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连续语音感知期间语言搭配的神经相关性
语言在较高的示意图和低级词汇项目上都是可以预测的。关于词汇水平上的可预测性，搭配是频繁的单词共同出现，通常以高缔合强度为特征。到目前为止，心理学和神经语言学研究主要利用高度人工实验范式来研究搭配，通过关注单个单词或孤立的句子的处理。相比之下，我们在这里分析了持续语音刺激期间记录的EEG脑反应，即音频书籍。我们发现，N400对搭配的响应与非集合的响应显着不同，而效果在皮质区域（前/后验）和横向性（左/右）方面有所不同。我们的结果与使用连续语音的研究一致，它们主要与使用人工范式和刺激的研究相矛盾。据我们所知，这是使用连续语音刺激的关于搭配的首次神经语言研究。据我们所知，这是使用连续语音刺激的关于搭配的首次神经语言研究。
关于人工智能、语言学和认知科学之间自然语言处理观点的研究主题的社论
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推断大脑中语言计算的本质
句子包含决定其意义的结构，而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明，人类大脑对结构很敏感，因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起，人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应，从而产生了一个推理僵局，即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中，我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论，仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型，以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
语音感知中的并行处理以及语言上下文的局部和全局表示
摘要 语音处理是高度渐进的。人们普遍认为，人类听众不断使用语言语境来预测即将出现的概念、单词和音素。然而，先前的证据支持两种看似矛盾的模型，即预测语境如何与自下而上的感官输入相结合：经典的心理语言学范式表明这是一个两阶段的过程，其中声学输入最初导致局部、与语境无关的表征，然后迅速与语境约束相结合。这与大脑构建单一连贯、统一的输入解释的观点形成对比，大脑完全整合了跨表征层次的可用信息，因此使用语境约束来调节甚至最早的感官表征。为了区分这些假设，我们测试了对连续叙述语音的脑磁图反应，以寻找局部和统一预测模型的特征。结果证明听众同时使用这两种类型的模型。两个局部上下文模型独特地预测了早期神经反应的某些部分，一个基于亚词汇音素序列，另一个仅基于当前单词中的音素；同时，即使是对音素的早期反应也反映了一个统一的模型，该模型结合了句子级约束来预测即将到来的音素。神经源定位将不同预测模型的解剖起源置于双侧颞上叶的非相同部分，右半球显示出对更多局部模型的相对偏好。这些结果表明，语音处理同时招募了局部和统一的预测模型，从而调和了先前不同的发现。并行模型可能会使感知系统更加健壮，促进意外输入的处理，并在语言习得中发挥作用。
可读性、情感、心理语言学特征的影响
万维网的发展使得人们可以随时随地轻松访问大量信息源，这为更多人依赖在线新闻媒体而非印刷媒体铺平了道路。这种情况加速了在线新闻行业的快速增长，并带来了巨大的竞争压力。在这项工作中，我们提出了一组混合特征，用于在发布前预测在线新闻的流行度。从新闻文章中提取了两类特征，第一类是常规特征，包括元数据、时间、上下文和嵌入向量特征，第二类是增强特征，包括可读性、情感和心理语言学特征。除了分析常规特征和增强特征的有效性外，我们还将这些特征结合起来，得出了一组混合特征。我们整理了一个印度新闻数据集，该数据集由来自评分最高的印度新闻网站的新闻文章组成，用于研究，并为未来的研究贡献了数据集。对印度新闻数据集 (IND) 进行评估，并使用各种监督机器学习模型将其与基准可混合数据集上的性能进行比较。我们的结果表明，所提出的增强特征与常规特征的混合对于在发布前预测在线新闻流行度非常有效。
