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dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。
在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。
如何用术语来解释“异常”语言功能？
本文涉及术语学中的“异常”语言功能。如果更一般的作品会引起与标准不同的变化（根据语域、地点、时间），那么“异常”一词已被各种作者用来描述不符合非专业情况下预期的语言功能（元素的添加或删除、参数的变化、某些类别的过度使用等）（例如，参见下面引用的 Lehrberger (1986) 和 Pearson (1998)）。即使不使用“异常”一词，也可以从本质上描述的角度识别专业语言的特殊性。在本文中，我们对这种“异常”现象感兴趣，目的是进行解释。我们想表明的是，这些看似异常的功能实际上是由于情况的特殊性造成的。语言描述（尤其是有关词汇的描述）通常是针对中性情况进行的，即没有指定任何特定的上下文。然而，专业语言的一个固有特征是，它们从一开始就以定义话语社区的交流环境为特征。在大多数情况下，异常的语言功能可以通过在专业情况下建立话语社区的共同利益来解释。这种共同利益以专家的投入为前提，体现在特定的语言功能中。因此，本文唤起了经常被提及来解释行话使用的社会语言学方面，它建立了社区，但也可以孤立社区。根据语料库研究的结果，本文描述了语言功能：冗长（添加修饰语）、经济（删除介词和/或限定词），这些功能可以通过概念的精细度来解释
心理语言学的本质
摘要 心理语言学探索语言与认知之间的复杂关系。语言习得、处理和产生的研究涉及各种认知机制和神经过程。本文研究了这些机制，重点关注认知科学、语言学和心理学的交叉领域，以及文化和技术塑造语言行为的方式。本文还讨论了心理语言学在教育、临床治疗和人工智能 (AI) 中的应用。研究结果强调了心理语言学在应对多语言、全球化和数字通信工具带来的挑战方面的重要性。强调整合基于人工智能的技术来支持心理语言学研究的重要性，例如使用机器学习进行语言分析。强调心理语言学在全球化时代支持语言学习的相关性，特别是在多语言教育环境中。关键词：心理语言学、视角、语言习得、语言处理、语言产生、抽象心理语言学、人类语言和语言的复杂性。研究巴盖曼语、双普罗塞斯、以及关于知识和散文的方法。在我的研究中，我们关注的是语言学、语言学、心理学、语言学和语言学技术。 Makalah ini juga membahas penerapan psikolinguistik dalam pendidikan, Terapi klinis, dan kecerdasan buatan (AI). Temuan menggarisbawahi pentingnya psikolinguistik dalam mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh multilingualisme, globalisasi, dan alat komunikasi digital.学习语言学和语言学方面的技术，并进行分析和分析。与全球化时代的语言学相关的心理学语言学，以及与多种语言相关的知识。 Kata Kunci：心理语言学、透视学、Akuuisisi Bahasa、Pemrosesan Bahasa、Produksi Bahasa 简介
罗马尼亚双语的语言和认知发展...
