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World File Search System语音处理
幼儿时期语音和语义处理的神经基础
在阅读发展的早期阶段，儿童获得语音（字母到声音的映射）和语义知识（词义的储存和检索）。他们的阅读能力迅速变化，同时在学习阅读的过程中，大脑也发生可塑性变化。本研究旨在通过结合单变量和多变量模式分析来确定儿童早期语音和语义加工的神经基础。19 名 5 至 7 岁之间发育正常的儿童在功能性磁共振成像扫描期间执行了视觉词语级语音（押韵）和语义（相关意义）判断任务。我们的多变量分析显示，具有良好阅读能力的幼儿已经调动大脑左半球区域进行语音处理，包括下额叶 (IFG)、上颞叶和中颞叶以及梭状回。此外，我们的多变量结果表明，这两项任务调动了左侧 IFG 的不同子区域。我们的结果表明，额颞叶区域在语音处理和语义处理方面具有左侧化特征。此外，我们观察到在儿童早期，顶叶区域在语义处理方面具有双侧激活特征。我们的研究结果表明，对于正常发育的儿童来说，阅读的神经基础在儿童早期就已开始形成，这可以作为对照基线，用于比较有阅读困难风险的儿童。
深度学习高级主题：Transformers 048010
英文教学大纲：Transformer 是一种用于高效表示时间序列的网络架构。它在 ChatGPT 等语言模型的成功中发挥了重要作用。本课程将首先详细介绍 Transformer 和 Transformer 模型开发背后的基本概念。然后，我们将深入研究该领域最重要的理论和实践研究。最后，我们将介绍 Transformer 如何应用于自然语言处理 (NLP)、语音处理和计算机视觉。在课程的第二部分，学生将有机会展示从该领域选出的论文。学习成果：成功完成课程的学生将：
科大讯飞股份有限公司 - 2024 年中期报告
人工智能（AI）是一门新兴的技术科学领域，它涉及研究和开发旨在模拟、扩展和增强人类智能的理论、方法、技术和应用系统。人工智能是指能够像人一样感知、识别、决策和行动的人工程序或系统。感知智能使机器能够“听和说，看和识别”，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别和多语言语音处理等技术。认知智能使机器能够“理解和思考”，涵盖教育评估、医疗诊断辅助、法庭司法协助、智能客户支持和机器翻译等服务。
2024 年暑期实习机会
人工智能和机器学习在电力系统、电力电子、高压直流输电、微电网、FACTS 补偿输电线路保护、智能电网、电力系统保护、基于人工智能的负荷预测、医学信号和图像处理、电力系统中的人工智能应用、生物信息学、脑机接口、语音处理、深度学习、控制系统、机器学习、电池管理系统、电力电子、电力驱动、光伏逆变器、电动汽车、电池管理和电动汽车传动系统、电力电子、并网光伏逆变器、电力驱动、智能电气和电子设备、有源配电系统、混合可再生能源系统、能源管理、微电网和智能电网
语音感知中的并行处理以及语言上下文的局部和全局表示
摘要 语音处理是高度渐进的。人们普遍认为，人类听众不断使用语言语境来预测即将出现的概念、单词和音素。然而，先前的证据支持两种看似矛盾的模型，即预测语境如何与自下而上的感官输入相结合：经典的心理语言学范式表明这是一个两阶段的过程，其中声学输入最初导致局部、与语境无关的表征，然后迅速与语境约束相结合。这与大脑构建单一连贯、统一的输入解释的观点形成对比，大脑完全整合了跨表征层次的可用信息，因此使用语境约束来调节甚至最早的感官表征。为了区分这些假设，我们测试了对连续叙述语音的脑磁图反应，以寻找局部和统一预测模型的特征。结果证明听众同时使用这两种类型的模型。两个局部上下文模型独特地预测了早期神经反应的某些部分，一个基于亚词汇音素序列，另一个仅基于当前单词中的音素；同时，即使是对音素的早期反应也反映了一个统一的模型，该模型结合了句子级约束来预测即将到来的音素。神经源定位将不同预测模型的解剖起源置于双侧颞上叶的非相同部分，右半球显示出对更多局部模型的相对偏好。这些结果表明，语音处理同时招募了局部和统一的预测模型，从而调和了先前不同的发现。并行模型可能会使感知系统更加健壮，促进意外输入的处理，并在语言习得中发挥作用。
