摘要 语音识别阈值材料对听力损失程度广泛的个体的重测信度 Karin L. Caswell 杨百翰大学 沟通障碍系 理学硕士 本研究的目的是评估一份最新的数字记录的语音识别阈值 (SRT) 材料列表的重测信度。Chipman (2003) 确定了 33 个心理测量等同的扬抑格词,这些词在当今英语中经常出现。这些数字记录的单词用于根据美国言语-语言听力协会的指导方针确定 40 名参与者的 SRT。参与者的年龄在 19 至 83 岁之间,听力障碍从正常到严重不等。个人的纯音平均值将 16 名听力正常至轻度听力损失的参与者、12 名轻度听力损失的参与者和 12 名中度至重度听力损失的参与者分类。语音材料通过随机选择的一只耳朵呈现给参与者。在测试和重测条件下对同一只耳朵进行 SRT 测量。测试条件下的平均 SRT 为 22.7 dB HL,重测条件下的平均 SRT 为 22.8 dB HL,重测条件下的改进为 0.1 dB,但没有发现显着差异。使用修改后的方差方程确定重测信度,结果为 0.98,表明信度几乎完美。因此,对于新的 SRT 词,重测信度被确定为非常出色。
Gener..11 Electric 公司使用上述方法进行了两项特殊测试,以详细研究风车条件下的上整流罩分离情况 [5]。第一个测试采用 1/6 比例模型!结果显示,分离开始角对马赫数和雷诺数都有很大依赖性,如图 11 所示。接下来的问题是如何根据飞行雷诺数推断结果。因此,决定建造并测试一个新的 1/3 比例模型! (图 12 J:如图 11 所示,两个测试结果非常吻合,并且发现在 10 百万以上,起始分离角不再与雷诺数相关。
(V ̇ O 2 :氧气消耗量;V ̇ CO 2 :二氧化碳生成量;V ̇ O 2 .kg -1 :每公斤氧气消耗量;RER:
摘要:近几十年来,许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的,包括确保犯罪供词的真实性。因此,这种诊断是用测谎仪来评估的。然而,测谎仪有局限性,需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标,我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明,所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此,即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB),分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
•怀孕后应立即在SMBG上开始孕妇。应该建议他们在所有餐点之前进行测试,每顿饭后和睡前1小时。糖尿病护士将为血糖控制的靶标提供建议。•应紧急将它们引用到糖尿病产前诊所,以在1-2周内看到 - 这可以通过给产前诊所的糖尿病专家助产士打电话来促进。•预先怀孕的患者正在计划怀孕,应在所有饭后和睡前测试早餐前2个小时。应在糖尿病产前诊所中转介患者进行多学科小组妊娠建议。
本说明将专门分析依赖情感识别技术的视频面试屏幕的使用情况,该技术可以分析申请人的语音音调、词汇选择和面部动作。然而,目前流行的人工智能情感筛选让人想起了员工筛选测试的早期阶段:测谎仪。国会在 1980 年代禁止雇主使用测谎仪。通过采用旧的分析捷径,这些捷径声称将心理生理反应与所需的性格特征(即诚实)相关联,这个不断发展的行业正在违反联邦法律。本说明还将批评反歧视法、数据保护法和消费者保护法的局限性,以解决这些屏幕造成的隐私损害范围。
心房颤动 (AF) 是最常见的心脏病之一。预计未来几十年 AF 的患病率将翻一番 [1]。导管消融对有症状的复发性阵发性或持续性 AF 患者有益 [2]。由于需求的增长和技术的发展,手术的数量正在增加。脉冲场消融 (PFA) 是最近推出的最新导管消融方法之一,尽管它有许多优点,但也有缺点,例如 X 射线暴露量较高。一名有阵发性 AF 病史的 63 岁女性在深度镇静下接受了肺静脉隔离,同时使用 FARAPULSE™ PFA 系统和 EnSite Precision™ 进行肺静脉隔离。在手术过程中,进行了单次房间隔穿刺,随后进行了旋转血管造影。该地图是在操纵集成到 EnSite 系统中的 FARAPULSE 导管时获得的。使用篮形导管对每根肺静脉进行四次应用,使用花形导管进行另外四次应用。治疗静脉之间的其他病变。隔离所有静脉后,进行重新封堵以确认入口阻滞(图 1)。用填塞物确认出口阻滞。手术没有并发症,患者第二天出院回家。所述病例是波兰第一例使用专用于 FARAPULSE 系统的特定附加 EnSite 软件的病例。这种新颖的方法能够识别消融的确切位置,并通过执行电解剖图来更好地确认入口阻滞
摘要 干涉成像是一种新兴的粒子跟踪和质量光度测定技术。质量或位置是根据纳米粒子或单个分子相干散射的弱信号估计的,并与同向传播的参考信号相干。在这项工作中,我们进行了统计分析,并从散粒噪声受限图像中推导出感兴趣参数测量精度的下限。这是通过使用干涉成像技术的精确矢量模型,计算定位和质量估计的经典克拉美-罗界限 (CRB) 来实现的。然后,我们基于量子克拉美-罗形式推导出适用于任何成像系统的基本界限。这种方法可以对干涉散射显微镜 (iSCAT)、相干明场显微镜和暗场显微镜等常见技术进行严格和定量的比较。具体来说,我们证明了 iSCAT 中的光收集几何极大地提高了轴向位置灵敏度,并且用于质量估计的 Quantum CRB 产生的最小相对估计误差为 σ m / m = 1 / ( 2 √
摘要本文介绍了链接,这是一种基于LLM的框架 - 用于构建和服务上下文感知的AI代理的框架。在目标的驱动下,我们可以对LLM代理的上下文认识和之间的灵活信息共享,我们采用了基于流的设计,其中代理负责生产和转换不同类型的流,包括低级感应信号和高级语义事件。这些流可以在系统级别的不同代理之间共享,以便开发人员可以在现有流上构建新功能。可以通过集体转换流的代理来获得更丰富的特征和更高水平的智能。链式流提供了易于使用的程序接口,以促进代理开发和支持高性能可扩展代理服务的运行时系统。系统设计的灵感来自微孔和数据流计算。我们证明了链式流的可行性和有用性,并在个人资产,智能家庭和商业智能中使用了几种用例。该代码在https://github.com/mobilellm/chainstream上开放。
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