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空中交通管制员语言中的图像示意图隐喻
摘要 我们的目标是识别空中交通管制应用领域的图像图式隐喻 (ISM)，从而了解管制员的心理模型。通过在管制员的口语中标记 ISM，我们识别出表示空中交通三个视角的隐喻，即 (1) 飞机物理位置和飞行路径的地理视角，(2) 空中交通责任的隐喻实例化分布，以及 (3) 指代空中交通管理组织级别的隐喻。我们讨论了可能对设计连贯界面构成特殊挑战的目标域，因为它们映射到多个源域，有时与物理映射相竞争。我们的主要初步贡献是一份隐喻实例列表，作为未来空中交通管制环境中创新但直观易用的界面原型的基础。
交流中的人工智能影响语言和社会关系
人工智能（AI）已经在日常交流中广泛使用，但是尽管担心AI对社会的负面影响，但在很大程度上尚未探索使用它的社会后果。我们研究了最普遍的AI应用程序之一，算法响应建议（“智能答复”）的社会后果，这些建议每天发送数十亿条消息。两个随机实验提供了证据，表明这些类型的算法推荐系统会改变人们在亲社会和反社会方式上互相互动和感知的方式。我们发现，使用算法响应会改变语言和社会关系。更具体地说，它增加了沟通速度，积极的情感语言的使用，并且对话伙伴相互评估，以更接近和更合作。然而，与对AI的不利影响的共同假设一致，如果怀疑他们使用算法响应，对人们的评估更为负面。因此，即使AI可以提高沟通速度并改善人际观念，但AI的主要反社会含义会破坏这些潜在的好处，如果使用公开使用。
古吉拉特语-英语学习词典 Babu Suthar
简介 古吉拉特语是富人的贫穷语言。这种语言没有科学编写的语法书。它所拥有的任何语法书都主要是教学用的。它也没有编写精良的词典。有一些，单语的和双语的，但其中许多都是印象派的和过时的。这种语言分为许多社会和地理方言，但其中只有极少数被探索过。许多方言仍在等待记录。它吸引了许多语言学家，但他们对语言、说话者和作家的影响微不足道。古吉拉特人无处不在，古吉拉特语也是如此；但古吉拉特语很少被系统地教授。古吉拉特侨民的孩子从父母或主要由印度教寺庙开设的古吉拉特语课程中学习一些古吉拉特语。也没有写得很好的教材。有些人创作了一些材料，但其中很多都缺乏专业性。此外，它在语法或语用学或两者方面也有缺陷。这是不幸的。为了部分（如果不是全部）克服这种情况，宾夕法尼亚大学南亚区域研究系发挥了领导作用。他们鼓励设计教学材料，我们根据该材料创作了三本教科书：古吉拉特语读本 1、2 和 3。读本 1 专门介绍书写系统，而读本 2 专门介绍书面对话。《读者 3》是伊索寓言的古吉拉特语集。这本词典是该项目的一部分，但由华盛顿特区的 Nirman 基金会资助。这可能是第一本为将古吉拉特语作为第二语言学习的初学者编写的词典。这也是第一本提供国际音标中核心词音标的古吉拉特语词典。此外，它也是第一本提供每个核心词的字形音标的词典。这本词典肯定会帮助学习者学习口语和书面古吉拉特语之间的差异。我感谢 Nirman 基金会。如果没有他们的支持，这个梦想将无法实现。我还要感谢 Bhikhu Parekh 教授和 Chandrakant Shrof 博士对这个项目的个人兴趣。我不能忘记教授。这本词典是他支持的第三个项目。宾夕法尼亚大学南亚地区研究系前主任 Guy Welbon 强调了编写教学材料的必要性并支持所有项目。我还要感谢南亚系主任 Michael W. Meister 教授鼓励我完成这项工作。最后，我要感谢宾夕法尼亚大学语言学系的 Buckley 教授和前任 Bharti Modi 博士。语言学系主任，M.S.巴罗达大学为我提供有关编纂词典的各种问题的指导。Babu Suthar 2003 年 6 月 29 日，星期日
盖尔语计划 (GLP) 2022-2027 - 苏格兰教育
前言 在我们制定和发布 2022-2027 年盖尔语语言计划 (GLP) 时，我们的教育系统面临着前所未有的全球挑战。作为一个国家，我们正在对我们的生活、工作和学习方式做出重大调整。在盖尔语领域，所有合作伙伴之间的合作都在加强，以支持学习者保持他们的语言流利程度和成就。其中一些影响是通过创新的技术方法实现的。我们需要儿童、年轻人、教育家和合作伙伴继续适应不断变化的情况。在疫情过后，“向前迈进”有可能采取一些方法，提高对进步和高质量盖尔语媒介和学习者教育的接受度。盖尔语是苏格兰教育中一个不断发展的领域。在我们结束的规划期内，我们看到了重要的系统改进。盖尔语在学校的普及令人欣喜，更多人使用技术以盖尔语进行学习，颁布了新的立法，人们对沉浸式教学有了更好的理解。中学课程有一些改进，例如，通过盖尔语媒介提供基础学徒制。越来越多的成年人正在学习这门语言。这些都是英国教育督察、苏格兰教育局的地区和国家团队共同努力并继续提供支持的例子，这些改进在合作的同时发挥了作用。然而，盖尔语是一种脆弱的、濒临灭绝的语言。它是一种充满活力、有益的语言和学习媒介，以及与之相关的丰富文化和遗产。在终身教育中遵循盖尔语途径的结果包括与双语和多语、就业、社会、经济和个人利益相关的结果。保持高质量教育发展的步伐对于确保盖尔语的未来至关重要。我们需要更多的学习者在进入学校后能够流利地说盖尔语，并对盖尔语有认同感、责任感和自豪感。他们需要具备适当的技能和能力，为就业、经济、文化以及盖尔语的代际传承做出贡献。我们还需要继续培养盖尔语（学习者）和对盖尔语的理解，作为英语教学领域包容性和多样性的一部分，这也有助于盖尔语的未来。这需要集体责任，每个利益相关者都要证明他们对国家优先事项的影响。我们的新盖尔语语言计划是我们公司规划的一部分，展示了我们如何继续为发展盖尔语教育做出贡献。我们发布了新的公司计划（2021-2026），其中阐述了我们将如何与苏格兰的教育工作者一起努力实现我们的愿景，即为苏格兰所有学习者实现卓越和公平。我们期待与合作伙伴进一步合作，确保我们为盖尔语教育的学习者和教育者带来积极影响。我们将鼓励创新并适应，以确保苏格兰所有盖尔语学习者持续进步并享受高质量的学习和教学。
