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mlregtest：普通语言的机器学习基准
由形式语言构建的合成数据集允许对序列分类的机器学习系统的学习和泛化功能进行细粒度检查。本文在序列分类中为机器学习系统提供了一个新的基准，称为MLREGTEST，其中包含来自1,800种普通语言的培训，开发和测试集。不同种类的形式语言代表了不同种类的长距离依赖，并且正确识别序列中的长距离依赖性是ML系统成功概括的已知挑战。mlregtest根据其逻辑复杂性（Monadic的二阶，第一顺序，命题或受限命题）及其逻辑文字（字符串，层，弦，弦，子序列或组合）的种类组织语言。逻辑上的复杂性和文字选择提供了一种系统的方式来理解普通语言中不同种类的长距离依赖性，因此可以理解不同的ML系统的能力，以学习这种长距离依赖的依赖。最后，检查了不同神经网络（简单的RNN，LSTM，Gru，Trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans）的性能。主要的结论是，性能在很大程度上取决于测试集，语言类别和神经网络体系结构。
多模式的天然和化学语言基础模型
分子nger板，小分子设计的生成方法，11 - 13药理学特性的预测和药物重新利用。13,14药物的临床开发是一种时间和货币消费过程，通常需要数年和十亿美元的预算才能从1期临床试验到患者进行。16最新的神经网络方法和语言模型的使用有可能大大促进药物开发过程。使用多种模型家族提出了许多LMS的生物医学领域：例如，研究人员开发了Biobert，基于BERT，具有1.1亿个参数，并基于T5-Base和T5-Large，分别使用220和77000万个T5-Large，使用生物医学文献，使用了220和77000万个参数。nvidia还使用一组更广泛的PubMed衍生的自由文本在生物医学领域开发了生物长期模型，范围从3.45亿到12亿参数。但是，这些模型中使用的数据集主要涵盖生物医学自然语言文本，并包含生物医学命名的实体，例如药物，基因和细胞系名称，但忽略了以微笑格式的重要化学结构描述。用化学结构丰富生物医学数据集是一项重要且具有挑战性的任务。最近，提出了以最大的设置为1.120亿个参数，基于变压器档案的LMS，基于Transformer Arch-tecture，以及基于T5-碱基和T5-LARGE的MOLT5、20的LMS，以解决此限制。两种模式均通过自然语言和化学数据进行了预训练，创建
大脑中的中心嵌入和成分以及上下文无关语言的新表征
大脑是如何产生语言的？尽管人们普遍认为语言是通过大脑分子、神经元和突触的活动产生的，但过去几十年来，在寻找语言的神经基础方面进展极其缓慢，即导致语言产生和理解的精确生物学结构和过程，请参阅 Friederici (2017) 对语言器官理论的一个主要方向的出色概述。在这个方向的最新进展中，一个英语解析器被实现在被称为汇编演算 (AC) (Papadimitriou 等人，2020) 的计算系统中 (Mitropolsky 等人，2021)，这是一个用于实现认知功能的生物学上合理的计算框架。 AC 的基本数据结构是神经元的集合，一大组神经元代表一个想法、物体、情节、单词等。第 2.1 节给出了 AC 及其类似大脑的执行环境的简要描述。
用多种语言的可预防疾病术语的快速图表
脊髓灰质炎儿童失去polimomyélite儿童pigration poliomielite poliomyelitt poliomielite poliomielite，paralisia paralisia birtantile poliomielition polioyelite polioyelite
人工智能在教授学生编程语言方面的应用
摘要 新技术正日益成为人们生活的一部分，尤其是在教育阶段。教育是全面人格发展的主要组成部分，影响着人类生活的各个领域。因此，人工智能（AI）的出现，被引入到生活的各个领域，高等教育机构（HEIs）不能不注意到它。随着人工智能的出现，全球科学和教育界进行的研究表明，人工智能对高等教育机构学生教育过程的组织产生了积极影响。在现代世界中，编程正在成为许多职业的基本技能，需要采用现代方法来组织高等教育机构学生的编程语言教学，因为在技术快速发展的条件下，传统的教学方法无法始终提供必要的学生培训水平。这就是为什么在编程语言教学中使用人工智能具有重要意义，原因如下：提高学生在现代劳动力市场的竞争力；将创新引入教育系统，使学习过程更加令人兴奋和激励；提高编程语言教学的有效性。本研究根据以下标准，介绍了可用于教授学生编程语言的人工智能平台的分析结果：智能教育系统；自动评估；交互式教育平台；辅导系统；教育数据分析；用于学习的移动应用程序；虚拟实验室和用于创建教育材料的人工智能。它确定人工智能为教师在教育任务开发方面提供了新的机会，并提供了可以使用人工智能执行的 30 项任务的列表。对高等教育机构 1-4 年制学生进行了一项调查，结果显示大多数受访者了解人工智能并在教育活动中积极使用它。人工智能最活跃的用户是一年级学生，也就是那些刚刚开始学习编程并准备在教育和以后的职业活动中实施创新的人。同时，3-4 年级的学生在使用人工智能时更加谨慎，他们的态度是由现有模型的不完善所证实的。在教授学生编程语言中使用人工智能提供了一个机会，可以根据每个学生的需求调整教育材料。然而，这需要创建新的评估方法和个性化的学习方法，而这可能会因各种原因而变得复杂。
