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World File Search System建模语言
MatSci-NLP：使用文本到模式建模评估材料科学语言任务中的科学语言模型
我们提出了 MatSci-NLP，一种自然语言基准，用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上对不同科学文本语料库进行预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以鼓励在 MatSci-NLP 任务中进行泛化。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的 BERT。 Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种统一的文本到模式的 MatSci-NLP 多任务学习方法，并将其性能与传统的微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
AI职业曝光，语言建模和人员选择：劳动法的未来观点
作者研究了由于数字化和人工智能所产生的影响而造成的劳动力市场，特别关注实施旨在旨在进行语言建模的模型，并着重于引入职业暴露量的测量（AI职业暴露）。特别是，对AIOE（AI职业暴露）的分析很有趣，即测量每个职业对人工智能的暴露。本文还通过联合利华和DeepSense等一些案例研究分析了公司选择的新方法。最后，人们对人工智能的个性和法律责任以及集体谈判的核心作用越来越多的观点有一些思考。关键字：Artificia lintelligence; chatgpt;语言建模；职业;集体谈判简介
dao-ML：一种用于分散自主组织治理规范的建模语言
抽象分散的自主组织（DAOS）是一类基于区块链的系统，可支持治理流程。由于设计和验证其治理结构的复杂性，开发Daos尤其具有挑战性。这些与传统的组织形式不同，因为它们的动态适应性和分散的性质。尽管最近提出了模型分散治理的模型方法，但它们对Daos的设计缺乏特殊性。因此，我们分析了Daos的适用性，并开发了一种捕获其治理结构特异性的建模语言。与其他方法不同，所提出的建模语言将对DAO开发的高适合性与可用性相结合，由其图形表示法提供。使用体内案例研究对建模语言进行定量和定性评估。这涉及对圈子UBI（通用基本收入）社区货币系统的基于DAO的分散治理基础设施进行建模。该系统为全球大量用户提供基于令牌的无条件收入。
dao-ML：一种用于分散自主组织治理规范的建模语言
抽象分散的自主组织（DAOS）是一类基于区块链的系统，可支持治理流程。由于设计和验证其治理结构的复杂性，开发Daos尤其具有挑战性。这些与传统的组织形式不同，因为它们的动态适应性和分散的性质。尽管最近提出了模型分散治理的模型方法，但它们对Daos的设计缺乏特殊性。因此，我们分析了Daos的适用性，并开发了一种捕获其治理结构特异性的建模语言。与其他方法不同，所提出的建模语言将对DAO开发的高适合性与可用性相结合，由其图形表示法提供。使用体内案例研究对建模语言进行定量和定性评估。这涉及对圈子UBI（通用基本收入）社区货币系统的基于DAO的分散治理基础设施进行建模。该系统为全球大量用户提供基于令牌的无条件收入。
强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统辐射测量
β剂量速率异质性是OSL测量和等效剂量分布中散射的已知来源。没有适当的方法来描述和说明它，它可以为OSL年龄的不确定性做出重大贡献。因此，必须研究β剂量率（βDR）分布以改善异质样品的日期。在这里，我们提出了一种定量和高灵敏度放射自显增生的方法。使用高度异构的颗粒岩样品证明了这一点。使用脉冲激光刺激以及通过在超低背景环境中样品的地下暴露来提高该方法的准确性和灵敏度。使用伽马（γ）辐射和蒙特卡洛模拟对结果进行校准，并已使用均匀剂量速率标准验证。结合了对同一样品的自动载体结果和SEM反向散射图像的分析，可以确定不同矿物相的剂量率分支。由于样品中晶粒的聚类，注意到从成像中获得的K-五晶粒的剂量率与使用OSL日期常用的方法计算的剂量率之间的显着差异。这代表了粗粒岩石样品中年龄偏差的风险，可以使用剂量速率成像方法对其进行分析。与总剂量率相比，βDR空间分布也会导致单粒接收到的显着剂量散射。讨论了这种β剂量速率分布对粗粒晶体材料的OSL年代的影响。
用法中的语言获取和语言教学 -
