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Ishares VII PLC-年度报告和经过审计的财务报表Ishares VII PLC-年度报告和经过审计的财务报表
本年度报告和审核财务报表（“报告和财务报表”）可以转化为其他语言。任何这样的翻译都只包含相同的信息，并且具有与英语报告和财务报表相同的含义。在某种程度上，英语报告报告与财务报表之间存在任何不一致的范围，而另一种语言的报告和财务报表，英语语言报告和财务报表将占上风，除了（仅在范围内），除了任何管辖权所要求的范围（仅在范围内），该股份的规定是基于报告和财务宣传的股份，该股份在报告中均基于该语言的行动，而该股份的行动均基于该语言的披露。关于报告条款和财务报表的任何争议，无论报告和财务报表的语言如何，应根据爱尔兰法律管辖并解释。
语言学（BA）
语言学是人类语言的科学。它试图确定在人类语言中必不可少的哪些，哪些是可能的，哪些是不可能的。虽然语言学家致力于确定单个语言的独特特征，但他们一直在寻找语言普遍性，即在跨语言中解释的能力。语言学学科是围绕语法组织（句子组织的原则），形态学（构造单词的原则），语义学（含义的研究），语音学（语音研究），语音学（语音研究），语言（语言模式），声音模式（声音模式），历史语言（语言的方式），社会语言和社会语言（社会语言），与社会的互动式（社会语言），互动式的语言，互动界面，互动界面，互动的语言，界面语言，互动界面，是互动的语言。神经语言学（大脑中语言的表示）。当前的教职员工研究遍及领域，包括语法与语义，语音和语音学的相互作用，接触语言，语言变化，城市社会语言学以及句法过程的计算机类比。
签名：桥接符号和口语之间的差距
摘要：本文介绍了欧洲项目签名，该项目旨在在标志和口头语言的标志之间开发自动翻译技术。 div>为了实现这一目标，该项目通过涉及符号语言，符号语言的语言，签名语言的自动识别技术，自动语音识别，自然语言处理和自动翻译，3D成像以及Aff的技术以及应用程序的发展以及应用程序的开发来采用多个替代方法。 div>该项目遵循以用户为中心的方法，并由聋人社区推广，以开发适当的技术。 div>关键字：神经元自动翻译；标志语言；自动了解手语；简化文本；头像。 div>
生物学，BS-爱荷华大学
高中或大学中两种不同语言的语言或两个级别满足了GE CLAS核心世界语言的要求。已经完成了三个单一语言的学生可能会以相同的语言完成第四级课程，或者可以选择获得认可的世界语言和文化探索课程。参加世界语言课程的注册需要进行安置考试，除非参加第一学期课程。与您的学术顾问或CLAS本科课程办公室联系，以了解有关世界语言要求的问题。f接受BMB的学生：3120还必须服用BMB：3130。 G请参阅一般目录以获取批准课程列表。学生
SCF-2024-3-DHS-ZTCF.pdf
1。句法：表达这两个概念的措辞有多相似？这是对这种关系的单词分析，而不是对语言的解释。2。语义：这两个概念的含义有多相似？这涉及对每个概念语言的一些解释。3。功能：执行这两个概念的结果有多相似？这涉及了解如果两个概念被实现，执行或以其他方式执行，将会发生什么。
认知科学（COGS）
COGS5140。语言神经生物学：典型和非典型认知和语言发展。（3个学分）（也提供为PSYC5445。）对发育延迟/病理种群中语言获取的当前研究的调查，包括但不限于自闭症，威廉姆斯综合症，唐氏综合症和特定语言障碍。对语言的延误和陈述的检查揭示了每种疾病，语言获取过程，语言的表示和组织以及语言的生物学/神经心理学/遗传学。入学要求：向PSYC，SLHS，PNB的研究生开放；其他人同意教练。建议准备：齿轮5110、5120、5130、5150之一； Ling 5110; PSYC 5440;或SLHS 5348。查看类（https://catalog.uconn.edu/course-search/？详细信息和代码= COGS％205140）
使用人工语言研究词汇学习
词汇习得是学习一门新语言的关键部分。然而，由于自然语言具有结构性、历史性和个体差异性，分离特定因素对词汇学习的影响可能具有挑战性。人工语言是解决这一问题的多功能工具，允许研究人员系统地操纵语言的属性并控制学习者的过去经验。在这里，我们回顾了人工语言如何用于研究双语词汇学习，特别关注语言输入（例如词汇属性）和语言经验（例如双语）的影响。我们还讨论了人工语言在双语研究中的优势和局限性，并为考虑使用人工语言的研究人员提供了资源。如果使用和解释得当，人工语言研究可以让我们了解与词汇学习相关的各种因素。
国防大学土耳其空军...
有效沟通技巧：非语言沟通的概念和介绍，非语言沟通的共同点，非语言沟通的功能，语言和非语言沟通的比较，人际关系中的第一印象，解读非语言沟通，小对话中的非语言沟通。非语言沟通和非语言动作之间的区别，例如触摸、靠近和倾斜、头部运动、面部表情、手势、姿势、眼球运动和目光接触。肢体语言中的强调动作，肢体语言中的警告，肢体语言的情绪性，解读肢体语言中的面部形状，非语言地改善肢体语言的方法，发展肢体语言的原因和欺骗性肢体语言。
大脑，思想和机器中的语言
长期以来一直认为只有人类才能产生和理解语言。，但现在，人造语言模型（LMS）首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了新的购买LMS在大脑中如何实现语言的问题。我们讨论为什么先验，LMS可能会与人类语言系统共享相似之处。然后，我们总结证据表明，LMS代表语言信息与人类的语言信息相似，以使相对准确的大脑编码和在语言处理过程中进行编码。最后，我们检查了哪些LM属性（您的架构，任务性能或培训）对于捕获人类对语言的神经反应至关重要，并审查了LMS的研究，例如在计算机模型生物体中，用于测试有关语言的假设。这些正在进行的调查使我们更加接近理解我们理解句子并用语言表达思想的能力的代表和过程。