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在说服力论文中迈向细粒度的论证策略分析
参数挖掘（AM）在过去十年中已成长为研究领域（Stede and Schneider，2018； Lawrence and Reed，2020年），重点是自动识别和提取自然语言论证的任务。这包括对论点组件的检测，例如主张（Daxenberger等人。，2017年； Schaefer等。，2022）和前提（Rinott等人，2015年），以及它们之间的关系（Carstens和Toni，2015年）。研究已在不同的文本域上进行了研究，例如更编辑的文本，例如社论（Al-Khatib等人，2016年）或Wikipedia文本（Rinott等人，2015年），到社交媒体，例如改变我的观点（Hidey等人，2017年）或Twitter（Schaefer and Stede，2022）。到目前为止，感兴趣的领域是一个识别论证策略的识别，即作者在线性化论证上做出的决定并用语言表达式以有说服力的效果标记（Al-Khatib等人）（Al-Khatib等人），2017年； El Baff等。，2019年）。有效性，可以描述为参数的一个维度 -
如何在期末论文中作弊：让 AI 负责学生写作
摘要 本文分享了一项教学实验的结果，该实验要求本科生使用文本生成 AI 软件在期末论文中“作弊”。对于这项作业，学生从 GPT-2 安装中收集内容，然后将这些内容编织到他们的期末论文中。最后，学生提供了论文的“公开”版本以及他们自己对实验的反思。在这项作业中，学生被特别要求面对即将到来的 AI 作为写作工具的可用性。以这种方式使用 AI 的道德规范是什么？什么算作抄袭？我们应该对 AI 辅助学生写作提出什么条件（如果有的话）？使用 AI 会如何改变我们对写作、真实性和创造力的看法？虽然学生（有时是 GPT-2）对这些初始问题进行了深思熟虑的思考，但实际上使用 GPT-2 进行创作让他们对使用 AI 写作的道德和实践有了更广泛的认识。在本文中，我分享了学生如何体验这些问题，将他们的见解与人文学科中关于写作和交流的更广泛对话联系起来，并解释了它们与语言模型的道德使用和评估的相关性。
中文中的大型眼科语言模型的发展和评估
抽象背景大语言模型（LLM），例如ChatGpt，对各种医疗应用都有很大的影响。但是，Chatgpt的培训主要是从以英语为中心的Internet数据中汲取的，并且并未明确针对医疗领域量身定制。因此，中国人的眼科LLM对于中国大陆的医疗保健提供者和患者至关重要。方法，我们使用中国语料库开发了眼科（MOPH）的LLM，并在三种临床方案中评估了其表现：中文的眼科董事会考试，回答了基于循证医学的循证眼镜的眼科问题和临床小插曲的诊断准确性。此外，我们将MOPH的表现与人类医生的表现进行了比较。导致眼科考试，MOPH的平均得分与受训者的平均得分（64.7（62-68）vs 66.2（范围50-92），P = 0.817）紧密排列，但在所有七个模拟考试中都取得了超过60分的分数。在回答眼科问题时，MOPH表明，按照中国指南（李克特量表4-5），遵守83.3％（25/30）的回答。审阅者将仅6.7％（2/30，李克特量表1-2）和10％（3/30，李克特量表3）评为“贫穷或非常贫穷”或“潜在误解的不准确性”。在诊断准确性中，尽管眼科医生的正确诊断率优于MOPH（96.1％vs 81.1％，P> 0.05），但差异在统计上并不显着。结论这项研究证明了在各种临床情况下MOPH（一种中文特异性眼科LLM）的有希望的表现。MOPH在中文眼科设置中具有潜在的现实应用。
现场实验室：对CCS上下文中故障作用的合作调查
自2022年以来，地球创新技术研究所（RITE）和CSIRO开发了一个关键的协作，用于推进碳捕获和存储技术，特别着眼于了解故障系统及其对CO 2存储的影响。Rite是一个日本研究组织，致力于开发和推广用于环境保护和可持续发展的先进技术，包括碳捕获和存储。通过共同努力，这些受人尊敬的组织结合了他们的专业知识，以研究故障和地质形成如何与注射的CO 2相互作用并展示创新的监测技术，这是确保长期碳存储安全性和可靠性的关键因素。此协作可以更精确地建模和管理与故障相关风险，从而改善了减轻潜在泄漏并提高存储可靠性的技术。这项研究的见解对于精炼存储方法和开发强大的监测系统至关重要，这极大地有助于全球减少温室气体排放和实现气候目标的努力。这项研究的见解对于精炼存储方法和开发强大的监测系统至关重要，这极大地有助于全球减少温室气体排放和实现气候目标的努力。
