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1994 年至 2024 年第二语言或外语教学中基于策略的教学和自我调节学习的文献计量和内容分析
近年来，基于策略的教学 (SBI) 和自我调节学习 (SRL) 在英语作为外语 (EFL) 和英语作为第二语言 (ESL) 环境中的作用受到越来越多的关注。这些策略在提高语言习得方面显示出了希望。例如，最近的研究考察了如何将 SRL 策略融入写作教学中，以帮助有写作困难的学生 (Bewley，2020 年；Smith 等人，2020 年)。同样，一些研究考察了阅读策略的作用及其对提高学习成果的影响 (Li 等人，2022 年；Li 和 Gan，2022 年；Li 等人，2024 年)。其他语言领域的研究，如口语 (Uztosun，2020 年)、词汇 (Araya Pérez 等人，2013 年；Fatemipour 和 Najafgholikhan，2015 年；An 等人，2021 年)、写作 (Woo
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
生成潜在扩散语言建模产生反...
生成人工智能（AI）为肽设计提供了强大的途径，但是由于庞大的序列空间，复杂的结构 - 活性关系以及平衡抗菌效力和低毒性的需求，此过程仍然具有挑战性。传统方法通常依赖于试验筛选，并且无法有效浏览潜在序列的巨大多样性。在这里，我们介绍了AMP-Diffusion，这是一种使用蛋白质语言模型的嵌入在抗菌肽（AMP）序列上微调的潜在潜扩散模型。通过系统地探索序列空间，AMP扩散可以快速发现有希望的抗生素候选物。我们生成了50,000个候选序列，随后使用我们的APEX预测模型对其进行过滤和排名。从这些过程中，合成了46位顶级候选人并通过实验验证。所得的AMP扩散肽表现出广泛的抗菌活性，靶向临床相关的病原体（包括多药抗性菌株），而人类细胞分析中的细胞毒性较低。机械研究表明，通过膜通透性和去极化进行细菌杀死，肽显示出良好的物理化学特征。在感染的临床前小鼠模型中，铅肽有效地减轻了细菌负担，表现出与多粘蛋白B和Levofloxacin相当的功效，没有可检测到的不良影响。这项研究强调了AMP扩散是设计新型抗生素和生物活性肽的强大生成平台的潜力，提供了一种有希望的策略来解决抗菌耐药性升级的挑战。
采用因果发现方法结合自然语言处理模型研究痴呆症的因果网络
该工作流程图说明了研究的预处理和分析步骤。绿色框 1 详细说明了使用自然语言处理模型的变量选择步骤。最初从英国生物库数据字典中过滤出来的变量将使用基于余弦相似度得分的自然语言处理模型进一步选择。绿色框 2 概述了因果网络分析步骤 - 使用混合图形模型和快速因果推理从每个估算数据集构建痴呆症网络。然后将结果汇总成一个完整的痴呆症网络。
大型语言模型如何解释用户所感知的业务流程？ ⋆
大型语言模型（LLM）接受了大量文本培训，以解释和生成类似人类的文本内容。他们正在成为实现自动企业愿景的重要工具，如今组织积极采用LLM来自动化其运营的许多方面。llms可能在未来的A-AVEN-AFMENT ADMENT业务流程管理系统（ABPMS）餐饮功能中发挥着重要作用。这样一个系统的功能是情况感知的解释性（SAX），它与生成因果关系且人性化解释的解释有关，这些解释考虑了发生的过程上下文。在本文中，我们介绍了为生成SAX解释而开发的SAX4BPM框架。SAX4BPM套件由一组服务和一个中央知识存储库组成。这些服务的功能是引起萨克斯解释的各种知识成分。这些成分之间的关键创新组件是因果关系执行视图。在这项工作中，我们将框架与LLM集成在一起，以利用其功能来合成各种输入成分，以改善SAX的解释。由于将LLM用于SAX，还伴随着一定程度的疑问，与其充分实现SAX的能力以及其幻觉的趋势以及缺乏固有的推理能力有关，我们对生成解释的感知质量进行方法论评估。为了实现这一目标，我们开发了指定的量表并进行了严格的用户研究。我们的发现表明，呈现给LLMS的输入有助于其性能的后卫，从而产生了萨克斯的解释，具有更好的忠诚度。对信任和好奇心的感知来调节这种改进。更重要的是，这种改进是以解释的可解释性为代价。
