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Deshalb wird das "Pa-Pa" von anderen Neuronen verarbeitet als andere Geräusche, sei es Musik, Lärm oder nur Gebrabbel. zum Weiterlesen: Test zur Erkennung von Stimmen am Leipziger Max-​Planck-​Institut für Kognitions– und Neurowissenschaften; URL: ​phonag​nosie​-test​​​; zur Webseite. Wahl M. et al: The Human Thalamus Processes Syntactic and Semantic Language. Neuron 2008; 59(5):695 – 707, 2008 (zum Abstract). Veröffentlichung: am 27. 07. 2012 Aktualisierung: am 09. 2016

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Ein System von Randkodierungen ermöglicht den Kindern eine eigenständige Selbstkontrolle. Die Kinder stärken und trainieren ihre feinmotorischen Kernkompetenzen (sorgfältiges Ausschneiden und Aufkleben) sowie ihre Lese, Denk und Kombinationsfähigkeit (sinnerfassendes Erlesen von Lauten, Silben und Wörtern, Verwerfen der falschen Lösungen, Zuordnen der passenden Lösungen). Themenschwerpunkte Übung 1 bis 4: Anlaute; Übung 5 bis 8: Endlaute; Übung 9 bis 12: Inlaute. Materialumfang: 12 Arbeitsvorlagen, 12 Lösungsvorlagen

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Es wird nur noch wenige Monate, dauern, bis Nachrichtenclips perfekt gefälscht werden können. Face-Capturing in Echtzeit mit den Gesichtern von Donald Trump, Vladimir Putin, George Bush und Barack Obama. Hasskampagnen und Trolling Face-Swaps können aber auch zum Problem für jene Menschen werden, die Opfer von Hasskampagnen und Trolls im Internet werden. Es reichen ein paar Dutzend Selfies von einem Social Media Account des Opfers, um Fake-Videos mit dessen Gesicht herzustellen. Die Rechenleistung, die benötigt wird, um innerhalb weniger Stunden einen Fake-Porno zu rendern, hat mittlerweile jeder Gaming-PC. Diese Entwicklung hat auch der Wiener Videokünstler Daniel Horvatits mitverfolgt. Mit seiner Firma Motionworks gestaltet er seit sieben Jahren Motion-Design sowie 2D- und 3D-Animation. Die jüngsten Face-Swap-Technologien und Deepfake-Videos haben sogar ihn überrascht: "Vor allem, dass es die Deepfake-Leute schaffen, sofort den Uncanny-Valley-Effekt zu überspringen. Sie nehmen nicht animierte Gesichter her, sondern Fotos. Zeig mir einen porto seguro. "

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Künstliche Intelligenz macht es immer einfacher, die Gesichter von Personen in Videos auszutauschen. Auch Stimmen können täusched echt generiert werden. Kommt mit Deepfakes eine Welle an Fake-Pornos und Fake-News auf uns zu? Von Christoph "Burstup" Weiss Seit einigen Tagen sind sogenannte "Deepfakes" vermehrt in die Aufmerksamkeit gerückt - täuschend echt aussehende Promi-Videos, die mit frei erhätlichen Open-Source-Tools selbst generiert werden können. Genutzt wird die Software, deren künstliche neuronale Netze selbstlernend sind, vorwiegend für die Erstellung von gefälschten Pornos. Gesichter anderer Personen werden auf die Köpfe von Pornodarstellerinnen gelegt. Ausgangsmaterialien sind Fotos jener Person, deren Gesicht im gefälschten Video zu sehen sein soll, sowie ein herkömmlicher Pornofilm. Zeig mir Deine Spalte! Das erste Mal... - von Der hat doch einen an der Klatsche! | fisch+fleisch. Neben gefälschten Pornos mit Prominenten wird die Technik auch oft für Revenge Porn genutzt. Dreh- und Angelpunkt der Szene ist ein Forum auf Reddit. Der Deepfakes-Subreddit hat rund 46. 000 Mitglieder.

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