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生活技能管理
生活技能的第二个重要领域是人际交往和沟通技能。这些技能是我们用来与他人建立联系的技能，因此也是我们之所以为人的重要组成部分。沟通技能通常被视为人际交往技能的一个子集，决策和解决问题也是如此，但两者都非常重要，值得单独考虑。这是一个如此庞大的领域，您可能会发现值得参加我们的人际交往技能自我评估测试，以了解您的倾听和其他人际交往技能有多好。沟通和其他人际交往技能涵盖了广泛的技能，包括：有效的倾听技能，加上澄清和反思等技巧，可以帮助避免误解。口头和非口头交流，包括如何使用您的声音和选择正确的词语，以及使用语调、肢体语言和着装方式。它们有助于建立融洽的关系。不幸的是，在任何交流情况下，有效沟通也存在许多障碍。这些可能导致误解甚至冲突。读写能力：阅读和写作技能 大多数人至少有时会使用书面文字进行交流——通过信件、电子邮件、报告、短信、社交网络信息和其他多种方式。
威廉·R·莱本
姓名：William R. Leben 电子邮件：leben@stanford.edu 家庭住址：1007 41 st St., Apt. 133, Emeryville CA 94608 家庭电话：(510) 842-1134 出生：1943 年 3 月 20 日，伊利诺伊州芝加哥 国籍：美国 过去和现在的工作：在斯坦福大学工作 34 年后，我于 2006 年以语言学教授的身份退休，此后我偶尔会回来教课程。2017-18 年春季学期，我在语言学系教授语调和口音研讨会。2018-19 年春季学期，我在继续学习课程中教授英语单词的起源和结构。2019-2020 年春季，我在继续学习课程中教授广告和说服语言。我主要从事三个领域的工作：英语词汇、非洲语言学以及语言学在语言教学和营销中的应用。我曾在尼日尔、尼日利亚、加纳和科特迪瓦进行过实地工作，研究乍得语和夸语的声调和语调，还与他人合作编写过豪萨语教学书籍和数字材料。
“语音控制轮椅” - ijrpr
老年人和数百万其他人一样，患有瘫痪和残疾，这使他们无法正常互动和满足生活需求。轮椅是增强残疾人行动能力的重要工具。计算机和通信技术的发展促进了满足残疾人需求的智能轮椅的出现。为了帮助残疾人完成日常工作，人们尝试应用现代计算机和通信技术来制造适合他们需要的智能轮椅。这些轮椅需要配备实时计算机控制单元和一组用于导航和避障任务的传感器。残疾人只需移动身体的一部分，使用声音或脑信号就可以控制轮椅。生成引导轮椅的命令的方法主要取决于患者的状况和残疾或瘫痪的程度。在我们之前的研究中，基于眼电图 (EOG) 信号的脑机接口被用于控制电动轮椅。在本文中，语音将用于引导轮椅。语音识别在计算机控制应用中的重要性日益凸显。语音识别技术可评估一个人的语音生物特征，例如频率、语调和语调。
从数据集、预处理、特征和融合方法回顾多模态情绪识别
情感计算是现代人机交互（HCI）中最重要的研究领域之一。情感计算的目标是研究和开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法和系统。情感识别作为情感计算的一个分支，旨在启发机器/计算机自动分析人类情感，已受到各领域研究人员的广泛关注。人类通常通过整合感知到的面部表情、语音语调、言语内容、行为或生理特征信息来观察和理解一个人的情绪状态。为了模仿人类的情感观察方式，研究人员一直致力于通过融合两种或多种模态信息来构建多模态情感识别模型。本文从多模态数据集、数据预处理、单模态特征提取和多模态信息融合方法的角度，对近几十年来多模态情感识别进行了全面的回顾。此外，还指出并讨论了该主题面临的挑战和未来的研究方向。本评论的主要目的是总结最近出现的大量关于多模态情绪识别的研究，并为相关领域的研究人员提供潜在指导，以了解多模态情绪识别的流程和主流方法。
阴影技术：利用前职前EFL教师的观点改进
摘要这项定性研究旨在确定学生对用于提高英语技巧的阴影技术的看法。参与者是16位厄瓜多尔的职前教师，他们参加了奎吠多州立技术大学的民族和外语职业教学法。数据是通过问卷收集的，并根据接地理论进行了分析。研究结果表明，阴影为他们提供了独特的机会，可以在目标语言中发展其流利性，发音和语调。此外，参与者也考虑着阴影，以更自然和自动的方式允许语言模式和语法结构的内在化。因此，这项研究强调了对学生在课堂上使用的教学策略的观点的重要性，以适当地针对每种特定情况进行适当的量身定制。其他研究在厄瓜多尔框架中仍然是必不可少的，以深入研究学生对教育工作者教学技术的看法，尤其是在他们的情感反应方面。关键字：阴影技术；观点；职前老师； EFL;厄瓜多尔。恢复Este estudo Qualitativo teve como objetivo标识为perspectivas dos alunos sobre o uso datécnicade shadowing para melhorar suas suas suas habilidades de fala emInglêsdurante durante um semestre。