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语言的轻推和与机器人，智能扬声器和人类的言语互动
摘要本文介绍了人类，胡椒机器人，Google Home Smart-Sparter或其他人之间二元相互作用的数据收集方法和情感注释。收集的16个小时的录音被用来分析改变某人关于对会话代理类型的生态行为的看法，那种轻度和说话者的情绪状态的倾向。我们描述了数据收集和注释的统计数据。我们还报告了第一个结果，该结果表明，人类对人类的意见改变了与人类更多的问题，甚至是对主流思想的看法。我们观察到某种情绪状态与对话者与人类受到影响的倾向之间的相关性。我们还报道了研究研究人类相似性对语音使用我们数据的影响的结果。关键字：语言推销，人类计算机互动，语料库创建
媒体宣传的不言语 - 重新启动到促进...
媒体对所有媒体公司的声明2024年3月14日，自由州工厂重新启动以促进经济并创造就业机会，并在两周前举行的成功的自由州投资会议之后，自由州政府启动了翻新计划，以升级2023年3月12日在Botshabelo Industrial Park上升级国有工厂。这项倡议来自自由州政府的投资会议承诺，该省将着手进行变革性的模式，以创造有利的生态系统，以实现业务增长和创新，重塑经济格局，以应对社会经济挑战，失业，贫困和贫困，以提高人们的生活。通过Destea，自由州政府专注于在Qwaqwa的Botshabelo升级工业园区，其中包括Maluti在Harrismith的Phofung Procement Croppings Promance Zone，以允许投资者扩大其服务并创造就业机会。在自由州工业园区的18个820个工作中，Botshabelo工业园有6000人工作，如果可以最佳利用工厂，则有可能增加5000个工作岗位。在发布当天，纳利迪·帕哈洛（Naledi Phahlo）女士是卫生解决方案的创始人兼总监 - 在波特沙贝洛工业园区的一家翻新工厂之一，他为家庭和工业用途，灌木丛，差异人，差异化产品以及汽车清洁产品以及PPE企业提供的企业企业提供了友好的业务，并在她的企业中提供了自由企业，并提供了自由企业，该公司的工业用途，工业用途，工业用途和工业用途。“我在我的企业家之旅中真正见证了上帝的忠诚。我很荣幸成为年轻的商人之一，他在簿记培训中见证了自由州政府的协助，无论是财务和非财务支持，以维持我的业务，为经济做出贡献并创造就业机会。我是Destea 2023年青年商务推销计划的获胜者，并将业务价值数量为R120000。此外，我还得到了电源混合设备的协助，并提供了成为Saitex参展商的一部分的机会。为非洲买家和卖家提供市场访问展览，我会见了来自赞比亚的潜在买家，这些买家有兴趣批量购买我的产品。然而，为了完成合同的最终确定，他们访问了我的公司，并意识到操作空间没有达到标准，因为我是从密封的空间中运营的，因此使他们担心并怀疑我的能力。
cuet_binary_hackers in Climateactivism 2024：仇恨言语事件中基于变形金刚的模型的全面评估和卓越性能
气候变化对我们环境和生活的不断升级促使气候变化行动主义激增。但是，诸如Twitter之类的社交媒体平台的滥用为仇恨激进主义，针对个人，组织或整个社区的仇恨打开了大门。此外，推文中对立场的识别也具有至关重要的意义，尤其是在理解行动主义成功的概述中。因此，为了应对检测此类仇恨推文，确定其目标并从Tweets的立场的挑战，此共享任务引入了三个子任务，每个任务都旨在提及一个提到的问题。我们在所有三个子任务中都涉及，在本文中，我们在不同的机器学习（ML），深度学习（DL），混合动力和基于变压器的模型之间进行了比较分析。我们的方法涉及对模型的适当高参数调整，并通过数据过采样来有效地处理类不平衡数据集。值得注意的是，我们的微调M-Bert在子任务A（仇恨语音检测）中获得了0.91的宏平均F 1分数，在子任务B（目标识别）中达到了0.74。另一方面，气候 - 伯特在子任务中的F 1得分为0.67。这些分数将我们定位在前沿，在各个子任务中获得第1，第6和15位。github 1中提供了任务的详细信息信息。
在多模式仇恨言语事件检测2024
