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人工智能 (AI) 在 ESL 词汇学习中的应用
摘要 本研究调查了人工智能 (AI) 在英语作为第二语言 (ESL) 词汇学习背景下的看法和影响。本研究主要关注学生和教师的观点，考察他们对使用人工智能进行词汇习得的信念、态度和期望。它还探讨了将人工智能纳入 ESL 词汇学习的好处和挑战。巴基斯坦一所当地大学的 77 名大学生和 22 名英语教师参加了这项研究。主要数据收集方法涉及两个李克特量表问卷（学生变体和教师变体），作为衡量参与者意见的定量工具。探索性分析用于验证问卷，该问卷包含与词汇学习中的 AI 整合相关的八个因素：AI 的有效性和好处、AI 工具的舒适度、AI 相对于传统方法的优势、挑战和困难、AI 使用相对于传统方法的有效性比较、对 AI 建议的信任、AI 工具使用频率、向同伴的推荐。在维恩图中显示了学生和教师回答的比较分析。
SESLHDGL/068 - 住院病房中成人高血压的评估和管理
5.1 定义 ................................................................................................................ 8 5.2 评估 ................................................................................................................ 8 5.3 初步调查 .............................................................................................................. 9 5.4 处理原则 .............................................................................................................. 9 5.5 治疗 ................................................................................................................ 11 5.6 建议在工作时间以外使用的口服药物： ............................................................. 11 第 6 节 – 图表 1：严重无症状高血压流程图 ............................................................. 13 第 7 节 – 高血压急症 ...................................................................................................... 14
2024 年 1 月 23 日莱斯利·安德森的证词......
2024 年 1 月 23 日新英格兰丙烷气体协会总裁兼首席执行官 LESLIE ANDERSON 在缅因州能源、公用事业和技术委员会面前的证词反对 LD 2077 关于客户成本和天然气对环境和健康影响的法案新英格兰丙烷气体协会 (PGANE) 很高兴有机会就 LD 2077 发表意见。新英格兰丙烷气体协会是一个区域性替代能源贸易协会，代表新英格兰六个州的丙烷行业成员。我们的存在是为了服务丙烷行业，促进安全、教育和公众对丙烷用途的认识。我们的会员包括丙烷公司和供应商，其中包括许多通常由家族拥有和经营的小公司，其中许多已经传承了好几代。我们强烈反对将丙烷纳入 LD 2077，并敦促委员会删除丙烷或投票不通过该法案。丙烷被美国肺脏协会认可为清洁燃料，世界各地都在使用它来减少室内空气对健康的影响。与天然气不同，丙烷本身不是温室气体，不含甲烷。任何无意的丙烷泄漏都不会产生温室气体。目前还没有可靠的室内空气污染研究表明丙烷对健康有任何有害影响。我们在本证词中包括了另外两份文件。一份讨论了丙烷和室内空气污染，另一份显示了统计数据，表明丙烷不会对室内健康产生影响。由于丙烷仅由碳和氢组成，没有其他化合物，因此它无毒且燃烧极其清洁。这就是为什么世界各地都使用丙烷来防止室内空气污染的原因。在缅因州，使用木柴和其他燃料造成的室内空气污染风险比使用丙烷的风险大得多。关于室内空气健康和环境影响的更好研究是研究缅因州的木材，而不是丙烷！我们的行业关心环境，并积极致力于减少碳排放。丙烷行业每年可减少数百万吨的碳排放。在全球范围内，丙烷被用于解决世界上最大的健康威胁，即主要由燃烧木材烹饪和取暖造成的室内空气污染。每年有超过 350 万人死于使用固体燃料烹饪。这导致许多发展中国家的森林砍伐率惊人，并造成巨大的二氧化碳排放。一个家庭从木材转向丙烷每年可节省一吨以上的二氧化碳。此外，50 个家庭从木材转向丙烷可节省一英亩的雨林土地。
在 ESL 中实施教育人工智能 (AIED) 的好处和挑战