os参与者圣16 Futuros教授赤道矩阵no curso de pedagogiaemlínguasnacionais e estrangeiras n na na na no ni noriesidadetécnicatécnicade quevedo。数据是通过问卷收集的，并根据建立的理论进行了分析。研究结果表明，阴影提供了一个独特的机会，可以在目标语言中发展其流利性，发音和语调。此外，参与者还认为，阴影允许更自然和自动地将语言模式和语法结构内在化。因此，这项研究强调了了解学生对课堂上使用的教学策略的意见，以使其适当地适应每个特定背景。在厄瓜多尔的背景下，其他研究至关重要，以调查学生对教育者教学的愿景如何影响他们，尤其是在他们的情感反应方面。关键字：阴影技术；观点；培训的老师； EFL;厄瓜多尔。总结这个Tuvo cualitative studice旨在确定有关在一个学期中使用用于Mejor English Habla技能的阴影技术的Los Estudiant观点。los参与者儿子16个生态的未来老师，cursan la carrera de tiggogy of Nationales y Lungs和Extranjeras de La Universidad Technique del Quevedo State。los日期fueron在分析的监护权y上重新删除了
QCE24 技术论文发表指南
内容 关注论文的最重要方面。你没有时间详细介绍所有内容。 请注意，你有 30 分钟的时间来陈述你的论文并回答所有问题（5 分钟用于问答环节） 强调你的工作在量子计算和工程背景下的新颖性和重要性。 清晰的发音 你的声音必须清晰明确。如果你知道你发音困难，请比平时讲得慢一点。 使用语调、重音、速度变化（在重要点放慢速度，在细节或轶事上加快速度）和停顿来吸引听众的注意力和专注力。 视觉辅助工具 使用清晰、易读且设计一致的幻灯片。 如果你包含代码片段或数学表达式，请正确设置其格式。 限制每张幻灯片上的材料量。 确保你的视觉效果足够大，以便每个人都能看到：字体通常至少应为 20-24 号字体。时间安排 练习您的演讲，确保它符合分配的 30 分钟时间段。 最后留出 5 分钟时间用于提问。 观众参与 考虑 QCE24 会议观众的多样化背景，包括来自行业和学术界的研究人员和从业人员。 以易于理解的方式向不同受众解释复杂的概念。 其他资源
使用深度学习和数据增强实现实时语音情感识别
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为可以通过面部表情、肢体动作或语音感知到情绪。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一项挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，目的是仅通过语音语调识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情绪的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和将 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 相结合的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，以便在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总的来说，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
通过长短期记忆循环深度神经网络提高基于脑电图的情绪识别的准确性
人们已经采用了多种方法来辨别人类的情绪，包括分析语音模式和语调（ Moriyama 和 Ozawa，2003；Zeng 等人，2009）。然而，值得注意的是，这种身体状态很容易被操纵或模仿（ Schuller 和 Schuller，2021）。面部表情及其变化通常用于情绪识别；然而，这些表情可以被个人有意修改，这对准确辨别他们的真实情绪提出了挑战（ Aryanmehr 等人，2018； Dzedzickis 等人，2020； Harouni 等人，2022）。 EEG（脑电图）是一种通过测量大脑内集体神经活动产生的电压变化来监测大脑活动的技术（San-Segundo 等人，2019 年；Dehghani 等人，2020 年、2022 年、2023 年；Sadjadi 等人，2021 年；Mosayebi 等人，2022 年）。脑电图是大脑活动和功能的反映，具有多种应用，包括但不限于情绪识别（Dehghani 等人，2011a、b、2013；Ebrahimzadeh 和 Alavi，2013；Nikravan 等人，2016；Soroush 等人，2017、2018a、b、2019a、b、2020；Bagherzadeh 等人，2018；Alom 等人，2019；Ebrahimzadeh 等人，2019a、b、c、2021、2022、2023；Bagheri 和 Power，2020；Karimi 等人，2022；Rehman 等人，2022；Yousefi 等人，2022， 2023 年）。