在生成的传统中，童年和青春期后的语言获取被视为两个根本不同的过程。获得了第一（L1）或第二（L2）语言的孩子可以使用通用语法（UG）。从获取率和最终达成方面，他们获得的语言的便捷性是由年轻学习者只需要输入来基于他们听到的输入来设置参数的事实来解释的，并且语法已经通过先天的语言获取设备可以使用，其余的语法已经可以使用（Chomsky 1975，1985，1988; Pinker 1989; Pinker 1989; Pinker; Pinker; Pinker; Pinker; Pinker; Pinker;相比之下，据称通心后学习者不能访问UG，或者仅是部分或间接访问（通过L1），这是对较慢的获取率和整体非本地结果的解释。例如，一种生成观点认为，puberty后的L2ER无法获得其L1中无法使用的功能功能（Hawkins and Chan 1997）。我们认为，生成账户的一个主要问题是，UG的存在是无法伪造的：不可能研究人类的大脑，希望找到一种语言获取设备。但是，可以从经验上做的事情是在不提出先天语法的情况下从输入中获取语言是可能的。这正是在基于用法的范式中工作的语言获取研究人员的启发，这是受Tomasello在领域的开创性工作的启发（Tomasello 1992，2000a，2000b，2003）。这就是为什么基于用法的语言发展研究本质上是定义经验的原因。本卷从两种主要用法的方法的角度来看，在自然主义和指导环境中进行了关于语言获取的最新研究：认知语言学和施工语法。在基于用法的方法中，由于使用了域中的学习机制，例如模式发现，类比，一般性和根深蒂固，可以从输入中获取语言（Tomasello 2003）。输入属性，例如类型和令牌频率，概念复杂性和交流意义，在各种获取中都起着至关重要的作用。因此，无需假设
密歇根语言语言听力协会年度...
当选总统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Ana Claudia Harten，博士学位CCC-SLP秘书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。丽莎登记册，硕士，CCC-SLP倡导副总裁（立法）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。凯利·皮尔斯（Kelli Pierce）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Tammy Shilling，博士，CCC-SLP会员副主席。。。。。。。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Ashley Smigiel，M.A.，CCC-SLP多样性和包容性副总裁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Derek Daniels博士，CCC-SLP专业发展和教育副总裁。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Leslie Denardis，M.A.，CCC-SLP副主席专业发展和教育副总裁。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 avt。Derek Daniels博士，CCC-SLP专业发展和教育副总裁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Leslie Denardis，M.A.，CCC-SLP副主席专业发展和教育副总裁。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 avt。Leslie Denardis，M.A.，CCC-SLP副主席专业发展和教育副总裁。。。。。。。。。。。。。。。avt。Justine Walker，M.S.，CCC-SLP，LSLS证书。公共关系副总统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。SARAH KILLINGER，M.A.，CCC-SLP SLP/Healthcare副总裁。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。SARAH KILLINGER，M.A.，CCC-SLP SLP/Healthcare副总裁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.. Naomi Hashimoto博士，CCC-SLP SLP/公立学校副校长。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Diane Katakowski，M.A.，CCC-SLP div>
语言和文学研究
本系统的综述研究了设计AI增强语言学习环境的策略，该环境锚定在人类与AI之间的协作伙伴关系中。审查涉及搜索2000 - 2023年间发表的多个数据库，应用包含/排除标准以及根据预定义方案进行编码文章。总共确定了10项研究，这些研究涉及构建角色的指南，协调AI与人类优先级，评估用户的看法，将AI应用于个性化学习或利用AI能力，同时维持中央人类参与。关键发现表明指南强调通过平衡自主权和专业知识的框架来划定人类与人工智能之间的作用。技术表明，尽管确保现实世界的协调需要持续的改进，但可能会使AI与人类的输入保持一致。研究通常取决于用户的看法，具体取决于个人属性和初始采用意图。通过AI建模的个性化学习在受教育工作者的指导下表现出了希望。设计AI以增强而不是取代教师强调协作解决问题。调查结果提供了关于随着学习关系的发展而尊重人们的周到AI整合的指导。持续调查跨环境中的精炼方法可以帮助实现公平的A-Ai-augment模型，通过随着技术的进步，通过有能力的人类伙伴关系来优化结果。这为负责任地推进该领域的方向提供了最大化AI对语言教育的贡献的方向。