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hmcs 海达语翻译手册
（关于海达号的历史和意义的总结基于国防部历史遗产司海军历史小组组长迈克尔·惠特比先生提交的论文）海达号是加拿大最著名的军舰。哈利法克斯的萨克维尔号是加拿大海军在二战中，特别是大西洋战役中贡献的纪念碑，而海达号则体现了加拿大在本世纪大部分时间的海军经验：从战前小小的加拿大皇家海军为生存而挣扎的岁月，到战争年代加拿大为全球海战做出贡献，再到冷战时期加拿大作为北约成员国遏制海上侵略。在作战经验、国家和海军政策、技术发展、历史人物和加拿大海上文化体验方面，海达号反映了我们航海经验的重要组成部分。自 1910 年成立以来，加拿大海军主要以驱逐舰为主。这种类型的战舰最适合我们的海军需求：灵活、足够小，可以用于近海防御，但又足够坚固，有足够的耐力来抵御北大西洋和太平洋的恶劣条件，武器装备也足够强大，可以抵御我们最有可能遇到的威胁。它们可以在加拿大造船厂建造，这始终是一个重要的考虑因素，
国际杂志 - 多学科研究
摘要：人工智能（AI）通过计算机系统模拟人类智能，旨在复制类似人类的功能。作为4.0工业革命的关键驱动力，AI正在改变教育，尤其是在教学过程中。本研究研究了AI在英语教学（ELT）中的作用，并探索了整合到该领域的各种AI技术。通过图书馆的研究，调查结果表明，AI促进了一种有利的英语学习环境。它有效地个性化了学习经验，使学生能够与他们的熟练程度，职业需求或兴趣相提并论，使学生能够参与英语技能（讲，倾听，阅读和写作）。AI驱动的工具，例如用于英语的实时仿真平台，增强了实践技能，包括写作和增强学生的参与度以及Ellt在ELT中的英语教学的整体影响。随着技术进步，由于各种AI驱动的平台，学习英语变得更加易于访问。AI技术通过提供类似于人类推理的互动，决策经验来促进理解和技能发展。基于AI的ELT应用程序的示例包括Google翻译，文本到语音（TTS），英语，Orai，Orai，Elsa，Chatbots，Duolingo和Neo Platforms等，提供了多种选择来提高英语能力的选择。本研究论文旨在探讨人工智能（AI）在英语教学（ELT）中的作用。关键字：人类创造力，人工智能，创意写作，Claude AI，I。本文将重点关注AL Technologies的使用如何提高英语技能，优化教学方法并创造沉浸式，实用的学习经验。引言工业时代的变化的快速速度影响了所有人，需要迅速的适应性。全球化和行业4.0的崛起刺激了新的途径，尤其是技术方面的创造力，创新和挑战。因此，技术对于通过文本，图像和声音传输信息至关重要（Rahayu＆Pujiyono，2017年）。AS旨在简化人类的任务和活动，技术继续发展，其中最紧张的领域之一是人工智能（AI）。人工智能（AI）在计算创造力方面的持续进步引起了人们的重大关注（Cheng＆Day，2014年）。通过合并AI，可以通过各种应用来展示创造力的形式。Rahman（2009）将AI描述为创建软件，可以自主管理知识，计算和搜索功能。这种开发旨在使设备“智能”，模仿人脑的功能，如在线平台和机器人系统中所示（Karsenti，2019年）。AI，也称为机器智能（Mehrotra，2019年），涉及增强具有类似人类认知能力的机器以执行任务。Mehrotra（2019）将AI定义为计算机科学中的领域，专注于设计可以思考和行为像人类的智能系统和应用程序。AI技术的本质在于复制智能（Wang，2019年）。Whitby（2009）强调，AI探索了人类，动物和机器中的智能行为，努力模仿和应用这些特征。术语“ AI”本身将“人造”结合在一起 - 引用了模拟但有效的东西和“智力”，其中包括推理，情感意识，自我理解和创造力等复杂能力（Ahmet，2018）。
循环中的僵尸？人类信任不值得信赖的人工智能顾问做出道德决策
值得信赖（Jobin 等人，2019 年）。例如，美国政府推进“可信赖人工智能的开发和使用”（国家人工智能计划办公室，2021 年）。同样，欧盟也制定了“可信赖人工智能的道德准则”（欧盟委员会，2019 年）。可信度被认为是人工智能赢得信任的必要条件，而信任反过来“也是人工智能在我们的日常生活中得到富有成效和普遍使用所必需的”（IEEE 2017，第 2 页）。虽然从规范的角度来看这种说法是直观的，但它也基于信任需要可信度的经验假设。然而，几乎没有证据支持人工智能的这一论点。本研究的目的是调查用户对人工智能学习道德顾问的可信度有多敏感。人工智能算法已经征服了人员招聘、贷款分配、刑事判决或自动驾驶等领域（Rahwan 等人，2019 年）。它们做出并帮助我们做出至关重要的决策，并实际上已成为道德主体（Whitby，2011 年；Voiklis 等人，2016 年）。特别是，算法可以充当其人类用户的道德顾问，而人类仍然做出决策并对此负责。人类参与算法决策增强了对算法的感知控制，并被发现可以增加信任（Dietvorst 等人，2015 年；Burton 等人，2020 年）。因此，参与其中的人被认为是打造值得信赖的人工智能的基石（欧盟委员会，2019 年）。然而，这种说法假设人类用户不会天真地信任算法，无论算法多么值得信赖，而是会仔细检查其建议，并在出现危险信号时做出自己的决定。对于学习型人工智能而言，训练数据的透明度和完整性是算法值得信赖的最低要求（IEEE，2017 年；Lepri 等人，2018 年；欧盟委员会，2019 年）。人们对算法的一个主要担忧是它们有偏见（Mittelstadt 等人，2016 年；Jobin 等人，2019 年），而透明度可以帮助缓解这一担忧。首先，我们探讨如果用户对算法如何生成建议一无所知，他们是否会信任算法的道德建议。我们的基准是基于公正的人类顾问的判断的人工智能生成的建议。虽然人类的判断是出了名的不透明，但公正的顾问的概念会让人联想到理想的观察者，并让被建议者了解建议是如何产生的（Jollimore，2021 年）。因此，如果用户知道算法是根据公正的人类顾问的判断进行训练的，那么算法对用户来说就比对算法如何生成道德建议一无所知时更加透明。其次，我们研究当算法训练数据的完整性值得怀疑时，用户是否信任算法的建议。具体来说，我们假设许多人不信任被定罪的罪犯的道德建议。事实上，道德判断会受到病态特征的损害（Campbell 等人，2009 ；Jonason et al., 2015 ；Blair, 2017 )，这在犯罪者中很常见。最近也有证据表明，犯罪者的判断相对于平均人群存在偏差（Koenigs et al., 2011 ；Young et al., 2012 ；Lahat et al., 2015 ）。当然，犯罪并不一定源于缺乏道德判断。人们常常知道什么是对的，但仍然做错事。我们仍然可以合理地假设，来自罪犯的训练数据被认为是有偏见的，教育、就业和住房方面的歧视表明了对罪犯的根深蒂固的不信任（Sokoloff & Schenck-Fontaine, 2017 ；Evans et al., 2019 ；Sugie et al., 2020 ）。
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