尼日利亚Pidgin Prosody的定量方法
由多达1亿扬声器说，尼日利亚人是世界上口语最广泛的克里奥尔语言。像许多其他克里奥尔岛一样，尼日利亚的皮金有一个重点的lexifier，但与诸如Igbo，Yoruba和Hausa之类的主要音调语言一起使用。对语言的词汇韵律的大多数描述都将其描述为一种语气语言或音调强调语言，在给定单词中，基本高调的音节仅出现一次。大多数所谓的最小对是单音节和反对词汇和语法函数，其中包括Gó'Go'和Gò'Go'和Gò'Fut'或Déy'tto'和Dèy'Impf'等最常见的例子。所描述的少数多音节最小对包括“父亲”和fàdá'CatholicPriest'，尽管目前尚不清楚该语言的现代品种是否保持了这种区别。这样的分析可以说是压力对色调映射的结果，这一过程通过该过程被压力音节中的音调突出被语调语言的母语人士重新分析为高音调。据我们所知，尼日利亚皮金（Pidgin）的任何主要描述都没有将其描述为一种压力强调语言。西非Pidgin英语的其他品种也被描述为音调，也许最著名的是Pichi，它表现出类似的最小对，并且显然使用了音调在代词上的语法标记。
大脑通信ain通信
众所周知，半手忽视患者的空间和非空间注意方面之间的临床联系；在特定的情况下，警报的增加可以在不断地将注意力分配给对比方面。在关注模型中，这种现象被认为依赖于腹侧皮质网络和背侧皮质网络之间的相互作用，分别缩减了非空间和专注于注意方面。然而，这两个网络之间相互作用的确切神经基础知之甚少。在本研究中，我们包括80例亚急性中风（50％女性；年龄范围：24-96），33例，而无忽视的47例右半球患者，如纸 - 铅笔取消测试所评估。 患者执行了一项计算机上的任务，在该任务中，他们被要求通过按钮对中心目标尽快做出反应，该目标是先于或不采用非空间，听觉警告音调的中心目标。 在两个不同条件下的反应时间。 在忽视患者中，警告语调，增强腹侧注意力“警报”网络中的活动，可以提高背注意网络（以较短的反应时间）对视觉刺激的反应（以较短的反应时间），直至无忽视的患者水平。 Critically, using voxel-based lesion-symptom mapping analyses, we show that this effect significantly depends on the integrity of the right an- terior insula and adjacent inferior frontal gyrus, i.e., right-hemispheric patients with lesions involving these areas were significantly less likely to show shorter reaction times when a warning tone was presented prior to visual target appearance.在本研究中，我们包括80例亚急性中风（50％女性；年龄范围：24-96），33例，而无忽视的47例右半球患者，如纸 - 铅笔取消测试所评估。患者执行了一项计算机上的任务，在该任务中，他们被要求通过按钮对中心目标尽快做出反应，该目标是先于或不采用非空间，听觉警告音调的中心目标。在两个不同条件下的反应时间。在忽视患者中，警告语调，增强腹侧注意力“警报”网络中的活动，可以提高背注意网络（以较短的反应时间）对视觉刺激的反应（以较短的反应时间），直至无忽视的患者水平。Critically, using voxel-based lesion-symptom mapping analyses, we show that this effect significantly depends on the integrity of the right an- terior insula and adjacent inferior frontal gyrus, i.e., right-hemispheric patients with lesions involving these areas were significantly less likely to show shorter reaction times when a warning tone was presented prior to visual target appearance.我们建议，右前岛和下额回是一个关键的枢纽，腹侧注意网络可以“警告”并提高背侧注意网络活动的效率。