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调查口语中的NIBS
摘要目的：此范围审查的目的是识别并综合研究干预措施的研究，其中使用无创脑刺激（NIB）来改善失败的Indivi Duals的语言能力。包括经颅磁刺激（TMS）和经颅直流电流刺激（TDC）的Nibs是新兴技术，具有改善带有卒中诱导病变的大脑中语言基础神经生物学的潜力。方法：两位作者在Cadima软件中审查了对电子文献数据库进行系统搜索的结果，其中产生了2015年至2022年之间发表的57项研究。审查了选定的文章，以了解研究特征，参与者特征，干预细节和结果指标。结果：在慢性恢复阶段，NIBS在很大程度上用于非浮力失语，用于改善命名和使用图片命名和听觉理解，对单词，命令和小段落的听觉理解。标准化的测试材料用于测量治疗效率，神经影像逐渐出现，作为评估治疗引起的语言恢复引起的神经生物学变化的额外措施。结论：此范围审查的发现描述了NIBS治疗从亚急性到慢性恢复阶段的设计和交付。异质研究的阳性结果表明，NIBS在改善失语症患者语言结果方面的潜力。大规模的临床试验和系统评价应进一步证实我们对特定语言技能的NIBS效率的发现（例如，命名准确性，句子产生句子，话语理解）。
人工智能的语法 - Mark Coeckelbergh
摘要 在拒绝语言学转向之后，经验主义技术哲学中具有影响力的派别倾向于忽视甚至敌视结构主义和先验主义技术方法。本文借鉴卡西尔、布迪厄、维特根斯坦和利科的思想，对技术的意义进行了阐述，理论化了技术的这些方面，并展示了这种解释学对于理解人工智能和算法数据处理等数字技术的意义。本文认为，先验和结构主义方法有助于我们揭示和评估人工智能以及更广泛意义上的数字技术的语言、社会政治、身体和物质前提条件。考虑到人工智能和机器人技术提出的一些问题，本文表明这些先验结构或“语法”使人工智能的意义和使用成为可能，但同时也限制了它。因此，所提出的框架和研究计划不仅使我们能够更好地理解数字技术和其他技术，而且还能够对它们进行批判，从而最终实现质疑我们在世界上的生存方式的哲学任务。
昆士兰州的Covid-19经济复苏计划
昆士兰州政府致力于从所有文化和语言背景的昆士兰人提供可访问的服务。如果您很难理解此出版物，则可以通过电话（07）3035 3503与我们联系，我们将安排一名口译员，以有效地向您传达报告。
当您开始时，您说得和理解得越好
两年后，你将参加一系列非常有选择性和竞争性的考试，必须理解、总结、重新表述、分析、组织、综合和传达信息。要做好这些，你需要很强的语言灵活性和流利性。这是所有其他技能的基础。
家谱模型
家谱模型代表语言的进化历史和类似于家谱树的树的关系（图1）。尽管在共同起源，亲属关系和家谱方面，语言之间的历史关系隐喻远远超出了现代（Robins 1973，List等人，2016），我们当前的树模型直接来自施莱希尔（Schleicher）的斯塔姆鲍姆（Stammbaum）（1861- 1862），他帮助使历史和比较语言学成为科学（Fox 1995：23-27），此后一直处于该学科的核心。In the last decades, the models and methods of phylogenetics, the study of evolutionary history and relationships between groups of biological organisms, have been adapted to the study of languages and have helped enhance the traditional Tree model, leading to a new thrust in the study of linguistic evolution and to the emergence of the field of phylolinguistics ( Gray, Greenhill & Atkinson 2013 , Greenhill, Heggarty & Gray 2020 ).我们将在这里关注这些最新的发展，而不是传统模型。在树模型中，历史变化和关系的过程是根据观察到的相似性和差异的分布中的模式推断出来的。因此，有必要区分由于共享血统（同源性）所引起的相似之处，例如同源词，而不是由于共同的下降而不是独立进化（同质）
人工智能中的模糊逻辑 - ijrpr
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![arxiv：2411.08606v1 [cs.cv] 2024年11月13日](/simg/c\c3702cd5b72088acd04a59528e6a3e5a8091e57a.webp)
arxiv：2411.08606v1 [cs.cv] 2024年11月13日
摘要。凝视估计模型概括的能力受到与凝视无关的各种因素的限制，尤其是当训练数据集受到限制时。当前的策略旨在通过不同的领域概括技术来应对这一挑战，但是由于仅依靠价值标签进行回归的风险，它们的成功有限。预训练的视觉模型的最新进展使我们促使我们利用可用的大量语义信息。我们提出了一种新颖的方法，将目光估计任务重新构架为视觉对准问题。我们所提出的框架，名为语言引导的凝视估计（LG DAIM），从富有的视觉模型的先前知识中学习了连续和几何敏感的特征，从而获得了凝视估计的益处。具体来说，LG凝视通过我们提出的多模式对比回归损失将视线特征与连续的linguistic特征相结合，该损失可定制不同负面样品的自适应重量。此外，为了更好地适应凝视估计任务的标签，我们提出了一种几何学意识到的插值方法，以获取更精确的凝视嵌入。通过广泛的实验，我们在四个不同的跨域评估任务中验证了框架的效果。
附录B：单词研究，阅读和拼写的letrs范围和序列
Louisa C. Moats和Carol A. Tolman此图表基于阅读和拼写课程的习惯位置。该场中没有一个接受的范围和序列。阅读和拼写的年级水平近似，并且根据学生的成就水平会有所不同。进展旨在逐渐从简单到更复杂的语言结构移动。
上下文的人类对象互动从pre ...
现有的人类对象互动（HOI）检测方法已经引入了零拍的学习技术来认可看不见的相互作用，但是它们在理解上下文信息和全面的重新构成方面仍然存在局限性。为了克服这些局限性，我们提出了一个新型的HOI学习框架ContexThoi，它是一种效率的上下文HOI探测器，以增强上下文的理解和零拍的推理能力。所提出的contexthoi的主要贡献是一种新颖的上下文挖掘解码器和强大的互动推理大语言模型（LLM）。上下文挖掘解码器旨在从预先训练的视觉模型中提取语言上下文信息。基于提取的上下文信息，提出的相互作用推理LLM通过利用丰富的语言知识进一步增强了零拍的推理能力。广泛的评估表明，我们所提出的框架在HICO-DET和SWIG-HOI数据集上优于现有的零射击方法，在未看到交互的情况下高达19.34％的映射。
ECM提供者培训评估护理计划（... 1 of ...
•当前 /过去的医疗状况•慢性病•药物清单（活动）•前6个月的住院 / ED访问（集体医疗）•参与护理的初级保健提供者 /专家•口腔健康需求•耐用的医疗设备（DME）需求（DME）需求•日常生活（ADLS）•文化和语言障碍（文化和语言障碍）