XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文体
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。
科学翻译理论与实践的基础...
本教材是教材的组成部分之一，适用于工业大学的英俄翻译教学。本手册由五个部分组成。第一部分介绍部分探讨科技文献翻译课程的主题和目标，第二部分讨论翻译的词汇基础，第三部分和第四部分分别致力于翻译的语法和文体基础。第五部分为科技文献翻译研讨会，内容包括专利和技术文献的翻译、科技文献摘要、摘要和全文翻译的要求。每个部分都由介绍性讲座、练习和科学技术文本组成。介绍性讲座的篇幅和练习的性质取决于本节所考虑的翻译问题的特征。每部分最后都配有练习题来复习材料，并提供真实的科技文本进行分析和翻译，涉及到将所学的翻译技巧和方法在实际工作中综合运用。该手册系统地介绍了英语翻译成俄语的主要语言问题。手册讲座部分包含的理论规定代表了关于英语和俄语之间关系的系统化结论。讲座和练习中的示例材料
AP 英语文学与写作样本课程大纲 1
AP ® 英语文学与写作课程是按主题设计和教授的，重点是核心阅读材料以及阐明和扩展各种主题的现代和当代选集。AP 英语文学与写作严格遵循 AP 英语文学与写作课程和考试说明 (CED) 中所述的要求，包括文学分析的基础知识和大学入门写作。每周，学生都会讨论并参与各种写作活动，重点是论证、解释、分析、修辞策略、阐述、结构和风格。学生阅读和学习从 16 世纪到现在的各种小说、戏剧、诗歌和短篇故事。除了地区批准的小说外，学生还阅读 Prentice Hall 文学：英国传统 Perrine 的文学：结构、声音和感觉中的短篇作品和戏剧。该课程侧重于文学体验、文学解读、文学评价和写作，以培养文体的成熟度和成熟度。学生通过多次修改的限时论文和需要外部研究和 MLA 格式的长篇论文练习写作。学生还通过诗歌演讲、定期课堂讨论和担任讨论主持人来练习口头交流技巧。
教授 EFL/ESL 学生有效的英语提示制作人工智能
聊天机器人和虚拟助手：Replika 和 Google Assistant 等工具使用 NLP 与学习者进行基于文本或语音的对话。这些聊天机器人可以模拟现实生活中的对话，帮助学生在受控环境中练习流利度并提高沟通技巧。通过响应用户输入，聊天机器人提供了一种即时且根据学生当前语言水平量身定制的对话练习形式 (Kim, 2019)。语法检查器和写作助手：Grammarly 和 Hemingway App 等平台使用 AI 算法来识别学生写作中的语法错误、文体问题和不恰当的措辞。这些工具提供改进建议，解释更正背后的语法规则，并且通常包括词汇增强功能。这有助于学生提高写作技巧并更好地理解英语语法 (Tetreault 等人，2018)。自适应语言学习应用程序：Duolingo、Babbel 和 Rosetta Stone 等应用程序使用 AI 为学生创建个性化的学习路径。通过跟踪用户进度并调整练习难度，这些应用程序可确保学生始终保持正确的学习水平。使用连胜和排行榜等游戏化元素也可以提高积极性并鼓励定期练习（Vesselinov & Grego，2021 年）。
英语诗歌的语言历史
将现代语言学和文学批评的重点和技术汇总在一起，作者将其应用于从莎士比亚到今天的一系列诗。作者认为，诗歌与其他语言话语和非语言标志系统唯一和本质上不同。观察各种方法，包括新的批评家，形式主义者，结构主义者和后结构主义者的方法，他揭示了自16世纪以来诗意的结构和诗意的含义如何改变，并提供了批评诗歌的新解释模型和方法。特别强调与文学史以及社会，文化和审美考虑有关的文本背景。所涵盖的文字包括Donne，Herbert，Marvell，Milton，Pope，Thomson，Wordsson，Coleridge，Coleridge，Blake，Keats，Keats，Shelley，Tennyson，Browning，Arnold，Arnold，Hopkins，Eliot，Eliot，William Carlos Williams，William Carlos Williams，E.E. E.E.卡明斯，larkin和E.J.Thribb。这本书包含单个文本，工作示例和练习以及词汇表的详细读物，非常适合在英语，文体学和语言学上进行研究生课程。理查德·布拉德福德（Richard Bradford）是科莱恩（Coleraine）阿尔斯特大学（University of Coleraine）的英语讲师。
AI 学术诚信政策建议 - 写作学院
生成式人工智能建议政策的背景（针对教师）：您可能已经知道，诸如 ChatGPT 之类的生成式人工智能工具已经使自动化写作过程的某些方面成为可能，包括：头脑风暴；文本分析；发展论点或反论点；改善组织；调整风格和语法以适应文体惯例；甚至批量生成论文。ChatGPT 和其他大型语言模型 (LLM) 所写的内容通常包含虚假内容、编造的引文和可预测的写作。但他们的输出也往往是听起来很精致的写作。随着生成式人工智能平台的发展，它们将变得更擅长准确引用、写出更有趣的散文和更高水平的研究活动。我们写作课程的学生知道 ChatGPT 和其他免费、可访问的人工智能写作工具，有些学生已经在我们的课程中使用它们。匹兹堡的《学术诚信准则》禁止未经承认使用他人的作品，该准则解决了剽窃和合同欺诈问题。我们认为，该准则已经隐含地涵盖了生成式人工智能的潜在用途，尽管该政策可能很快会更新，以明确解决人工智能的使用问题。作文课程鼓励教师自行判断学生在课程中使用这些技术的情况。作文课程可以有效地使用生成式人工智能，如果您想在课程中整合此类技术，我们鼓励您在坚持作文课程目标的同时寻找这样做的方法。我们建议您在课程大纲和 Canvas 网站上包含以下政策之一，以明确您的政策。教师还应与学生讨论他们的政策，明确哪些人工智能的使用是允许的，哪些是不允许的，以及原因。如果您对课程中人工智能的使用有疑问，我们鼓励您联系我们的学术诚信院长兼英语教学教授 Jeff Aziz。如果您想禁止在课程中使用生成式人工智能，建议的课程大纲声明如下：
人工智能聊天机器人有写作风格吗？...
