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发展语言障碍
1萨里教育研究中的交流和语言（量表），英国的流行病学研究（Norbury等，2016）。基于对学校最初几年的国家维持教室中儿童的人群样本的评估。研究人员估计，语言障碍的总人口流行率为9.92％。未知来源的语言障碍的患病率估计为7.58％，而与智力障碍和/或现有医学诊断相关的语言障碍的患病率为2.34％。这些估计与美国以前的人口研究一致（7.4％，Tomblin等人1997）。 研究人员建议，这些是给定社区中的估计数和确切数字可能会有所不同，具体取决于用于识别儿童的诊断标准和评估，以及当地的情况（社会经济劣势领域的估计可能更高）。1997）。研究人员建议，这些是给定社区中的估计数和确切数字可能会有所不同，具体取决于用于识别儿童的诊断标准和评估，以及当地的情况（社会经济劣势领域的估计可能更高）。
LANGUAGE IIv3 DCC 解码器编程器用户指南
SPROG II 是一个 DCC 解码器编程器，用于连接到个人计算机或类似设备的 USB 端口。SPROG II 由 DecoderPro 和 PanelPro 支持，两者都是 JMRI 项目 ( http://jmri.sourceforge.net/ ) 的一部分，通过使用 Java 编程语言，允许独立于平台支持各种 DCC 硬件。JMRI 软件是可免费下载的共享软件。
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媒体支持英语作为第二语言的教学和学习：消除刻板印象
第二语言学习者尤其是在英语中，鉴于他们在语言使用水平上以反对能力的方式运作的事实，需要进一步的语言支持。在第二语言的教学和学习中取得成功，例如英语，取决于许多语言和非语言因素，例如学习者的态度和语言技能，教师的创新和能力，有效的教学方法和材料，例如视觉，视听辅助工具和媒体辅助语言学习。这项研究是由传统教学方法固有的问题所激发的，传统教学方法是刻板印象，无聊的学生参与学习过程，这使知识转移成为一项艰巨的任务。这项研究代表了语言教学和学习的转变 - 从已知的传统向更具技术性的学习方式 - 让媒体发挥着重要作用的新技术。这项工作采用了定性方法，在评估媒体在学生教师方面的作用以及教师的角色，尤其是在自我发展和创新方面。发现媒体有助于语言学习，促进整体学习过程，并帮助教师超越他在诸如词汇（词汇）等领域的局限性，以指导学生对学生的指导。这使得学习持续的过程而不是产品。
语言技术就像人们重要的一样：居中语言技术发展中的社区
在过去的十年中，言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用，语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣（和炒作）的焦点。结果，研究人员长期以来以某种形式知道的技术，例如自动语音识别（ASR），语音综合（TTS）和（大型）语言模型（LLMS）在新颖的社会环境中被解释（和开发）。上下文中的这些变化，而不是（仅）技术本身，提出了许多埃斯特，技术和法律问题，例如：
使用自然语言动作空间进行加固学习的语言模型
使用自然语言动作空间的强化学习通常由于自然语言的组合而遭受维度的诅咒。先前的研究利用了预验证的语言模型来限制动作语义并减少动作空间的大小。然而，由于经过验证的模型通常是在一般的竞争中训练的，因此在预审计的模型中编码的先验和特定RL环境的特征之间可能存在不匹配的不匹配。为了解决这个问题，我们提出了相互信息的正规政策选择，MIPO。MIPO可以使动作空间的隐式和动态减少。从审计的语言模型提供的先验开始，我们的方法基于相互信息正常化的指导在学习过程中动态调整了先验。从理论上讲，我们证明了这种政策优化过程会导致相互信息正规化RL目标的单位改进。从经验上讲，我们在各种环境中进行了实验，并证明了MIPO的有效性。
语言保存中的生成AI和大型语言模型：机遇和挑战
摘要 - 生成的AI和大型语言模型（LLM）已成为语言保存世界中强大的工具，尤其是对于近本语言。随着对沟通，学习和文化写作技术的越来越依赖，已经出现了新的机会，以减轻全球语言的急剧下降。本文研究了生成AI和LLM在保存濒危语言中的作用，突出了与使用相关的风险和挑战。该研究研究了推动这些模型的潜在技术，包括自然语言处理（NLP）和深度学习，并研究了这些技术已应用于低级语言的几种情况。本文还讨论了这些技术的伦理和局限性，提出了解决这些挑战以增强AI语言获取能力的解决方案。
人类语言处理和深度语言模型的共享计算原理
自回归（预测）DLM 的杰出成功从理论和实践角度来看都是惊人的，因为它们来自与传统心理语言学模型截然不同的科学范式 1 。在传统的心理语言学方法中，人类语言用可解释模型来解释，这些模型将符号元素（例如名词、动词、形容词和副词）与基于规则的操作相结合 2、3 。相反，自回归 DLM 从“自然”的现实世界文本示例中学习语言，对语言结构有极少的或根本没有明确的先验知识。自回归 DLM 不会将单词解析为词性或应用明确的句法转换。相反，它们学习将一系列单词编码为数值向量（称为上下文嵌入），模型从中解码下一个单词。经过学习，下一个词预测原理可以生成格式良好、新颖、具有上下文感知的文本 1、4、5 。自回归 DLM 已被证明在捕捉语言结构方面非常有效 6 – 9 。然而，尚不清楚自回归 DLM 的核心计算原理是否与人类大脑处理语言的方式有关。过去的研究利用语言模型和机器学习来提取大脑中的语义表征 10 – 18 。但这些研究并没有将自回归 DLM 视为人类大脑如何编码语言的可行认知模型。相比之下，最近的理论论文认为 DLM 与大脑处理语言的方式之间存在根本联系 1 , 19 , 20 。
人类语言：Chap21-语言获取和处理的神经网络模型
到（各个方面）输入检查的统计结构，而无需映射到目标输出（例如，发现LAN Guage的语音结构中的规律性）。这些网络非常适合发现环境中存在的统计结构，而无需建模者知道结构是什么。无监督的培训方法的一个众所周知的例子是Hebb（1949）提出的学习规则：加强同时活动的单元之间的连接，如果只有一个单位活跃，则可以削弱两个单元之间的连接。尽管人工神经网络和生物神经网络之间存在表面的相似性（即，在神经元之间传递的互连性和刺激以确定它们的激活，并通过适应连接强度来学习），但这些认知模型通常并非声称在生物神经元的水平上模拟处理。相反，神经网络模型在Marr（1982）的算法级别上形成了描述，也就是说，它们指定了认知表示和操作，同时忽略了生物学实现。神经网络在1990年代经历了流行的激增，但是从21世纪初开始，它们被象征性的概率mod Els所掩盖。然而，神经网络享受了最近的复兴部分，部分原因是深度学习模型的成功，这些模型在各种人工智能任务上表现出最先进的表现（Lecun，Bengio，＆Hinton，2015年）。在大多数情况下，认知建模领域仍然赶上这些新颖的发展。我们在第5节中返回此问题。因此，目前最具影响力的连接主义认知模型是更传统的变化。