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人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
计算机程序在小学环境中针对阅读困难的儿童提高音素意识和解码技能的功效
弗林德斯大学摘要：本文介绍了有关软件程序有效的研究差距，以帮助儿童阅读困难。使用Readdoctor（一种针对音素意识，正义 - 语音映射，解码能力和视力识别的软件程序），在十二周内参加了十二周的研究，年龄在5-13岁的儿童中参加了十二周的研究。衡量标准。使用了三个多个基线测量的准实验性一组研究。在32周内评估了因变量/度量的七次，从而可以在学校分配的时间范围内完成研究。在所有三种语音/音素意识和单词阅读效率的措施上都发现了显着改善。三个月后评估时，保持了这些改进，在此期间不使用软件程序。简介
使用计算机程序评估真空金属和半导体涂料的厚度
简介。在各个技术领域使用某种组成的层（涂层）真空沉积[1-5]。目前，对于生产许多微电子，光学和仪器的产品，需要在其表面上以厚度均匀地形成功能性涂层，尤其是反射性，吸收，导电和保护性涂层。许多零件及其性能特征的质量取决于功能涂层的特性。在某些情况下，均匀性的设计公差（与“厚度均匀性”的偏差）可能为±5％或更少。在实施用于获得此类涂层的技术过程时，由于缺乏实质性数据以确保所需的均匀性而出现重大困难。
人类和人工神经网络中计算机程序的收敛表示
在理解过程中，人类大脑会表现计算机程序的哪些方面？我们通过分析程序员理解 Python 代码的功能性磁共振成像 (fMRI) 研究得出的大脑记录来研究这个问题。我们首先评估一系列静态和动态代码属性，例如抽象语法树 (AST) 相关和运行时相关指标，并研究它们与神经大脑信号的关系。然后，为了了解大脑表征是否编码了有关计算机程序的细粒度信息，我们训练了一个探测器，将大脑记录与一套在代码上训练的 ML 模型学习到的表征进行对齐。我们发现，多需求和语言系统（负责非常不同的认知任务的大脑系统）都编码了特定的代码属性，并与机器学习的代码表征唯一一致。这些发现表明至少有两种不同的神经机制介导计算机程序的理解和评估，促使设计超越静态语言建模的代码模型目标。我们将所有相应的代码、数据和分析公开发布在 https://github.com/ALFA-group/code-representations-ml-brain
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我希望提交 FOI 请求。我有四个问题，以粗体突出显示：1. 在处理退伍军人的养老金和津贴索赔/重新考虑/审查/上诉时，英国退伍军人协会使用什么计算机程序/系统来管理流程？2. SPVA 于 2014 年与国防商业服务部合并。英国退伍军人协会是否保留了 SPVA 部门/单位/团队？3. 有多少英国退伍军人协会员工和团队使用包含字母 SPVA 的电子邮件名称/发件人名称？ 4. 法庭高级主席 Rt Hon Sir Keith Lindblom 于 2021 年 9 月发布了他的 2021 年度报告。他的报告在第 51 页的“战争养老金和武装部队赔偿分庭”下指出：“分庭现在有自己的司法委员会，并且获得了对分庭资源需求的更多支持和监督。一个主要且长期存在的问题是，我们的上诉不是直接向分庭提出的，而是由上诉人发送给英国退伍军人协会，这是国防部 (MoD) 的一个机构，这完全不能令人满意。去年，双方原则上同意实施直接向分庭提出上诉的程序。尽管国防部承诺努力在 2021 年底前实施直接提出，甚至考虑到疫情的中断，但进展令人失望。MoJ P
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我希望提交 FOI 请求。我有四个问题，以粗体突出显示：1.在处理退伍军人的养老金和津贴索赔/重新考虑/审查/上诉时，英国退伍军人协会使用什么计算机程序/系统来管理流程？2.SPVA 于 2014 年与国防商业服务合并。英国退伍军人协会是否保留 SPVA 部门/单位/团队？3.有多少英国退伍军人协会员工和团队使用包含字母 SPVA 的电子邮件名称/发件人名称？4.法庭高级主席 Rt Hon Sir Keith Lindblom 于 2021 年 9 月发布了他的 2021 年度报告。他的报告在第 51 页的“战争养老金和武装部队赔偿分庭”下指出：“分庭现在有自己的司法委员会，并且受益于对分庭资源需求的更大支持和监督。一个主要且长期存在的问题是，我们的上诉不是直接向分庭提出，而是由上诉人发送给英国退伍军人协会，这是国防部 (MoD) 的一个机构，这完全不能令人满意。去年，双方原则上同意实施直接向分庭提出上诉的程序。尽管国防部承诺努力实施直接上诉程序，但事实上，我们已同意实施直接上诉程序。到 2021 年底之前提交，即使考虑到疫情的中断，进展也令人失望地缓慢。司法部政策部门正在与国防部合作，试图让该项目再次启动，我非常希望能够在明年报告，最终，直接提交已经实现或有望在 2022 年实现”（第 51 页）。a.何时打算启动上诉的“直接提交”？b.国防部预计“直接提交”每年能为国防部节省多少成本？：“我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。
计算机程序对提高小学阅读困难儿童的语音意识和解码技能的有效性
弗林德斯大学摘要：本文探讨了软件程序帮助阅读困难儿童的有效性方面的研究空白。42 名 5-13 岁被认定为阅读能力较差的儿童参加了一项为期 12 周的研究，研究者使用了 ReadingDoctor，这是一个针对音素意识、正字法音素映射、解码能力和视觉词识别的软件程序。测量采用 Sutherland 语音意识测试 - 修订版 (SPAT-R)、单词阅读效率测试 (TOWRE) 以及语音意识测试 2 (PAT-2) 的字素和解码子测试。采用了一项准实验性单组研究，包含三个多重基线测量。因变量/测量在 32 周内进行了七次评估，以便在学校分配的时间范围内完成研究。在语音/音素意识和单词阅读效率的所有三个测量方面都发现了显著的改善。在三个月后的评估中，这些改进得以保持，在此期间未使用该软件程序。介绍
技术应用程序和计算机程序
语音梦读取器为PDF，纯文本，MS Word，MS PowerPoint，RTF和Google文档提供文本到语音。以27种不同的语言具有36个内置声音。声音即使在屏幕上锁定，也可以在后台播放并在后台播放。
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。
双探针电阻（扩散电阻）和四探针电阻计算的计算机程序集合，RESPAC
过去二十年对数据进行解释。这一点很重要，因为该技术不直接提供承运人资料。相反，电阻率曲线是通过分析深度相关的扩散电阻数据间接获得的。这需要物理