签名：桥接符号和口语之间的差距
摘要：本文介绍了欧洲项目签名，该项目旨在在标志和口头语言的标志之间开发自动翻译技术。 div>为了实现这一目标，该项目通过涉及符号语言，符号语言的语言，签名语言的自动识别技术，自动语音识别，自然语言处理和自动翻译，3D成像以及Aff的技术以及应用程序的发展以及应用程序的开发来采用多个替代方法。 div>该项目遵循以用户为中心的方法，并由聋人社区推广，以开发适当的技术。 div>关键字：神经元自动翻译；标志语言；自动了解手语；简化文本；头像。 div>
引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模
抽象的新技术越来越多地成为一个人生活的一部分，尤其是在教育阶段。教育是综合人格发展的主要组成部分，影响了人类生活的所有领域。因此，人工智能（AI）的出现被引入了所有生活领域，因此无法被高等教育机构（HEI）所忽视。全球科学和教学界在AI的出现中进行的研究表明，其对高等教育机构中教育过程的组织的积极影响。在现代世界中，编程正在成为许多专业的基本技能，并且需要对HEIS学生进行教学编程语言的现代方法，因为传统的教学方法不能总是在快速技术发展条件下提供必要的学生培训水平。这就是为什么在教授编程语言中使用AI的原因有几个原因：提高学生在现代劳动力市场中的竞争力；将创新引入教育系统，这使学习过程更加令人兴奋和激励；提高教授编程语言的有效性。本研究介绍了对AI平台的分析结果，该结果可以在向学生教授编程语言的过程中使用，根据以下标准：智能教育系统；自动评估；互动教育平台；补习系统；教育数据分析；移动学习应用程序；虚拟实验室和人工智能创建教育材料。它确定AI为教师在教育任务发展中提供了新的机会，并提供了可以使用AI执行的30个任务的列表。在HEI的1 - 4年学习的学生中进行了一项调查，这表明大多数受访者都知道AI并在其教育活动中积极使用。AI最活跃的用户原来是一年级的学生，也就是说，那些刚开始编程并准备在其教育和以后的专业活动中实施创新的人。同时，第三至4年的学生在使用AI方面更加谨慎，通过现有模型的不完美来证明他们的态度。使用AI在教学学生编程语言中的使用为每个学生的需求提供了一个机会。但是，这需要创建新的评估方法和个人学习方法，这可能会出于各种原因而变得复杂。
大脑信号可以揭示与人类语言的内部对齐吗？
大脑信号（例如脑电图（EEG））和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务，但是，它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中，我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究，我们引入了MTAM，MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel，以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术，例如规范相关性分析和浪费stein距离，作为转化特征的损失函数。在下游应用程序，情感分析和关系检测上，我们在两个数据集中获得了新的最新结果，即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7％，对Zuco数据集的F1得分提高了9.3％，以进行分析，而Zuco的FON得分为7.4％。此外，我们还提供了性能改进的插入：（1）特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性； （2）对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响； （3）大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。
你知道大卫贝克汉姆会说九种语言吗？
视听制作过程本质上一直都是复杂的。尽管媒体行业的数字化似乎简化了这一过程，提供了新的和越来越容易获得的工具来支持其每个阶段，但（新）媒体生态系统的不断发展增加了其复杂性。大量新的内容格式和技术标准，再加上市场全球化和新平台的发展，不仅需要修改工具，还需要修改整个制作流程（Fuschi 和 Badii 2013）。视听媒体制作流程的变化是多方面的。面对创建多个版本的内容的需求，这些内容将考虑到众多媒体平台的细节、性质和要求，改进制作工作流程的压力越来越大。这些变化旨在减少过程中的人为错误，从而减少由这些错误造成的延误，但最重要的是，通过将繁琐、重复和耗时的任务委托给机器来提高自动化程度，从而提高工作流程效率并降低生产成本（Dorai 2001）。与此同时，观众可用的内容过剩不仅迫使内容提供商改进内容搜索和发现系统，而且还促使创作者更好地了解观众如何与其内容互动，并创作出更好的内容
nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。