摘要：尽管 Turnitin 可以生成 AI（人工智能）写作检测报告，但这些 AI 报告不得用于惩罚目的，因为本研究表明，Turnitin AI 报告的准确率远低于 Turnitin 声称的 98%。为了帮助教授、教师和内容评估利益相关者识别 AI 生成的材料，本研究通过探索句子长度、段落结构、词汇选择、情绪、时态、语态、代词、关键词密度、词汇密度、词汇多样性和阅读难易程度，研究了案例研究、商业信函和学术写作 ChatGPT-4 生成的回复的文体特征。研究表明，ChatGPT-4 案例研究生成的回复以 2 到 3 个句子的段落形式生成，每个句子有 16 到 18 个单词。这些句子主要以祈使语气形成。第二人称代词“你”和第二人称所有格限定词“你的”的使用很普遍。关键词和词汇密度较低，词汇多样性一般，阅读难易度较高。研究还发现，ChatGPT-4商务信函回复以2-3句16-20词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用一般现在时和主动语态，使用第三人称单数代词。使用技术词汇和缩写时没有说明其含义。关键词密度、词汇密度和词汇多样性较高，阅读难易度较低。研究还发现，ChatGPT-4学术写作回复以3-4句16-19词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用主动语态，时间上无主体被动语态，使用多种现在时态。关键词和词汇密度较高，词汇多样性较低，因此阅读难度处于平均水平（未定义缩写除外）。值得注意的是，ChatGPT-4 有意使用第三人称复数代词“they”来指代单数，以支持跨性别运动。
开放式飞机性能建模 - TU Delft 存储库
2014 年秋天，我正在寻找一个可以结合我在航空航天和计算机科学领域的背景的博士论文主题。开放、数据挖掘和飞机等关键词在代尔夫特理工大学的一份提案中引起了我的注意，我立即决定提交申请。半年后一个寒冷的春日早晨，我加入了代尔夫特理工大学的航空航天工程系。Hoekstra 教授和 Ellerbroek 博士热情地欢迎了我，并向我介绍了系里、同事、研究和 BlueSky 项目。第一天的最后一站——学院的 De Atmosfeer 酒吧——无疑证实了我的选择是正确的。这篇论文记录了我过去四年的进步和发现。它本质上回答了一个问题：我们如何使用开放数据来建模和估计飞机性能？大多数章节均基于我自 2016 年以来发表的期刊文章和会议论文集。我博士研究的主要目标是建立一个开放的飞机性能模型。因此，本论文中产生的模型和工具是共享的，我很自豪其中一些开源工具已经被其他研究人员采用。这段四年的旅程一开始似乎很长，但现在接近终点线时肯定会感觉短得多。我要感谢我的推动者 Hoekstra 教授和 Ellerbroek 博士，他们给予了我极大的支持并提供了宝贵的指导。我要感谢 Blom 教授和 Ir。Vû 提供了很好的想法，并参与撰写了这篇论文的部分章节，同时感谢我的博士委员会成员对这篇论文提出的有益评论和建议。我还要感谢控制与模拟系的所有同事，特别是我们在咖啡角分享的所有鼓舞人心的哲学对话。最后感谢我的妻子 Marie，她花了很多时间校对我的论文和这篇论文的文体并加以改进。最后，我觉得她可能已经秘密掌握了所有这些 ADS-B 的东西。就我个人而言，我非常感谢父母从小就对我追求科学的热爱、支持和鼓励。在我攻读博士学位期间，我非常幸运地爱上了玛丽并与她结婚，还迎来了我的儿子威廉。