CARE-电子应用研究中心-印度理工学院德里分校
射频和微波（微波电路、子系统、天线等）、微电子学（量子和纳米器件、微传感器和 MEMS、高达 THz 的新型器件等）信号处理（语音处理、声学、机器学习、波形设计、阵列信号处理等）。“射频设计和技术”硕士项目的学生将获得这三个领域的基础知识，然后继续专攻其中之一。该硕士项目的特色是“实践”培训，包括硬件实验室工作以及应用型软件的技能开发。最后一年的项目占有很高的比重，许多学生所做的项目最终会发表高质量的出版物，也会做与产品开发相关的项目。从该项目毕业的学生已经准备好着手开发最先进的电子系统。
电气工程中的注释
电气工程（LNEE）的书籍系列讲义（LNEE）发表了电气工程的最新发展 - 快速，非正式和高质量。尽管传统上在诉讼和专着中报告的原始研究是LNEE的核心，但我们还鼓励作者提交专门为在电气工程领域提供支持学生教育和专业培训的书籍。该系列涵盖了有关的经典和新兴主题： - 通信工程，信息理论和网络 - 电子工程和微电子学 - 信号，图像和语音处理 - 无线和移动通信 - 能源 - 能源系统，电源系统，电力电子，电力电子和电气机器 - 电机 - 电气 - 电气工程机器人 - 电流工程学 - 互联网 - 互联网 - 互联网 - 互联网 - 互联网 - 设备，MEMS和NEMS
未来派国防和太空技术中心
硕士学位（由授予研究所/大学定义的第一分区）在工程工程/机器系统设计/热力工程/热力/能量材料/流体和热量工程/制造工程/工业工程/生产工程/可靠性工程/CAD/CAD/CAD/CAM/AUTOMOBILIE ERANGERION;冶金工程/材料科学与工程/纳米技术/纳米技术/陶瓷工程/化学工程；电气/电子/电子与通信/仪器和控制工程/通信与信号处理/vlsi/nanoelectronics/image处理/语音处理/RF-微波/电力电子/电力电子/电力系统/控制系统；计算机科学工程/信息技术/软件工程/数据科学/数据分析；土木工程/结构工程/水和水文学；航空工程 /太空工程 /航空。
RocJ - 澳大利亚声学学会
Streit 和 Barrett 提出了另一种方法（参考文献17）。利用隐马尔可夫模型 (HMM)，该模型最近在语音处理领域得到广泛应用。在这种方法中，允许音轨漫游的频率范围（或门）被划分为有限数量的频率单元，每个单元与马尔可夫链的状态相关联。在 Streit 和 Barrett 的原始作品中，每个单元与一个 FFT 频率单元相重合，但这种限制是不必要的。此外，还包括一个零位，以允许音轨在允许的频率范围之外漫游或完全终止的可能性。有关频率波动可能程度以及轨迹开始或终止概率的统计信息通过隐马尔可夫模型的矩阵输入传达给跟踪器。
实验室实验室
个体在阅读能力方面差异很大，各种感觉，齿状和神经生物学因素与阅读能力的变化有关（D'Mello and Gabrieli，2018； Norton等，2015）。基于解码的阅读障碍（RD）用于对那些具有准确性和/或单词级阅读的持续困难的人进行分类（Snowling and Hulme，2012年）。语音处理已被证明可以始终如一地预测阅读性能，因此被认为是阅读发展的基础技能（Foy和Mann，2006; Hulme，2002; Hulme，2002; Kovelman等，2012; Tanaka et al。，2011）。在神经robiological水平上，使用分歧数据的先前神经影像学研究探索了读取能力的神经解剖学和神经生物学相关性，并揭示了与阅读能力以及