大语模型时代的生成搜索和建议调查
随着网络上的信息爆炸，搜索和推荐是基础基础架构，可满足用户的信息需求。作为同一枚硬币的两个侧面，都围绕着同一核心研究问题，将查询与文档或用户匹配的项目。在最近几十年中，搜索和建议经历了同步技术范式的转变，包括基于机器学习的基于机器学习和基于深度学习的范例。最近，无偿生成性大语模型引发了搜索和建议的新范式，即，生成搜索（检索）和推荐，旨在以生成方式解决匹配问题。在本文中，我们对信息系统中新兴范式进行了全面的调查，并从统一的角度总结了生成搜索和建议的发展。我们不简单地对现有作品进行分类，而是在本框架内抽象了一个生成范式的统一框架，并将现有作品分解为不同的阶段，以突出优势和劣势。然后，我们将生成性搜索和建议与他们的独特挑战，确定开放的问题和未来的方向，并设想下一个寻求信息的范式。
企业规模的偏见缓解：大语模型的实时框架
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2410-2422，文章ID：IJRCAIT_08_01_175在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009; ISSN在线：2347-5099;期刊ID：0497-2547影响因子（2025）：14.56（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_175©iaeme Publication
Resh Riddle - 识别圣经希伯来语Rhotic
鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。 圣经希伯来语作品也是如此。 根据某些帐户（例如 Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。圣经希伯来语作品也是如此。根据某些帐户（例如Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。
副副部长和经济秘书副部长和盖尔语
2025年2月20日亲爱的科林，感谢您2月11日的信，以回应我的1月23日苏格兰预算的信。成功移交了MV Glen Sannox之后，我们对Ferguson Marine的优先事项是MV Glen Rosa的完成，支持劳动力并确保造船厂可持续的未来。本政府承诺在两个财政年度投资于业务上的1,420万英镑，以一系列倡议，以使院子现代化并提高生产率。除了计划资本投资的计划外，弗格森委员会一直在审查业务的长期战略。院子也在竞标新工作，并已被CMAL入围小型船只替换计划。在格拉斯哥普雷斯威克机场（Glasgow Prestwick Airport）上，我渴望在6月通知委员会，机场表现良好并且有利可图。这一积极的情况是由于劳动力和管理层的努力，他们在改善业务前景方面取得了长足的进步。在此背景下，我们收到了几种兴趣表达，我们开始的市场测试练习是苏格兰部长的长期职位是，应在适当的时间和机会时将机场返回私营部门。当有重大发展可以报告而不损害商业信心的情况下，我将为委员会提供进一步的更新。我们最近回应了金融和公共管理委员会（FPAC）关于内阁投资和经济委员会（CSC-IE）的类似要求。
ee/cs/cns 148b-大语言和视觉模型
大型语言和视觉模型正在改变我们处理和生成文本和图像的方式。模型，例如GPT-3，对大量文本和图像数据进行了培训，已在各种语言任务上达到了类似人类的性能。这有可能改变许多人类活动，包括教学，工业和科学。了解这些模型的工作方式以及如何使用它们可以导致人工智能和自然语言处理的新突破。研究大语言模型还可以提供有关人类交流的见解，并有助于我们对语言，图片，思想和智慧之间复杂关系的理解。班级有三个目标：向Caltech学生提供深入的LLVMS介绍探索LLVMS在科学上的应用开发教学材料进行动手探索和学习
培训大语模型通过反向课程加强学习
在本文中，我们提出了R 3：通过R Everse课程学习（RL）进行学习，这是一种新颖的方法，仅采用结果监督来实现对大语言模型的过程监督的好处。将RL应用于复杂推理的核心挑战是确定一系列动作，从而导致积极的奖励并为优化提供适当的监督。成果监督为最终结果提供了稀疏的奖励，并确定了错误位置，而过程监督提供了逐步奖励，但需要大量的手动注释。r 3通过从正确的演示中学习来克服这些局限性。具体来说，r 3从演示的结束到开头逐渐滑动推理的开始状态，从而促进了所有阶段更轻松的模型。因此，r 3建立了一个逐步的课程，允许结果监督提供级级信号，并精确地确定了词。使用Llama2-7b，我们的方法超过了八个推理任务的RL基线4。平均1点。NoteBaly，在GSM8K上基于程序的推理中，它超过了基线4。在三个骨干模型中的2分，没有任何额外数据，Codellama-7b + R 3可以对较大的型号或封闭源模型执行组合。1