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日常生活中的神经语音追踪和听觉注意力解码
当我们乘坐繁忙的火车、穿过拥挤的城市或与朋友聚会时，我们经常会面临复杂的听力挑战。在这种情况下，人们不断接触许多不同的、重叠的声源，如语音、音乐或交通噪音。听觉场景分析需要分离和识别不同的听觉对象，抑制不相关信息，并对相关信息进行高级处理（Kaya 和 Elhilali，2017 年）。不同听觉对象的分割和流式传输可能非常困难，可能需要大量的注意力资源（Herrmann 和 Johnsrude，2020 年）。许多听力受损的人难以将听觉对象彼此区分开来，这使得多说话者设置对这一群体来说尤其具有挑战性（Shinn-Cunningham 和 Best，2008 年）。最先进的听力
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。
心有感触的叙事：通过法学硕士课程追踪个人故事中的同理心和叙事风格
同理心是实现亲社会行为的基石，可以通过在故事中分享个人经历来唤起。虽然同理心受到叙事内容的影响，但直觉上，人们也会通过叙事风格对故事的讲述方式做出反应。然而，同理心和叙事风格之间的关系尚未完全了解。在这项工作中，我们使用 LLM 和大规模众包研究，对风格和同理心之间的关系进行了实证检验和量化。我们引入了一种基于理论的新颖分类法 H EART（人类同理心和叙事分类法），它描述了可以与故事叙述者产生同理心的叙事风格元素。我们确定了 LLM 在从 H EART 中提取叙事元素方面的表现，表明使用我们的分类法进行提示可以产生合理的、人类级别的注释，超出了以前基于词典的方法所能达到的范围。为了展示我们分类法的实证应用，我们通过一项大规模众包研究收集了故事共情判断数据集，参与者人数为 N = 2,624 人。1 我们表明，通过 LLM 提取的叙事元素（尤其是情感生动性和情节量）可以阐明叙事风格培养对个人故事的共情的途径。我们的工作表明，此类模型可用于叙事分析，从而获得以人为本的社会和行为洞察。
数字产品护照和追踪：项目联手
具体针对共同方法范围：代表项目的演示者将被要求准备 10 分钟的演示，重点介绍项目内正在开发的选定行业/产品的 DPP 或跟踪解决方案（包括在 DPP 开发/实施方面遇到的主要挑战（例如正在进行的立法和标准化过程、收集数据的困难、DPP 中数据的准确性、流程复杂性），这将有助于总体讨论，以确定应对共同挑战的策略和在向共同方法过渡过程中需要考虑的方面。联系人：Angelos Amditis a.amditis@iccs.gr Georgios Tsimiklis georgios.tsimiklis@iccs.gr Kostas Chatziioannou kostas.chatziioannou@iccs.gr Lucyna Lekawska-Andrinopoulou lucyna.andrinopoulou@iccs.gr
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ASPI 关键技术追踪：欧盟前五大国家快照 将欧盟 (EU) 国家聚合在一起会改变全球
ASPI 关键技术追踪：前 5 个国家与欧盟的快照 将欧盟 (EU) 国家汇总在一起会极大地改变全球格局。欧盟取代美国和中国，在大多数关键技术的全球排名中分别位居第二和第三，甚至在两项技术（小型卫星和重力传感器）中位居第一。下面的快照显示了 2019 年至 2023 年五年间按 64 项技术中高影响力研究成果份额排名的前 5 个国家。左侧是标题为技术垄断风险 (TMR) 的列，它衡量了该国（或欧盟）科学和技术研究专业知识的集中度。高 TMR 是未来技术能力突破的潜在指标。该指标结合了两个因素：1. 位于领先国家的世界领先机构数量 2. 排名第一的国家在高影响力研究方面领先于其最接近的竞争对手
2024 年可再生能源追踪
我们感谢以下审阅者和/或提供反馈和指导的人员：Muhammed Mustafa Amjad（可再生能源优先）、Cristina Amorim（Climainfo）、Marion Bachelet（欧洲气候基金会）、Jan Burck（德国观察组织）、Marie Cosquer（反饥饿行动）、Elizabeth Wangeci Chege（SEForAll）、Stefan Gsänger（世界风能协会）、Jan Kowalzig（乐施会）、Tatiana Lanshina（Agora Energiewende）、Emi Mizuno（SEForAll）、Janet Milongo（CAN International）、Koaile Monaheng（CAN International）、Tomas Kåberger（可再生能源研究所和查尔姆斯理工大学）、Divyam Nagpal（SEForAll）、John Nordbo（CARE）、James Norman（全球能源监测）、Chandelle O'Neil（国际学生环境联盟）、Sean Rai-Roche（E3G）、David S. Renné（国际太阳能社会）、Elifadhili Shaidi（CAN 坦桑尼亚）、Shruti Shukla（自然资源保护委员会）、Stephan Singer（CAN 国际）、Rebecca Thissen（CAN 国际）、David Tong（Oil Change International）、Thea Uhlich（德国观察）、Shreeshan Venkatesh（CAN 国际）和 Sherpard Zvigadza（南非 CAN）。
FACET：使用椭圆建模实现快速准确的基于事件的眼动追踪，实现扩展现实
摘要 — 眼动追踪是扩展现实 (XR) 中基于凝视的交互的关键技术，但传统的基于帧的系统难以满足 XR 对高精度、低延迟和低功耗的要求。事件摄像机由于其高时间分辨率和低功耗而提供了一种有前途的替代方案。在本文中，我们提出了 FACET（快速准确的基于事件的眼动追踪），这是一种端到端神经网络，可直接从事件数据输出瞳孔椭圆参数，针对实时 XR 应用进行了优化。椭圆输出可直接用于后续基于椭圆的瞳孔追踪器。我们通过扩展带注释的数据并将原始掩模标签转换为基于椭圆的注释来训练模型，从而增强了 EV-Eye 数据集。此外，采用了一种新颖的三角损失来解决角度不连续性问题，并提出了一种快速因果事件体积事件表示方法。在增强版 EV-Eye 测试集上，FACET 实现了平均瞳孔中心误差 0.20 像素，推理时间为 0.53 毫秒，与现有技术 EV-Eye 相比，像素误差和推理时间分别减少了 1.6 倍和 1.8 倍，参数和算术运算减少了 4.4 倍和 11.7 倍。代码可在 https://github.com/DeanJY/FACET 上找到。
GAO-24-106334，资金追踪：2022 财年项目样本显示，资金已用于预期用途，但接受者遇到了一些挑战
为了获取有关受助者对 CPF/CDS 资助流程和支出数据的看法的信息，我们采访了样本中所有 158 个正在推进资助的项目的受助者——即接受或计划接受指定的 CPF/CDS 资金。我们亲自进行了 29 次采访。我们的实地考察选择流程旨在增加我们能够亲自观察项目进展的可能性。我们还向机构索取了截至 2023 年 6 月 30 日的记录义务数据，以及我们样本中每个项目的机构监督数据。在某些情况下，我们会根据调查结果适用的具体项目数量（即样本数量）提供样本的总结性调查结果。在其他适当情况下，我们根据所有 2022 财年 CPF/CDS 项目的样本计算了可推广的估计值。6 除非另有说明，我们将这些可概括的估计值表示为所有 2022 财年推进项目的百分比。我们使用 95% 的置信区间来表示每个估计值的变异性。有关哪些数据被概括的列表，请参阅附录 I。