常规的自动语音识别系统不会产生标点符号，这对于语音识别结果的可读性很重要。随后的自然语言处理任务（例如机器翻译）也需要它们。标点符号预测模型上有许多作品将标点符号插入语音识别结果中作为后处理。但是，这些研究并未利用声学信息进行标点符号预测，并且直接受语音识别错误的影响。在这项研究中，我们提出了一个端到端模型，该模型将语音作为输入并输出标点的文本。在使用声学信息时，该模型有望在语音识别错误方面可靠地预测标点符号。我们还建议使用辅助损失，以使用中间层和未插入文本的输出来训练模型。通过实验，我们将提出的模型的性能与级联系统的性能进行比较。所提出的模型比级联系统获得更高的标点符号预测准确性，而无需牺牲语音识别错误率。还证明，使用中间输出针对未插入文本的多任务学习有效。此外，与级联系统相比，提出的模型仅具有约1/7的参数。
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对外部刺激做出反应的触觉传入，例如（RA）和Pacinian（PC）传入，可以使复杂的动作（例如抓住，抚摸和识别对象）。要深入了解这些动作引起的触觉感觉，需要揭示触觉传入的活动。为此，我们为振动刺激的每种触觉传入开发了一个计算模型，结合了有限元分析有限元方法（FEM）分析和代表神经特征的泄漏的集成和火力模型。该计算模型可以轻松估计触觉传入的神经活动，而无需测量生物学数据。使用FEM分析计算的皮肤变形被取代为集成与火力模型，作为计算每种触觉传入的膜电位的电流输入。我们使用报道的生物学数据在集成和火力模型中优化了参数。然后，我们计算了数值模型对正弦，二氢和白噪声机械刺激的响应，以验证提出的数值模型。从结果来看，计算模型很好地再现了对振动刺激的神经反应，例如正弦，二氢和噪声刺激，并与可以模拟对振动刺激的响应的相似计算模型进行了优越的比较。
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