摘要 近年来，人工智能 (AI) 引起了广泛关注，渗透到各个领域并改变了执行任务的方式。在教育领域，人工智能有可能彻底改变传统的教学和学习方法，特别是在英语作为第二语言 (ESL) 课堂的背景下。本系统文献综述旨在全面概述不同国家在 ESL 课堂中实施人工智能、挑战和影响的当前研究状况。为此，我们在 ERIC、WOS 和 Scopus 数据库中进行了系统综述。在应用纳入和排除标准后，样本设定为 25 篇文章。研究结果表明，人工智能技术为增强 ESL 教学提供了有希望的机会。尽管有潜在的好处，但本综述还揭示了在 ESL 课堂中实施人工智能的一些挑战和局限性。此外，本综述还指出需要进一步进行实证研究来衡量人工智能的长期影响。总之，本系统文献综述为当前在 ESL 课堂中实施人工智能的前景提供了宝贵的见解。它强调了人工智能技术在增强语言教学的潜力，同时也承认需要解决的挑战。本评论的结果可以指导教育工作者、政策制定者和研究人员做出明智的决定，将人工智能融入 ESL 课堂，在数字时代促进有效和包容的语言学习环境，同时需要对马来西亚 ESL 课堂环境中的人工智能进行进一步的研究和分析。 关键词：人工智能、ESL 课堂、人工智能的挑战、人工智能的好处、AIEd 简介自从 Covid-10 爆发以来，数百种应用程序广泛用于 ESL 课堂。这些应用程序被用来替代传统的教学方法，以度过疫情，让学生甚至可以通过在线学习进行学习。这证明了技术可以成为一种强有力的工具来启动和增强
莱斯利·D·戈尔曼上校 企业云管理机构 (ECMA) 总监 莱斯利·D·戈尔曼上校于 1992 年加入美国陆军，并
莱斯利·D·戈尔曼上校 企业云管理机构 (ECMA) 主任 莱斯利·D·戈尔曼上校于 1992 年加入美国陆军，并于 2000 年通过陆军的“绿金计划”加入军事情报部门。戈尔曼上校在佐治亚州戈登堡和科威特多哈营 (前进) 的第 201 军事情报营服役期间，曾担任 MASINT 排长、SIGINT 收集排长、连队执行官和 S1 营。完成军事情报上尉职业课程后，她被分配到米德堡第 704 军事情报旅，在那里她在国家安全局 (NSA) 担任 SIGINT 行动官和连队指挥官。离开指挥部后，她于 2007 年至 2008 年间多次作为电子战和作战军官被派往伊拉克和阿富汗，开展 SIGINT 终端制导行动和技术评估。2009 年，戈尔曼上校随第一军被派往伊拉克，担任 MNC-I C2 的 SIGINT 顾问和华盛顿州刘易斯堡的单一来源 OIC。戈尔曼上校在美国国家安全局完成了为期三年的实习，即初级军官密码职业计划 (JOCCP)。她曾担任韩国野战站第 501 军事情报旅第 719 军事情报营的 S3 营和 SIGINT OIC。2014 年，戈尔曼上校担任联合部队总部-ARCYBER 的 IROC 负责人，随后担任第 706 军事情报旅的旅 S3 营。戈尔曼上校曾担任网络国家任务部队 03 国家网络保护团队负责人和美国陆军网络保护旅第 2 网络营的指挥官。在担任 ECMA 主任之前，戈尔曼上校最近担任美国陆军网络现役作战主任。戈尔曼上校获得的奖项包括铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章和联合服务嘉奖勋章。她因在阿富汗的行动而被授予法国国防银质勋章。戈尔曼上校正在马里兰大学全球校区攻读数据分析硕士学位。她拥有国防大学艾森豪威尔学院心理学学士学位、网络安全硕士学位和国家资源战略硕士学位，主修数据和颠覆性技术。她是第五代德克萨斯人，丈夫是 CW4（退役）马修鲁茨，育有一女莎拉。
AESL ---邮政 - 邮局 - 纳特尼斯 - pdf
Dear Members, Notice is hereby given that pursuant to the provisions of Section 110 and all other applicable provisions, if any, of Companies Act, 2013 (“the Act”), read together with Rules 20 and 22 of the Companies (Management and Administration) Rules, 2014 (including any statutory modification(s) or re-enactment(s) thereof, for the time being in force) (“ Rules ”), Regulation 44 of the Securities and Exchange Board of India (Listing义务和披露要求）法规，2015年（“ SEBI上市条例”），一般循环编号14/2020 dated 8 th April, 2020, 17/2020 dated 13 th April, 2020, 20/2020 dated 5 th May, 2020, 22/2020 dated 15 th June, 2020, 33/2020 dated 28 th September, 2020, 39/2020 dated 31 st December, 2020, 10/2021 dated 23 rd June, 2021, 20/2021 dated 8 th December, 2021, 3/2022日期为2022年5月5日和11/2022，日期为2022年12月28日，由公司事务部，印度政府（“ MCA通告”）（“ MCA通告”），股东大会秘书标准（“ SS-2”），由印度公司秘书和任何其他适用的法律和规定（包括任何其他适用的法规）（包括任何其他适用的法规（包括）（包括任何规则和规定））有效的是，下面提出的决议建议通过Adani Energy Solutions Limited（以前称为ADANI TRANSPORMENT LIMITED）（“公司”）（“公司”）的成员通过邮政投票，只有通过远程电子投票（“ e-e-Voting”）流程。