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
水文中的视觉建模：使用FlexPlot，线性建模和
有效的洪水管理依赖于准确的预测。视觉建模技术在水文和水资源管理中起着至关重要的作用。这项研究分析了水文区域的数据8。所采用的分析flexPlot，线性建模，混合建模和广义线性建模。结果为水文模式和趋势提供了宝贵的见解。FlexPlot可视化揭示了Kastina与响应变量之间的显着正相关关系。线性建模将Kastina（β= 0.464，p <0.01）和GUSA（β= 0.552，p <0.01）鉴定为显着的预测因子，而Goroyo则没有显着效果。混合建模证实了这些发现，Kastina（估计= 0.267，p <0.01）和GUSA（估计= 0.272，p <0.01）表现出显着的正相关关系。广义线性建模支持这些结果，Kastina（估计= 0.274，p <0.01）和GUSA（估算= 0.313，p <0.01）显示出显着的积极作用。模型比较证实了Kastina和Gusa的重要性。回归分析产生了重大结果，从而提供了对变量之间关系的见解。这些发现表明Kastina和Gusa是重要的预测因子，导致响应变量的变化。结果为工程应用提供了宝贵的见解，强调了在预测模型中考虑这些变量的重要性。
第9章经济学在上下文中的经济学基本要素（Goodwin等人），第1版
12。历史证据总是证实了商业周期的两个“程式化事实”。13。根据Okun的法律，最初于1960年代初提出，失业率下降了1％，与实际GDP的增长约3％有关。14。宏观经济“平衡”是指产出，收入和支出处于平衡状态。15。解释总投资支出的最重要因素是利率。16。根据古典经济学家的说法，投资支出的突然下跌将导致利率下降，然后较低的利率将再次刺激投资支出并将其恢复到原始水平。17。货币主义者认为，政府应改变货币供应量，以增加衰退期间的总需求。
本通讯是关于人工智能（AI）监管的系列文章中的第一篇。在本文中，AI
final-green-light-to-the-first-worldwide-rules-on-ai/?trk=public_post_comment-text（最后访问于 2024 年 9 月 5 日）
从研究论文中摘录：“旅游业有效的公私社区合作伙伴关系（PPCP）
宝藏海滩始于1940年代，尽管社区没有将到达标记为游客。相反，他们是定期来自国外与社区生活在一起的人。通常满足于某人的房屋廉价住宿或在海滩上睡觉。多年来，鱼类和著名海螺的库存已经耗尽，迫使当地的渔民寻求替代生计。许多人开始为国内和国际游客提供乘船游览和寄宿家庭。2014年，竞争加勒比计划1发起了一项呼吁，要求提议增加私营部门的收入和SIDS的就业。宝藏海滩的旅游利益相关者联合部队建立了一个集群，该集群被选为获得500,000美元的技术援助，其条件是集群利益相关者的20％捐款，其中50％的现金贡献和50％的现金捐款。在制定宝藏海滩集群开发计划中，对优势，劣势，机遇和威胁（SWOT）进行评估，以吸引各种利益相关者并确定优先级。尽管基于社区的旅游业（CBT）对微观，中小型企业（MSME）的潜在好处很明显，但发现了许多挑战。首先，有90％的当地企业正在非正式地运营，并且不符合牙买加旅游委员会（JTB）的许可和注册要求。第二，缺乏适当定义的产品来进行旅游体验。在集群主持人的支持下，他们建立了以下愿景陈述：尽管有多样化的技能和对与访客进行有意义互动的深刻热情，但社区企业家并不知道如何开发可以在经常出现的基础上可获利的实践经验旅行产品。第三，许多利益相关者缺乏与访问者的兴趣和愿意一致包装和销售其产品的技能或能力。第四，鉴于人们认为合作可能导致更大的企业以牺牲小家伙而获得所有利益，因此社区中的企业之间的信任不足。最后，宝藏海滩需要在健康，教育和青年发展等领域以及访问道路和空运等基础设施等领域的重要社会服务。像许多其他小岛屿发展中国家的小型和偏远社区一样，贫困和有限的政府支持也需要采取私营部门的行动，以一种目的感，负责任地介入和管理企业。在当地商业领导者的心中始终很清楚，将可持续旅游业作为作为包容性经济发展的力量的承诺总是很清楚。集群倡议始于与多元化企业家进行广泛的磋商，以建立作为宝藏海滩作为旅游目的地的共同愿景。