随着社交媒体平台的迅速崛起，社区能够更方便地与世界分享其兴趣和利益。这又导致了个人能够通过使用模因传播可恨的信息。此类材料的分类不仅需要查看单个图像，还需要考虑串联中的提交文本。观察图像或文本分别提供完整的文本。在本文中，我们描述了我们对案例2024年多模式仇恨言论共享任务的仇恨模因分类的方法。我们在两个子任务中使用了相同的方法，该方法涉及基于使用基于BERT的模型的文本和图像特征的分类模型（剪辑）。然后，我们利用由两个模型在整体方法中创建的预测。这种方法分别在两个子任务中排名第二。
言语3的比赛（赚取的奖励） DR 319/90 90 条例2024-25
许多网络安全问题与人为因素以及缺乏适当的劳动力技能有关。Serics将制定不同的举措，以帮助和减轻可以将这些问题分组为以下所述的两个类别。1）国家网络安全学院的主要目标包括：解决网络安全的技能短缺和性别差距，涉及主要是意大利学校的年轻学生，从小学到高中和高中和大学提供持续教育和培训的机会网络安全。通过增加网络安全国家实验室收集的经验，将激活和改进几个计划，每个计划根据他们的年龄，类型的学校和地理位置来更好地满足学生的要求；所有程序都将基于实际经验。将特别关注培训教师，培训师，教师和参与学院培训活动的教授。
关于童年言语失调的立场论文（CAS）
语音的儿童失用（CAS）是一种罕见的运动语音障碍，可降低语音的清晰度。它是诊断类别语音疾病（SSD）的子类型。在2024年之前，在英国，言语的儿童失用（CAS）被称为发育性言语障碍（DVD）。但是，CAS一词现在在英国采用，在所有情况下取代DVD，以与既定的国际术语保持一致。术语中的这种变化将使CAS，他们的家人以及言语和语言治疗师（SLT）的个人受益。由于CAS在所有研究和大多数在线信息和支持中都使用，因此此更改将有助于访问具有CAS及其家人的个人以及SLTS访问快速增长的证据基础的适当在线信息。
在言语生成过程中利用脑电图进行超声舌像预测
之前已经开展了初步研究，提出了使用脑信号（例如非侵入性EEG和侵入性sEEG / ECoG）的基于语音的BCI，但缺乏综合方法来研究非侵入性大脑，发音和语音信号，并分析大脑中的认知过程，发音运动的运动学和由此产生的语音信号。在本文中，我们描述了我们的多模态（脑电图，超声舌成像和语音）分析和合成实验，作为可行性研究。我们扩展了使用基于超声的发音数据对语音生成过程中记录的脑信号的分析。从用EEG测量的脑信号中，我们使用完全连接的深度神经网络预测舌头的超声图像。结果表明，EEG和超声舌头图像之间存在微弱但明显的关系，即网络可以区分发音语音和中性舌头位置。索引词：超声，EEG，脑机接口
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。
神经相关性和预测婴儿在自闭症可能性升高时的言语和语言发展：系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是一种越来越普遍且异质性的神经发育状况，其特征是社会交流差异以及重复行为，集中兴趣和感觉敏感性的结合。早期的言语和语言延迟是年轻自闭症儿童的特征，是父母报告的第一个关注点之一。经常在孩子第二个生日之前。阐明这些延迟的神经机制有可能改善早期检测和干预工作。为了填补这一差距，这项系统评价旨在综合有关早期神经生物学的相关性和预测，并在患有和没有自闭症家族史的婴儿（EL（EL）（EL婴儿）和低可能性（LL婴儿（LL）（LL婴儿）中，分别为自闭症患者（分别为自闭症患者），分别具有自闭症的家族史（分别为自闭症），分别具有自闭症的家族病史，分别为自闭症的家族病史（分别为自闭症患者）提供了言语和语言发展的证据。使用结构磁共振成像（MRI; n = 2），功能性MRI（FMRI; n = 4），功能性近交光谱（FNIRS; n = 4）和电脑图（eegnirsography; n = 14 = 14 = n = 14 = 14。出现的结果中出现了三个主要主题：与LL婴儿相比，EL婴儿表现出（1）非典型语言相关的神经横向化； （2）结构和功能连通性的改变； （3）神经对语音和非语音刺激的神经敏感性的混合纤维，最早在6周大时发现了一些差异。这些发现表明，在明显的行为延迟出现之前，神经影像学技术可能对言语和语言延迟的早期指标敏感。未来的研究应旨在统一神经影像范围内和跨神经影像范围内的实验范式，并探讨在非学术，基于社区的环境中实施此类方法的可行性，可接受性和可伸缩性。