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论文2现代文本和诗歌 - 2023年6月
Shelagh Delaney A Taste of Honey 11–12 9 William Golding Lord of the Flies 13–14 10 AQA Anthology Telling Tales 15–16 11 George Orwell Animal Farm 17–18 12 Kazuo Ishiguro Never Let Me Go 19–20 13 Meera Syal Anita and Me 21–22 14 Stephen Kelman Pigeon English 23–24 15 SECTION B Poetry Questions Page AQA Anthology Poems Past现在的爱与人际关系25 17权力与冲突26 20–21 C c conteen诗歌27.1 22 27.2 23转换为A
在多篇文本学习中运用策略
本研究基于多篇文本中呈现的信息，考察了本科生在学习复杂且有争议的话题（即美国的大规模监禁）时的策略使用情况。在多篇文本学习综合框架的指导下，本研究指导学生在学习多篇文本时采用三种策略使用形式之一。具体来说，要求学生识别文本中的相关和重要信息（即文本内处理），在文本之间建立关系或联系（即文本间处理），或识别文本中容易或难以理解的信息（即元认知处理）。除了收到指导他们参与这些处理模式的任务指令外，还为学生提供了一个突出显示工具来支持他们的策略使用（例如，在文本内处理条件下，允许将重要和相关信息标记为绿色）。这种突出显示工具还使研究人员能够收集学生显性策略使用的日志数据。研究发现，学生根据其分配的处理条件表现出不同的策略使用模式。此外，研究发现，学生使用针对多种文本的策略可以预测多种文本任务的表现。
关于补充中发表的文本的评论11.7
本一章包含四个部分，这些部分构成了第5.14章中相应版本的修订版本：用于人类使用的质粒载体，用于人类使用的腺病毒载体，用于人类使用的Poxvirus vectors和用于人类使用的逆逆转录病毒源。现在，在第5.14章的专用部分中概述了用于生产质粒载体的细菌细胞的要求 - 现在包含在人类使用的质粒载体部分中。最后，一般章节包含全新的循环修饰的细菌细胞，用于人类使用。
nlp和深入学习医疗文本的分析
摘要 - 本手稿在评估与医疗保健有关的文本中的情绪评估中对人工智能（AI）的利用进行有条理的研究，特别关注自然语言处理（NLP）和深度学习技术的融合。我们仔细检查了许多研究，这些研究采用AI来增强情感分析，对情绪进行分类以及基于临床叙述，患者对药物的反馈和在线健康讨论的文本信息的预测患者的结果。审查表明，在用于情感分类的算法，神经退行性疾病的AI模型的预后能力以及创建AI驱动系统的精确性方面表明了值得注意的进展，这些模型在临床决策中提供了支持。值得注意的是，AI应用的利用通过整合患者情绪并有助于早期鉴定精神疾病的鉴定，从而增强了个性化治疗计划。存在持续的挑战，其中包括确保AI的道德应用，保护患者机密性以及解决算法程序中的潜在偏见。尽管如此，AI的潜力彻底改变了医疗保健实践，这是可以毫无疑问的，提供了一个未来，医疗保健不仅更加知识渊博，有效，而且更加同理心，并且围绕患者的需求而集中。这项调查强调了AI对医疗保健的变革性影响，对其在检查医疗保健文本中的情感内容中的作用充分理解，并突出了对更富有同情心的患者护理方法的轨迹。调查结果倡导AI的分析能力和医疗保健人类方面之间的和谐协同作用，确保技术进步与患者的情感福祉保持一致。索引术语 - 夫人智力，自然语言程序，医疗保健，文本，深度学习，情感分析
关于补充中发表的文本的评论11.5
生产：已删除了用于识别其他物种材料的方法的能力的0.1％的数字，因为它通常被误解为测试材料中最大反刍材料的最大含量的接受标准。已经强调了缺乏污染物物种的要求。针对基于PCR的方法引入了至少比确定的猪DNA量低1000倍的限制的限制，该方法是确定的替代方法。需要在DNA仍然存在足够量的过程中应用测试。
新冠肺炎疫情期间的数字文本 - Bay View Analytics
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学术研究中AI生成的文本的定量分析：一项研究
摘要：许多人对Chatgpt感兴趣，因为它已成为一个著名的AIGC模型，该模型在各种情况下（例如软件开发和维护）提供了高质量的响应。滥用Chatgpt可能会引起重大问题，尤其是在公共安全和教育方面，尽管它具有巨大的潜力。大多数研究人员选择在ARXIV上发布其作品。未来工作的有效性和独创性取决于在此类贡献中检测AI组件的能力。为了满足这一需求，本研究将分析一种可以查看学术组织用来在ARXIV上发布的内容的方法。为此，使用物理，数学和计算机科学文章创建了一个数据集。使用新构建的数据集，以下步骤是通过其步调将simpality.ai放置。统计分析表明，原始性。EA非常准确，速率为98％。
C:/Data/Texts/Own Texts/Tex/2018 CSF12/Submission/accepted/PTB/CSF12_20191025.dvi
摘要。介绍了德国联邦物理技术研究院 (PTB) 的两个铯喷泉主频率标准 CSF1 和 CSF2 的系统不确定度、频率不稳定性以及长期可靠性的改进。我们进一步研究了许多系统效应并对喷泉进行了大量的修改。利用光学稳定微波振荡器，在高原子密度下，量子投影噪声限制的频率不稳定性对于 CSF1 改进到 7 . 2 × 10 − 14 ( τ/ 1 s) − 1 / 2，对于 CSF2 改进到 2 . 5 × 10 − 14 ( τ/ 1 s) − 1 / 2。CSF1 和 CSF2 的系统不确定度分别降低到 2 . 74 × 10 − 16 和 1 . 71 × 10 − 16。两座喷泉钟定期校准国际原子时（TAI）的刻度单位和协调世界时（UTC）（PTB）的当地实现，并作为测量本地和远程光学频率标准频率的参考。
人类和人工智能生成的英语、法语、德语和西班牙语文本分类
在本文中，我们分析了英语、法语、德语和西班牙语的人类和人工智能生成的文本的特征，并在不同语言之间进行了比较。我们研究了两种情况：（1）检测人工智能从头开始生成的文本，以及（2）检测人工智能改写的文本。为了在这种多语言环境中训练和测试分类器，我们创建了一个涵盖每种语言 10 个主题的新文本语料库。对于人工智能生成的文本的检测，所有提出的特征的组合表现最佳，表明我们的特征可以移植到其他相关语言：F1 分数接近，西班牙语为 99%，英语为 98%，德语为 97%，法语为 95%。对于 AI 改写文本的检测，在许多情况下，具有所有特征的系统优于具有其他特征的系统，但仅使用文档特征对德语 (72%) 和西班牙语 (86%) 的效果最佳，而仅使用文本向量特征对英语 (78%) 的效果最佳。