XiaoMi-AI文件搜索系统
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支持早期数字流畅性的策略
孩子们不仅应该能够按顺序背诵数字单词，而且还应该能够在提示时说出给定数字之前和之后的数字单词。例如，当被问到 82 之前和之后是什么时，他们应该能够说出 81 和 83。
人工智能应用（Fluency SIS、Articulation Station Pro 和 Apraxia Farm）在患有言语障碍的学龄前儿童的心理语言学发展中的作用
摘要 — 学龄前儿童的言语障碍影响深远，影响他们的沟通能力、社交互动和整体发展。本研究旨在分析基于人工智能的干预措施对患有言语障碍的学龄前儿童的心理语言学发展的影响。为了实现这一目标，这项研究包括一项为期五个月的实验研究。它以人工智能工具的干预和进展评估为基础。参与者被提供了一个旨在提高言语技能的计划。该计划包括与言语治疗师的课程和基于人工智能应用程序（Fluency SIS、Articulation Station Pro 和 Apraxia Farm）的课程。其他方法包括与父母和言语治疗师进行焦点小组的半结构化访谈，以及对获得的数据进行统计分析。研究参与者是 170 名 3-5 岁患有言语障碍的儿童，以及 20 名父母和 6 名独立言语治疗师。Shapiro-Wilk 检验测量了研究中获得的数据的正态性。测试结果为 0.97 (p = 0.23)，表明数据呈正态分布。中等效应量 (0.47) 表明干预后两组得分之间存在中等差异。这一结果证实了基于人工智能的干预措施有助于显著改善的假设。这些发现可以成为将人工智能干预措施纳入学龄前言语治疗实践的科学合理建议的基础。这项研究可以帮助根据这个年龄组的具体需求开发和修订人工智能应用程序。关键词 — 失用症、移动应用程序、特殊教育、言语和语言病理学、语言流畅性
数字资产和数字流利度
●亚马逊的招聘软件因算法而不推荐女性（Dastin，2018年）●雇主使用Facebook算法从妇女，年长的工人和广告商中“隐藏”工作广告来练习住房歧视（Tobin，2019a； Tobin，2019b，2019年），这是BBIAS上的社交媒体（TOBIAS），这是BBIAS babors●ALGORITH AD SOMECATS（TOBLIAS），这是BBIAS的社交活动（TOBIN），这是BACT的。 ●YouTube的内容推荐算法使观众迈向仇恨言论和阴谋论（O'Donovan等，2019）●促进疫苗错误信息的社交媒体算法（Sunderji，2021年）●芝加哥在芝加哥的两次被枪杀，因为芝加哥警察部门的预测计划是在芝加哥警察局的两次中被枪杀的两次。
利用人工智能提高写作流畅度
和教学，艾因夏姆斯大学教育学院摘要本研究旨在调查使用一些拟议的人工智能活动对提高杰出政府语言学校预科阶段学生的 EFL 写作流畅性的影响。该研究的参与者是 2021-2022 学年哈桑阿布巴克尔政府语言学校预科三班的 33 名学生。研究人员的工具包括写作流畅性组成部分清单、评分标准和前/后写作流畅性测试。参与者通过使用研究人员设计的一些相关人工智能应用程序进行教学，其中包括具有语法情绪的 Minecraft 游戏、Semantris 词汇人工智能游戏和人工智能情绪的虚拟现实，使学生能够在生动的情况下练习使用英语。使用 T 检验和效应量对参与者在前测和后测中的分数进行统计分析。研究人员还对学生的写作流畅性水平进行了定性分析。研究结果揭示了使用人工智能应用程序对提高第三阶段预备学生的写作流畅性有积极作用。关键词：人工智能，写作流畅性。
数字时代的女性领导力：敏捷性、适应性和流畅性