第二语言词汇获取的神经塑性
本文回顾了一系列选定的功能和结构磁共振成像（MRI）研究，重点是第二语言词汇获取作为语言经验的函数。从评论中出现的清晰切割的图片是，在功能和结构层面上都观察到第二语言词汇获取引起的大脑变化。重要的是，第二语言体验甚至能够在短期培训中塑造大脑结构几周。语言经验可以在第二语言学习者中雕刻大脑的证据，甚至只有短期的实验室培训，就构成了反对假定环境因素对语言发展相对重要的理论方法的强烈论点。相反，至少在词汇层面上，在第二语言获取过程中语言经验在语言知识出现中的确定作用中，神经影像学的结合支持了支持。
基于AI-Agent的系统，用于使用大语言模型进行事实检查支持
摘要在当今世界上，由于信息传播的速度和社交媒体的影响，虚假信息的问题变得越来越相关。本文探讨了假新闻对社会及其政治，经济和社会后果的影响。特别注意使用大语模型（LLMS）来自动进行事实检查过程。描述了LLM在验证信息中的功能，包括文本分析，与可靠来源的比较以及上下文化。同时，突出显示了使用LLMS创建假新闻的风险。提出了一种基于AI的虚假信息检测工具的体系结构，其中包括查询处理模块，数据库，使用Web资源和结果分析。此方法旨在提高信息验证的效率和准确性。
动静脉畸形患者的神经可塑性和语言功能重组：来自神经影像学和临床干预的见解
位于言语功能区的动静脉畸形（AVM）患者常出现语言功能障碍，神经可塑性可使部分患者大脑通过功能重组恢复言语功能。探讨AVM引起语言功能重组的机制，对理解神经可塑性、改进临床干预策略具有重要意义。本综述系统检索并分析了近年来相关领域的研究文献，涵盖神经影像学、功能性磁共振成像（fMRI）和临床病例研究等数据，整合这些证据，评估AVM患者非言语功能区功能重组现象及其影响因素。结论：AVM引起的语言功能重组是神经高度可塑性的表现，了解这一过程对神经外科手术规划和患者术后康复具有重要意义。未来的研究应继续探索脑内功能重组的机制，并致力于开发新的诊断工具和治疗方法，以提高AVM患者语言功能的恢复率。
有针对性地将功能性食品作为免疫健身助推器在防御病毒感染中
施工合同包含与风险相关的关键信息，需要深入检查，但要进行竞标的紧迫时间限制了手动对大量文档进行全面审查的可能性。本研究旨在开发自动化建筑合同审查的模型，以提取有关风险和责任的信息，这些信息将为风险管理计划提供投入。模型接受了国际咨询工程师模板联合会的2268次参议员的培训，并对包含1217个句子的实际建筑项目合同进行了测试。与承包商，雇主和共享的相关当事方的标题，定义，义务，风险和正确类别的分类法分类为标题，定义，义务，风险和正确的类别。使用多种自然语言处理矢量化技术和机器学习算法的十二个模型根据准确性和F1得分实现并进行了基准测试。句子类型的二进制分类和集成顶级模型的集成方法进一步应用以提高性能。最佳模型可实现89％的句子类型准确性，而相关方的句子类型为83％，证明了自动合同审查的能力以识别风险和责任。采用拟议的方法可以大大加快合同审查，以支持风险管理活动，出价准备过程并防止忽视风险和责任引起的争议。
国家安全应用中的大型语言模型
GPT-4在2023年初取得了压倒性的成功，强调了包括国家安全在内的各个部门的大型语言模型（LLMS）的变革性潜力。本文探讨了LLM集成在国家安全文本中的含义，分析了它们在彻底改变信息处理，决策和运营效率的潜力。LLMS提供了可观的好处，例如自动化任务和增强数据分析，但它们也带来了重大风险，包括呼吸器，数据隐私问题以及对对抗性攻击的脆弱性。通过与决策理论原则和贝叶斯推理的结合，LLM可以显着改善国家安全组织内的决策过程。也就是说，LLM可以促进从数据到可行决策的过渡，从而使决策者能够以更少的人力接收和提炼可用信息。探索了美国国防部及以后的当前申请，例如，USAF将LLMS用于战斗和自动摘要，这说明了它们简化了运营和支持决策的潜力。但是，这些应用需要严格的保障措施以确保准确性和可靠性。LLM整合的更广泛的含义扩展到战略规划，国际关系和更广泛的地缘政治格局，对抗性国家利用LLM来用于虚假和网络运营，强调需要进行强大的反应。尽管展示了人工通用情报的“火花”，但LLM最适合支持角色，而不是领导战略决策。他们在培训和战斗中的使用可以为军事人员提供宝贵的见解和个性化的学习经验，从而改善运营准备。