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推进DNA语言模型：GE
基于其他领域的成功，基因组学的语言模型（LMS）迅速发展。这一发展的关键是建立适当的基准和系统评估方法。到目前为止提出的基准标记集中在依赖短范围序列上下文的任务上，而缺乏对基因组学不可或缺的远程任务的模型的评估，例如基因表达和遗传变异预测。在这项工作中，我们提出了一个填补这一需求并介绍基因组学长期基准测试的基准测试，这是一种评估工具，旨在涵盖需要长期序列依赖性的任务，这对于DNA语言模型的基因组应用至关重要。除了将相关任务明确定义和组织相关的任务外，我们还提供了对拟议基准进行评估的几种突出和最近的DNA LMS的初步结果。最后，我们通过探索评估的DNA LMS之一核苷酸变压器的上下文长度扩展方法的效果来探测基准中的任务。通过提出这种基准测试，我们希望刺激DNA LM的持续发展，并为未来的发展提供富有成果的测试场，旨在捕获基因组学中的远程序列建模。
使用增强
doi no：10.36713/epra16515抽象有效交流是人类互动的基石，促进了社会的凝聚力和发展。在整个历史上，沟通从原始图纸演变为复杂的语言，塑造了我们社会的结构。然而，在这种进步中，有言语和听力障碍的人通常在交流中面临重大挑战。尽管构成了少数族裔，但他们的需求至关重要，不得忽略。认识到语言分类为口头和非语言形式，很明显，非语言语言起着至关重要的作用，尤其是对于有听力和语音障碍的人（IWSHI）（IWSHI）。这些人依靠非语言交流方法与周围的世界互动，但是由于缺乏理解和可及性，他们经常面临障碍。为了应对这一挑战，HSLR应用程序是一种变革性工具，使IWSHI能够自信地进行交流。利用诸如增强现实（AR）和机器学习（ML）之类的技术，我们的应用程序促进了对手势的实时识别，为无缝通信提供了瞬时的翻译。此外，AR技术的集成增强了用户体验，提供了沉浸式和交互式的标志性通信平台。由于我们提供的足够的数据集，实时使用的MediaPipe模型在识别手语方面具有很高的精度。关键词：手语言识别（HSLR），增强现实（AR），机器学习（ML），美国手语（ASL），计算机视觉，MediaPipe 1。引入言语和听力障碍的人遇到了相当大的互动障碍，尤其是那些不认识指示语言或动作的障碍。缺乏理解通常会给可靠的沟通带来障碍，从而防止社会融合和参与。创建一个选项，以帮助IWSHI与没有听力问题的人之间的平稳互动，这是一个很大的困难。对这一直接要求的反应，使用AR-ML（HSLR）工作是为了克服这些相互作用的障碍而产生的努力。
更广泛的景观中的语言系统...
我试图了解我们的大脑如何理解和产生语言。我将讨论我的实验室对“语言网络”发现的三件事，这是一组额叶和时间的大脑区域，它们存储了数千个单词和构造，并使用这些表示形式从单词序列（了解或解释语言信息）中提取含义，并将抽象思想转换为单词序列（以产生或编码消息）。首先，语言网络对于语言处理高度选择性。语言领域在个人解决数学问题，聆听音乐或其他人的思想的原因时，几乎没有神经活动。此外，一些严重失语症的人失去了理解和产生语言的能力，但仍然可以做数学，下棋和关于世界的理由。因此，语言似乎不是思考和推理所必需的。第二，在语言网络中处理单词的含义并将单词放在短语和句子中并未在空间上隔离：语言网络中的每个区域对单词含义和语言结构都非常敏感。这一发现推翻了抽象句法模块的流行思想，但与行为心理语言工作，语言发展和计算建模的证据保持一致。和第三，来自GPT-2等大型语言模型的表示，预测了人类语言处理期间的神经反应，这表明这些语言模型捕获了有关人类语言系统如何代表语言信息的某些内容。
使用语言的简历分析和解释
人力资源部门（HR）部门的招聘和招聘过程通常是费力的，耗时的，容易出现偏见。语言，逻辑和机器学习（LLM）技术的出现为精简和增强这些操作提供了有希望的途径。本研究论文介绍了创新的基于LLM的人力资源流程优化应用程序，旨在通过利用自然语言处理，机器学习和分析来彻底改变人力资源过程。该应用程序与现有的人力资源系统和工具无缝集成，旨在提高人力资源操作中的效率，有效性和决策。关键功能包括职位描述评估，简历排名，自动化电子邮件通知，筛选问题生成，第一轮访谈支持和增强的沟通渠道。通过此应用程序，组织可以优化其人力资源流程，减少体力劳动并提高整体员工经验。本文对应用程序的方法，功能，收益，集成功能，挑战和未来方向进行了深入的探索，突出了其在数字时代改变人力资源实践的潜力。
语言协助计划
当局发现，主要关注的LEP人口是售票员，乘坐大交叉路口区域机场的商业航空公司旅行。当局使用美国人口普查局的美国社区调查数据库来确定定期利用机场的以下科罗拉多州的LEP个人数量：MESA（机场的位置），Garfield和Delta。在家中说英语以外的16.1％的语言，主要的非英语语言为西班牙语（13.9％）。说英语以外的语言的人群中，只有6.3％的人说英语“不太好”。大汇点区域机场不是国际机场。该机场提供八次飞往丹佛和西海岸其他主要城市的商业航班。由当局参与的顾问收集的数据表明，该机场的O＆D乘客中有100％来自机场100英里的半径。因此，绝大多数乘客源自英语是主要语言的国家。2。与LEP人员接触的频率。
欧洲语言行业调查2024
那是厄运和忧郁吗？那将是一座桥。绩效的差异表明，即使在当前气候下，特定的语言行业参与者和单个市场也可以蓬勃发展。参与者指出了积极的方面，例如对专业化的需求不断增加，并且与语言相关的工作更加多样化，即使目前相对有限。，尽管参与语言公司表示他们在2023年减少了人员配备，但他们的员工表明他们仍然将语言行业视为一个合理的行业。
控制...
