文章引用:Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受:多模态性和互文性。认知、交流、话语,29,86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论(Miskimmon 等人,2013 年;2017 年等)是在国际关系领域发展起来的,它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段,并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为,对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起,旨在寻找缺乏的方法论,以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题,认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架,该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论,作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看,本文延续了先前的研究(Zhabotynska & Velivchenko,2019 年;Zhabotynska & Ryzhova,2022 年;Chaban 等人,2023 年;Chaban 等人,2024 年等),研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
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场景文本图像不仅包含样式信息(字体,背景),还包含内容信息(字符,纹理)。不同的场景文本任务需要不同的信息,但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能,从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架(亲爱的),以改善适应性,以更好地解决各种下游任务(选择您真正需要的内容)。具体来说,我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集,我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显,我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能,内容特征是通过文本识别损失来监督的,而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后,样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示,以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知,这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别,转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知,这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别,转换和编辑中实现了最新的性能。
学生的特征。但是,似乎没有研究将这些特征与学生在定量化学方面的成就相关。因此,这项研究研究了数学和教学效率的认知进入特征与学生在定量化学方面的成就相关的程度。该研究采用了描述性研究设计。简单的随机抽样用于在河流州选择3个地方政府区域(LGA),每所LGA的10所学校以及一个由每所学校的所有化学学生组成的科学课程。共有1652名学生参加了这项研究。数据收集工具包括:数学测试中的CEC,学生的TE等级和定量化学成就测试。使用多重回归分析数据。CEC在数学和TE中对学生在
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益,例如行动识别,这要归功于其高度分辨率,功率效率和引起的隐私问题。然而,当前的研究是由1)处理事件的困难,因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义; 2)事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息,从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此,我们提出了一种新颖的方法,这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先,我们提出了一个自适应细粒事件(AFE)表示,以自适应地过滤固定对象的重复事件,同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能,而无需额外的计算成本。然后,我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块,该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是,概念推理基于动作语义建立时间关系,而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明,在PAF,HADDV和我们的SEACT数据集上,我们的确切确切识别获得了94.83%(+2.23%),90.10%(+2.23%),90.10%(+37.47%)和67.24%。
在这项工作中,他们提议审查老年认知可塑性的概念以及如何评估它,以及旨在促进它们的可能的干预措施。 div>通过动态评估或限制测试,由斯特恩和费尔斯坦提出。 div>最初是在儿童中实施的,随后有兴趣使用老年人。 div>认知可塑性是从经验中学习的能力。 div>要了解和衡量它,提出了动态评估,也称为对学习潜力的评估,它试图在其中确定某个基本能力和它在最佳环境中可以实现的潜力之间的差异。 div>有证据表明其在老年人中的应用。 div>有一些研究为他们的评估提供动态证据,而其他研究则进行了促进干预措施。 div>
简介:了解心血管参数、因负荷增加而引起的认知压力和心理健康之间的相互作用对于当今综合健康策略的发展至关重要。通过实时监测心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 等生理信号,研究人员可以发现认知任务如何影响心血管和心理健康。认知压力产生的心脏生物标志物可作为自主神经系统功能的指标,可能反映与心脏和心理健康相关的状况,包括抑郁和焦虑。本研究的目的是调查认知负荷如何影响 ECG 和 PPG 测量,以及这些测量是否可以预示抑郁和焦虑症期间的早期心血管变化。
• 203 Property Law (4 units) • 223 Administrative Law (4 units) • 251.5 Corporate Finance (4 units) • 255 Venture Capital Finance (2 units) • 256.9 Secured Transactions (3 units) • 270.4 A Just Transition to Clean Energy (1 unit) • 270.6 5 Energy Project Development & Finance (3 units) • 270.7(1) Renewable Energy Law & Policy (3 units) / Topics in Renewable Energy Law (1 unit) • 270.72 Pathways to Carbon Neutrality (2 units) • 261.6 Science and Regulatory Policy (3 units) • 271.71 International Environmental Law (2 units) • 273.1 Land Use Law (3 units) • 273.63 Public Lands & Natural Resources Law (3 units) • 275.3 Intellectual Property Law (4 units) • 275.65 Transnational知识产权法(3个单位)•275.8 IP和企业家精神(3个单位)•277专利法(3个单位)•ESPM 217气候变化的政治经济学(3个单位)**•EnveCon 147能源与环境的调节(4个单位)**•HAAS 212 ENSIGY和环境市场(3个单位)(3个单位)**•HAAS 212 ACROCKECH•HAAS 212 ACROCKECH•HAAS 212A(HAS)能源和基础设施项目融资(1单位)**•CIV ENG 107气候变化缓解(3个单位)**•CIV ENG 292A可持续社会技术(1单位)*•ERG C200 Energy&Society(4单位)** •美国的PubPol可再生能源政策(3个单位)**
《欧洲AI法案》(2024/1689)自2024年8月1日起就一直有效,并规范了欧盟(EU)的人工智能(AI)的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此,从2025年2月2日起,禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备,Autoriteit Persoonsgevens(AP)询问感兴趣的各方(公民,政府,企业和其他组织)及其代表寻求需求,信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日,AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中,我们解决了第六次禁止:在工作场所或教育机构领域的情感识别系统(禁令F)。稍后,我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求(附加)输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款,直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务,在AP内建立了算法监督协调部(DCA)。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。