符合SEBI上市条例的第44条，并根据根据第102（1）条，该法案的110条以及该法案的任何其他适用条款，拟议的决议和解释性声明，并在其上构成规则；列出了有关邮政投票通知中提到的决议的重大事实及其原因（“注意”）。
IEEE 嵌入式系统快报 (IEEE ESL)
征文特刊：“拉丁美洲嵌入式系统研究的最新进展”特邀编辑： Maximiliano Antonelli 博士，马德普拉塔大学 (UNMDP)，阿根廷 Maria Liz Crespo 博士，阿卜杜勒萨拉姆国际理论物理中心 (ICTP)，意大利 Joel Gak 博士，乌拉圭天主教大学工程系，乌拉圭 José Lipovetzky 博士，微电子与探测器实验室，电信工程管理，CNEA（国家原子能委员会），阿根廷 Rosa Maria Woo Garcia 博士，韦拉克鲁斯大学，墨西哥。拉丁美洲拥有大量在嵌入式系统领域工作的才华横溢的研究人员。虽然他们的宝贵研究成果已在其大学和地区广泛发表，但尚未在国外获得更广泛的认可。然而，随着阿根廷嵌入式系统会议 (CASE) 等活动的举办，这种趋势开始发生变化，该会议已与国际出版物建立了合作伙伴关系。我们相信，该地区嵌入式系统的发展为全球科学界做出了令人兴奋的贡献。本期特刊旨在展示拉丁美洲学术界和工业界关于嵌入式系统的最新未发表的成果。它面向对该领域最新发展感兴趣的研究人员、教授、学生和工程师。目标是：
Inox绿色能源服务有限公司IGESL
根据《印度证券交易委员会的第30条》（上市义务和披露要求）条例，2015年，请在独立和合并该公司的季度的季度副本副本上，截至2023年6月30日截至2023年6月30日。上述收益演示文稿也已上传到公司的网站www.inoxgreen.com。
seslhdpd/182-医学不使用注册药物和使用无牌药
CATAG中的图1。 在澳大利亚医院重新思考药品决策。 指导原则的质量使用标签外药物的指导原则概述了根据七个指导原则评估适当性，批准过程，同意和监测未牌和无牌药的框架。 请咨询原始文档以获取完整的详细信息。 TGA批准的药物在可用时仍然是治疗的第一行选择，合适或容忍。 如果没有高质量的证据支持使用特定药物，并且不适合“特殊”或“研究”适应症，则不建议使用药物。 在非研究设置中未注册的药物的处方是与标签外使用的相关但单独的问题，并由特殊访问计划（SAS）涵盖。 所有设施都必须利用正式程序来评估SESLHDPD/183的SAS根据SAS使用的请求 - 医学：药物配方政策。 必须按照CATAG指导原则中概述的同意，并使用SESIH的特殊使用医学同意书进行了记录。CATAG中的图1。在澳大利亚医院重新思考药品决策。指导原则的质量使用标签外药物的指导原则概述了根据七个指导原则评估适当性，批准过程，同意和监测未牌和无牌药的框架。请咨询原始文档以获取完整的详细信息。TGA批准的药物在可用时仍然是治疗的第一行选择，合适或容忍。如果没有高质量的证据支持使用特定药物，并且不适合“特殊”或“研究”适应症，则不建议使用药物。在非研究设置中未注册的药物的处方是与标签外使用的相关但单独的问题，并由特殊访问计划（SAS）涵盖。所有设施都必须利用正式程序来评估SESLHDPD/183的SAS根据SAS使用的请求 - 医学：药物配方政策。必须按照CATAG指导原则中概述的同意，并使用SESIH的特殊使用医学同意书进行了记录。
ESL-SNNS：尖峰神经网络的进化结构学习策略
尖峰神经网络（SNN）在推理过程中在功耗和事件驱动的属性方面具有显着优势。为了充分利用低功耗并提高了这些模型的效率，已经探索了修剪方法，以找到稀疏的SNN，而无需在训练后没有冗余连接。但是，参数冗余仍然会阻碍训练过程中SNN的效率。在人脑中，神经网络的重新布线过程是高度动态的，而突触连接在脑部消除过程中保持相对较少。受到此启发，我们在这里提出了一个名为ESL-SNNS的SNN的有效进化结构学习（ESL）框架，以实现从头开始实施稀疏的SNN训练。SNN中突触连接的修剪和再生在学习过程中动态发展，但将结构稀疏保持在一定水平。因此，ESL-SNN可以通过在时间上列出所有可能的参数来搜索最佳的稀疏连接。我们的实验表明，所提出的ESL-SNNS框架能够有效地学习稀疏结构的SNN，同时降低有限的精度。ESL-SNN仅达到0。在DVS-CIFAR10数据集上具有10％连接密度的28％抗性损失。我们的工作提出了一种全新的方法，可以通过生物学上合理的进化机制对SNN进行稀疏训练，从而缩小了稀疏训练和密集培训之间的明确攻击差距。因此，它具有SNN轻量级训练和低功耗和少量记忆使用情况的巨大潜力。