年来，银幕上对爱尔兰环境、才华和文化的描述显著提高了该国作为旅游目的地的吸引力，例如前往电影《伊尼舍林女妖》中展示的西爱尔兰阿基尔岛和伊尼什莫尔岛等拍摄地的游客数量激增。视听产业也是文化价值的强大创造者，通过在银幕讲述故事来推广爱尔兰语言、身份和价值观。
人工智能时代的电影与视听教育
近年来，有关人工智能教育 (AIED) 带来的新挑战的讨论因学者 (Panciroli, Rivoltella 2023; Soriani, Bonafede 2024; Garavaglia, Petti 2024; Messina 等 2024) 和欧洲委员会、欧洲理事会等国际组织 (Holmes, Persson, Chounta, Wasson, Dimitrova 2022) 的贡献而得到了极大丰富。尽管取得了这些进步，但从业者仍然面临着相当大的不确定性。媒体教育者应如何应对这些发展？学者们正在努力扩展既定的关键框架和教学方法，将人工智能纳入学校课程 (Baldino, D'Asaro, Pedrazzoli 2024; Panciroli 等 2023)，教师和教育工作者也在测试将其纳入日常课程计划的方法。
TEMS 中的 TAMIS - 为视听数据中心奠定基础
为任何行业部门建立数据空间都是一项复杂、多层次的工作，需要采取合作方式，将具有独特观点和专业知识的各种利益相关者聚集在一起。短期内，数据空间必须实用且随时可实施，并且必须满足精心挑选的一组关键用例的要求，对于 TEMS 来说，这涉及八个不同的试验。除了初始部署之外，数据空间还应具有固有的可扩展性和适应性，能够纳入新的参与者、数据产品和服务，以及无缝整合未来的用例。为了确保长期可行性，设计必须结合模块化和可互换的构建块实现，促进开放性、适应性和灵活性，以满足新兴需求并随着时间的推移纳入创新解决方案。
研究生成AI在音乐和视听行业中的经济影响
这项研究提供了PMP策略对使用生成AI服务在2028年截止的两种曲目中使用的演变和影响的独立和客观观点。历史数字和预测假设基于市场数据，相关基准和对行业专家的访谈：集体管理组织（CMOS），创作者，技术参与者，生产者，出版商，出版商，DSP和机构参与者代表这两个行业。3
iris 2024 -AI和视听部门：浏览当前法律景观
第三部分解决了AI向视听部门提出的五个关键问题。第4章，由马尔特·鲍曼（Malte Baumann）和扬·诺德曼（Jan Nordemann）（柏林律师事务所诺德曼（Nordemann））讨论了生成AI时代的作者身份，责任和透明度。第5章，凯尔西·法里什（Kelsey Farish）（伦敦审查和清理），考虑了保护演员的形象，声音和人格权利免受AI复制的保护。第6章，埃洛迪·米格里奥尔（Elodie Migliore）（斯特拉斯堡大学）审查了AI对劳动法的影响，参考了美国最近的罢工和立法计划。第7章，朱迪特·拜耳（Münster大学），调查了AI在虚假信息和监管措施中的作用。第8章，麦克·伯里（Mira Burri）（卢塞恩大学），探讨了AI对媒体多元化和文化多样性的影响（例如内容个性化和偏见）以及可能减轻这些影响并促进各种内容消耗的监管措施。
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。
视听伽马刺激增强了衰老小鼠的海马神经发生和神经回路的可塑性
体外模型现已成为心脏毒性评估动物模型的现实替代品。但是，实施体外电生理系统来研究心脏细胞所需的成本和专业知识构成了广泛使用的强大障碍。这项研究介绍了一种新型的，具有成本效益的方法，用于使用完全印刷的石墨烯的微电极阵列（PGMEAS）以及开源信号采集系统结合使用的全印刷石墨烯的微电极阵列（PGMEAS）。我们表征了PGMEAS的电性能和生物相容性，观察到低阻抗值和细胞活力。我们证明了该平台从HL-1细胞培养物中记录自发的电生理活性的能力，并监测和量化了它们对去甲肾上腺素的化学刺激的反应。这项研究证明了为体外电生理学产生完全印刷的基于石墨烯的设备的可行性。我们在这里提供的可访问且通用的平台代表了开发心脏安全筛查替代方法的进一步。