视觉语言模型（例如剪辑）对零拍或无标签预测的各种下流任务显示出很大的影响。但是，当涉及到低级视觉时，例如图像恢复其性能会由于输入损坏而急剧下降。在本文中，我们提出了一种退化感知的视觉模型（DA-CLIP），以更好地将预验证的视觉模型转移到低级视觉任务中，作为用于图像恢复的多任务框架。更具体地说，DA-CLIP训练一个额外的控制器，该控制器适应固定的剪辑图像编码器以预测高质量的特征嵌入。通过通过交叉注意将床上用品集成到图像恢复网络中，我们能够试行该模型以学习高保真图像重建。控制器本身还将输出与输入的真实损坏相匹配的降级功能，从而为不同的降解类型产生天然分类器。此外，我们将混合降解数据集与合成字幕结构为DA-CLIP训练。我们的方法在特定于降解和统一的图像恢复任务上提高了最先进的性能，显示出具有大规模预处理视觉模型促使图像恢复的有希望的方向。我们的代码可在https://github.com/algolzw/daclip-uir上找到。
附录 A 外语和相关代码 A
有足够的理解力，能够理解一些即时需要的记忆话语。理解的话语长度略有增加，但理解的短语之间需要长时间停顿，并且听者需要反复要求重复。只有在涉及简短的公式记忆话语时，才能以合理的准确度理解。理解的话语相对较短。由于忽略或不准确地听到声音或词尾（包括屈折和非屈折）扭曲了原意，从而产生误解。即使是习惯与非母语人士交谈的人（例如教师）也很难理解。能够最好地理解那些上下文强烈支持话语含义的陈述。获得一些主要思想。
外语教学的盟友还是敌人？
摘要 如今，技术进步的兴起和人工智能 (AI) 在许多活动领域的广泛使用引发了教育领域的范式转变，而教育领域似乎面临着多重挑战，以适应高度数字化社会的新需求。在线教育已成为一场“大规模革命”（尼康，2023 年），为人工智能与语言学习的无缝融合提供了肥沃的土壤。外语培训师已经意识到这一转型过程的好处，并一直试图利用新的机会，将它们融入教育过程并根据学习者的实际需求进行调整。虽然人工智能因其改善学习成果的潜力而不断受到赞誉，但也有人反对使用它，称其负面影响远远超过其好处。本文旨在分析人工智能教学过程的优缺点，并强调其在外语方面的具体适用性。
与语言评估相关的人工智能（AI）
摘要：人工智能（AI）已成为包括教育在内的各个领域的热门话题。随着科技的进步。本文探讨了人工智能（AI）在语言评估中的应用。本研究分析了当前基于人工智能的学生评估研究及其对实施人工智能的教育的潜在影响，以及基于人工智能的语言评估研究中使用的质量评估方法。本文强调了人工智能在协助教师评估学生和提供反馈方面的潜力。它还有助于了解如何利用人工智能进行教育语言评估，并充分发挥人工智能在教育领域的潜力。本文对基于人工智能的教育评估研究的现状提供了宝贵的见解。这些发现表明，基于人工智能的方法有可能克服传统评估方法的局限性，例如时间和准确性的限制。关键词：语言评估。英语；人工智能;分析;集成摘要：人工智能（AI）一直是教育等各个领域讨论的话题。随着科技的进步。本文探讨了人工智能（AI）在语言评估中的应用。该研究分析了基于人工智能的学生评估的当前研究现状及其对人工智能所处的教育领域的潜在影响