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生成的AI偏见对民主价值观构成风险，研究表明
tau Lepton留下了低能颗粒的喷雾或射流，其射流中的微妙图案使人们可以将它们与其他颗粒产生的喷气式区分开。该射流还包含有关tau Lepton的能量的信息，该能量分布在子颗粒之间，并在途中腐烂。当前，最佳算法使用组合设备和计算机视觉的多个步骤。
印度尼西亚机器人视觉编程语言的设计策略
摘要 - 视觉机器人编程在学习幼儿教育的学习计算方面具有重要的好处，例如增强创造力，了解计算概念，介绍算法，提高解决问题的技能，引入技术，协作和沟通。在学龄前儿童中引入计算概念有助于为他们做好准备，以使他们的未来越来越依赖技术和计算。Visual Robot编程语言仍然很难教给学龄前儿童，因此有必要创建一种易于使用Block编程语言的儿童教学的编程语言。编程语言的设计始于选择适当的图标，创建编程语言流以及适合儿童学习机器人编程语言的块程序。创建视觉编程语言（VPL）设计，例如在块程序中使用图标，对象拖放规则，编程语言结构，合适的机器人和为儿童使用该结构，尤其是印尼编程语言的儿童的编程语言，以使学龄前儿童更容易以母语学习（使用Bahasa）。
对话应用程序的语言模型
Belle II实验是一种粒子物理实验，旨在研究B介子的特性（含有底部夸克的重粒子）。belle II是Belle实验的继任者，目前正在日本伊巴拉基县Tsukuba的Kek的Superkekb Accelerator综合大楼进行委托。因此，对1不正确匹配。CRISPR-CAS9与基因工程有关。这是一项独特的技术，它使遗传学家和医学研究人员能够通过删除，添加或改变DNA序列的部分来编辑基因组的一部分。因此，对3不正确匹配。简单地说，区块链是一系列不变的数据记录，该记录由任何单个实体所没有的计算机集群管理。这些数据块中的每一个（即使用密码原理（即链）。区块链技术使市场参与者可以在没有中央记录的情况下跟踪数字货币交易。因此，对2正确匹配。因此，选项（b）是正确的答案。
that.pdf-kílta语言
这是一种个人语言。我的意思是，它距离心脏是一两步。它旨在表达我自己的利益，除了我自己的语言美学意义外，还有很少的考虑因素在这里发挥作用。合理性也是一种美学选择。虽然该语言的核心力学旨在是自然主义的，并且涉及历史过程，但并未使用任何深刻的历史方法创建它。kílta是一种基本的SoV语言，使用convermbs，带有真正的形容词，并带有真正的形容词，并具有丰富的单词派生系统。该语言对传递性非常严格，并在子句之间进行常规主题和对象下降。，尽管有几种标记未来时态的方法，但它更加全神贯注。运动事件是动词框架的，依赖于convermbs的方式。它使用辅助动词不仅用于时态和方面，包括一些副词（“几乎”），以及捐助者和自动生产者。话语粒子也引起了很多关注，并且具有适度的意识形态清单。主要的努力已经用于创建词汇。是词汇示例推动了语法的大量核心发展。词汇之后，是针对某些概念，概念隐喻和有关特定词的简短论文的侧重于需要更长的介绍的简短论文，而不是通常的词典输入的一部分。
小型E：小语言模型具有线性注意的高效语音综合
由语言模型提供支持的文本到语音（TTS）的最新进步已在实现自然性和零发音克隆方面表现出了显着的功能。值得注意的是，仅解码器的变压器是该域中的突出体系结构。然而，变形金刚面临着依赖于二次复杂性的挑战，在冗长的序列和资源约束的硬件上阻碍了训练。此外，对于TTS比对的单调性质，它们缺乏特定的感应偏见。作为回应，我们建议用重复的架构替换变压器，并引入专门的交叉注意机制，以减少重复和跳过问题。因此，我们的体系结构可以在长样本上有效训练，并实现最先进的零镜头语音克隆，以相对于可比大小的基线。我们的实现和演示可在https：// github.com/theodorblackbird/lina-speech上找到。索引术语：语音综合，零射击自适应文本到语音，语言建模，线性注意1。简介
与大脑交谈：使用大型语言模型作为代理
Xin Liu 1-5，Ziyue Zhang 1-5，Jingxin Nie 1-5 * 1 1-5 * 1儿童和青少年阅读与发展的哲学和社会科学实验室（南中国师范大学），教育中心，心理应用研究部，南方师范大学；广州，510631，中国。 2南中国大学心理应用研究中心；广州，510631，中国。 3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。 4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战Xin Liu 1-5，Ziyue Zhang 1-5，Jingxin Nie 1-5 * 1 1-5 * 1儿童和青少年阅读与发展的哲学和社会科学实验室（南中国师范大学），教育中心，心理应用研究部，南方师范大学；广州，510631，中国。2南中国大学心理应用研究中心；广州，510631，中国。3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。 4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。*通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战
设计语言学习经验...
人工智能（AI），尤其是生成性AI，可以为语言学习者提供许多机会，以练习和提高其语言技能，及时获得有关其表现的反馈，并根据他们的需求和语言能力来自定义他们的学习。AI的好处不仅限于第二语言（L2）学习者。教师还可以通过在课程和课程设计，开发新的教学和评估材料或满足多样化的学习者技能和需求方面，从新颖的生成AI技术中受益。尽管AI具有优势，但主要问题是如何有效地设计L2环境，以便学习者可以从AI中获得最佳好处，同时减少一些关联缺点。本章认为，学习经验设计（LXD）为L2讲师提供了将生成性AI纳入教学的路线图。如果学习设计是随机的，并且保持了良好的意愿，那么实现有意义的学习成果也将是偶然的。遵循证明的LXD指南可能有助于减轻AI的混乱。
陶森大学年度语言病理学和听力学研讨会
Deepa Galaiya，医学博士（耳鼻喉科助理教授 - 头颈手术）Deepa Galaiya是一名受过奖学金培训的神经科医生和外侧颅底外科医生。她的临床实践专门研究儿童和成人中中耳，内耳，颅底和面部神经障碍的手术和医疗。这包括治疗颅底肿瘤，前庭schwannomas（或声学神经瘤），人工耳蜗，慢性耳部疾病，听力丧失，胆固醇，耳塞，耳脊髓病，脑脊液漏气泄漏和耳痛。她接受了内窥镜耳部手术的训练，这是一种最少的侵入性方法来治疗胆汁脱蛋白瘤和耳膜穿孔，以减少对可见切口的需求。她将为巴尔的摩和华盛顿特区都会区的患者居民提供服务。Galaiya博士的研究兴趣包括开发用于评估电极插入，尖端折叠和基底膜破裂的人耳塞植入的力感应微量毛。她的其他项目涉及用于手术导航的计算机视觉，用于机器人颞骨手术的工具到组织的注册，手术人体工程学的优化以及与合作控制机器人组合的中耳假体放置力的力量评估。财务披露-Deepa Galaiya受约翰·霍普金斯（John Hopkins）非财务披露雇用-Deepa Galaiya没有非财务披露
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。