不断扩大的性别差距，特别是在领导角色方面，阻碍了经济增长。数据显示，女性在就业领域担任领导角色的比例存在不平衡 12 。数字化颠覆和工业革命 4.0 预计将导致女性失业率上升，从而进一步扩大性别差距。行业阻碍雇用女性担任领导职务，特别是在科技领域，包括缺乏女性榜样和合格的新人才。COVID-10 加剧了现有的社会和经济不平等，使亚太经合组织 (APEC) 鼓励包容性增长和共享繁荣的使命比以往任何时候都更为重要，特别是在妇女的经济参与方面 3 。该项目旨在为惠及 APEC 经济体的能力建设活动提供有关女性数字领导力的经验教训。该项目旨在通过提高女性的数字素养并提供学习和交流知识以及发展数字领导力经验的平台，为缩小领导层的性别差距做出贡献。这是必要的，因为这场大流行导致了对第四次工业革命技术的依赖，这增加了失业的风险，而亚太经合组织经济体的女性失业风险更高。提供再培训和技能提升计划可以帮助女性获得所需和适销对路的技能，适应这些变化。4 这项举措符合《拉塞雷纳妇女与包容性增长路线图》，该路线图的重点是改善妇女在各级决策层获得领导职位的机会，并支持妇女在不断变化的工作世界中的教育、培训和技能发展。此外，还制定了《女性领导层代表比例个人行动计划》（IAP），以实现女性在领导层中公平的比例，因为这是促进经济增长的必要因素5。因此，为了实现这一目标，马来西亚在妇女、家庭和社区发展部的领导下，与其战略合作伙伴一起开展了一项基于会议的计划。该计划包括：a) 会前调查； b) 为期两天的在线会议，主题为“数字时代的女性领导力：敏捷性、适应性和流畅性”。该会议于 2021 年 10 月 20 日至 21 日在
在言语流利性任务和伦敦塔式的精神分裂症和主要抑郁症
在SZ（2）的上下文中自己。重度抑郁症（MDD）的特征是影响障碍，认知功能障碍和明显的社会心理障碍，这些障碍可能会持续到几周到几年。它表明，在有症状缓解后，MDD的认知功能障碍持续存在，这可能导致社会功能障碍和自杀念头（3）。许多神经影像学研究表明，SZ和MDD患者的认知降低与前额叶皮层（PFC）功能障碍有关（4，5）。fMRI研究提供了证据，表明显着性网络异常可能在这两种精神疾病的发病机理中起关键作用（6）。多通道功能近红外光谱（FNIRS）是研究大脑皮层血液动力学活性的一种相对较新的方法。与其他神经影像学方法（例如fMRI或SPECT）相比，FNIRS具有较高的时间分辨率，并且可以透彻地使用。与EEG和MEG不同，它的数据不太容易受到电噪声的影响，因为它是一种光学成像方式（7）。由于其广泛的适用性，越来越多的研究人员正在使用FNIRS研究精神疾病中的大脑功能（8）。口头表达任务（VFT）是FNIRS研究中的代表性认知任务，以评估执行功能，这被认为与PFC的功能相关。经典的VFT采用两种形式的语音或语义单词效果，要求参与者以某个字母或属于某些类别的单词（9）的属性开始产生尽可能多的单词。许多研究发现，在VFT期间，SZ或MDD中PFC的功能不全（10，11）。但是，VFT仅涵盖执行功能的受限方面。不同的任务领域来探索精神疾病患者的认知功能。伦敦塔（TOL）任务是另一种经典的高灵敏度执行功能测试工具，主要反映了计划和解决问题的能力（12）。TOL任务要求参与者运用多种类型的能力，例如复杂的视觉和空间计划，工作记忆和选择性关注（13）。先前的FNIRS研究发现，在第一个集合SZ期间，前额叶激活降低（14）。一项研究比较了SZ和MDD患者的认知和执行功能，这表明患者的性能低于HCS，而SZ的性能比MDD差（15）。但是，在使用FNIRS的TOL任务和VFT任务期间，尚无研究比较SZ和MDD患者之间的大脑激活模式。综上所述，本研究旨在评估在VFT和TOL任务期间SZ和MDD患者脑激活的不同特征。此外，我们有兴趣发现FNIRS是否可以区分这两种精神障碍。
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。
数字流畅度 - 电子书
数字化和数字化转型、大数据和人工智能以及量子计算和区块链技术是当今媒体上最热门和被引用最多的流行语。每个人都听说过它们，但只有少数人理解它们。打个比方，他们似乎乘坐着一列即将出发的高铁。没有人知道从哪里出发，又要去哪里，但每个人都想立即上车，以免错失机会。因此，数字技术一直是政治、工业和社会中激烈猜测和争论的主题，这些猜测和争论是由夸大的希望和恐惧驱动的。乐观主义者强调数字技术的巨大未来前景，并设想新的非常实用的应用的到来，这些应用创造的就业机会甚至比数字化摧毁的还要多。另一方面，悲观主义者散布对数字技术的恐惧，担心超越人类智慧的智能且往往暴力的机器人会造成大规模失业，从而使数百万个工作岗位消失。