研究程序旨在确保数据收集准确可靠。我们尽量减少参与者的压力或疲劳。该过程分为三个主要阶段：预测试、测试和数据分析。在预测试阶段，我们努力为孩子们营造一个舒适且有趣的环境。使用游戏和随意交谈等入门活动来建立融洽关系并缓解对测试过程的任何潜在焦虑。这些活动帮助孩子们熟悉研究人员。我们培养了一种积极的动态，鼓励合作和积极参与。向家长简要介绍了研究的目标和程序。我们确保他们理解并同意，同时深入了解孩子们的语言习惯。
神经语言学和认知语言学的见解
摘要 本研究利用乔姆斯基、平克、贝茨和博罗迪茨基等天才语言学家和神经语言学家提出的著名理论，分析语言、认知和神经机制之间的关系。采用多模态方法，将大脑通路的神经生物学研究、认知分析和失语症患者的治疗实例整合在一起。具体而言，本研究旨在了解语言的神经生物学基础及其认知基础。1 目前，标准神经成像技术可以通过 fMRI 和 EEG 可视化大脑中参与语言处理的区域，测量语言任务期间的实际神经反应，从而显示神经网络和认知系统之间的复杂关系。案例研究为想要了解神经和认知过程的变化在交流和思维理解中的利弊的潜在用户提供了信息来源。研究结果与语言处理的整个概念有关，因为它们解决了理论形成、临床干预和以后可能进行的各种应用的问题。界定集中在已建立的理论和有限的原始数据收集上，强调未来研究需要探索这些动态领域的更多维度和不断发展的观点。
生成语言学对人工智能的贡献
摘要 本文旨在描述生成语言学 (GL) 对人工智能 (AI) 的贡献，并暗指语言学家和人工智能科学家之间关于语言学是属于人文学科还是科学的争论。在本文中，我将尽量不带语言学家的偏见，从独立的科学视角研究这一现象。本文向研究人员/读者介绍了人工智能所涉及的科学定理和原理，这些定理和原理属于 GL，特别是“乔姆斯基学派”。因此，它从句法、语义、语言能力、普遍语法、人类语言的计算系统、语言习得、人脑、编程语言（例如 Python）、大型语言模型和公正的人工智能科学家等方面提供了充分的证据，证明这一贡献是巨大的，而且这一贡献是不可否认的。本文的结论是，尽管 GL 对人工智能的贡献巨大，但仍然存在分歧点，包括语言输入的性质和类型。
核心VIII：语言和语言学方面 - 骄傲
语言变化 - 英语品种 - 语言，方言，pidgin＆Creole - F.T. Wield双语主义 /多语言主义 - 双语和多语言主义编辑手册：Tej K. Bhatia：Tej K. Bhatia：Tej K. Bhatia，William C. Ritch C. Ritchie语言 - 语言的心理学 - Trevor A. Harley A. Harley A. Harley A. Harley A. Harley A.克拉克，克里斯·福克斯（Chris Fox）和沙洛姆·拉平（Shalom Lappin）文本
海外通话可接受的语言证明表
机构项目内的交流（仅适用于法语、葡萄牙语、西班牙语）。该认证必须表明通过欧洲共同语言参考框架的描述符所达到的语言水平和获得的技能（例如B1、B2、C1 等...）。主办大学认证的语言必须与交流所在国家的语言相同。所示级别必须符合或高于学生申请的海外机构的要求，且日期为 2022 年 10 月 1 日之前的证书将不被接受- 已获得所选交换地点教学语言的高中文凭或学士学位的学生（仅适用于
人工智能应用（Fluency SIS、Articulation Station Pro 和 Apraxia Farm）在患有言语障碍的学龄前儿童的心理语言学发展中的作用
摘要 — 学龄前儿童的言语障碍影响深远，影响他们的沟通能力、社交互动和整体发展。本研究旨在分析基于人工智能的干预措施对患有言语障碍的学龄前儿童的心理语言学发展的影响。为了实现这一目标，这项研究包括一项为期五个月的实验研究。它以人工智能工具的干预和进展评估为基础。参与者被提供了一个旨在提高言语技能的计划。该计划包括与言语治疗师的课程和基于人工智能应用程序（Fluency SIS、Articulation Station Pro 和 Apraxia Farm）的课程。其他方法包括与父母和言语治疗师进行焦点小组的半结构化访谈，以及对获得的数据进行统计分析。研究参与者是 170 名 3-5 岁患有言语障碍的儿童，以及 20 名父母和 6 名独立言语治疗师。Shapiro-Wilk 检验测量了研究中获得的数据的正态性。测试结果为 0.97 (p = 0.23)，表明数据呈正态分布。中等效应量 (0.47) 表明干预后两组得分之间存在中等差异。这一结果证实了基于人工智能的干预措施有助于显著改善的假设。这些发现可以成为将人工智能干预措施纳入学龄前言语治疗实践的科学合理建议的基础。这项研究可以帮助根据这个年龄组的具体需求开发和修订人工智能应用程序。关键词 — 失用症、移动应用程序、特殊教育、言语和语言病理学、语言流畅性