神经语言学简介
搜索一本特定类型的书并不少见，只是发现您必须自己编写。这本书的想法是在几年前与约翰·本杰明（John Benjamins）代表在国际认知语言学会议上与代表进行的对话，涉及一本具有合理规模，价格和覆盖范围的最新书籍，用于神经语言学中的简介课程。那时，我已经为语言学和沟通障碍的学生教授了很长时间的课程。我们俩都非常意识到这个问题，当有人建议我写这样的书时，我同意。我们还同意当时神经语言学与认知语言学，实用主义和交流研究之间相对缺乏沟通，以及使这些领域更好地整合到基本神经语言学中的需求。这次讨论并进一步反映了“艺术状态”，这导致了本书中涵盖的相当广泛的主题以及对不同章节的相对权重。一个重要的问题是将不同的理论，方法和研究以历史的角度讨论，表明了不同的框架是如何发展的，有时是并行的，有时是顺序的，有时是顺序的，并在我们思考语言和大脑的方式上留下了痕迹，以及我们如何在研究和治疗中应用这种思想。这本书从多年的工作中逐渐增长，因为入门课程中使用了初步版本，并修改了章节并添加了章节。根本没有语言背景的学生应该先阅读介绍性语言学文本。这本书是对神经语言学的基本介绍，旨在为任何想要在该领域获得基础的人。它是为语言学和沟通障碍的学生编写的，但是心理学，神经科学和其他学科的学生也将发现它有价值。它可以用作入门课程的课程书，也可以用作神经语言学中特定主题的信息来源。使用它的唯一前提是语言学的基本知识，包括语言术语。至于没有神经解剖学和神经生理学背景的学生，有关大脑的一些基本信息，请在第14章中提供。这本书分为四个部分。首先是对神经素的介绍，重要的问题是什么以及主要的神经语言框架如何随着时间的流逝而发展。本节提供了一个重要的背景，以理解为什么以较晚的方式以本书的方式介绍的特定当前方法的代表。第二部分构成本书的语言核心，其中不同的组成部分或神经语言学的各个方面
神经语言学杂志
在我们所做的所有事情中，除了其无处不在和实用性之外，语言也许是特征特征与所有其他有众者不同的特征。因此，研究住房语言的获取，处理和神经/认知效应提供了更好地理解与认知科学多个领域有关的基本特征的机会，例如语言本身的表现和工作，例如人类的认知，脑形可变性，并且在塑造相关功能中所具有的作用在塑造相关的能力中所扮演的角色。毫无疑问，研究单语言如何获取和处理其母语对上述领域的关键见解，但在没有考虑双语主义带来相同查询的哪些同样的查询的情况下，最终永远无法实现全面的理解。为什么会这样呢？知道多种语言代表了全球默认的语言现实 - 超过50％的世界人口至少是双语的，即使不是多语言的话（Grosjean，2019； Romaine，1995）。因此，从全球少数群体（所谓的单语言）的角度来理解语言及其在思维/大脑中的敲门效应，构成了固有的谬误，这构成了误解先验的任何有意义的普遍性。的确，研究各种双语者中语言的获取和处理的研究都记录了它们之间的相似性和差异（例如，Desmet＆Duyck，2007; Meisel，2004，2011; Kaan，2014; Kaan，2014; Slabakova，2016; Kupisch＆Rothman＆Rothman，2018）。双语本身构成了语言和认知科学研究的重要自然实验室。从语言角度来看，更强调和阐明语言的发展，在心理上代表和处理语言，还是更神经科学的角度来看，它利用语言来揭示哪些大脑领域和神经网络与复杂的认知过程有关，而没有来自BI linguals的证据，我们只有比较（比）一半。鉴于双语不是一个单一思想中的两个单语言的总和，因此这一发现并不奇怪，也不会说出一个国家的优越性而不是另一个国家的优越性。他们只是强调，尽管在包括基本机制在内的多个层面上共享了很多重叠，但它们是同一基本上人类反射的独特实例。与跨语言影响有关的研究在双语获取和处理中，多十多年来，引用了众多例子之一，不仅强调了语言的相对（但受到约束）语言孔口及其与领域一般认知的亲密关系，而且还强调了更多的
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期