据燃油进口、储存和分配监督委员会称,已有超过 400 万加仑石油从仰光迪拉瓦港的油轮上卸载,还将继续卸载近 700 万加仑石油。这些天,载有 160.3 万加仑 92 号汽油、88 万加仑 95 号汽油和 162.2 万加仑普通柴油的 MT Yu Dong 正在迪拉瓦港码头进行加油作业。载有 267 万加仑优质柴油的 MT Intan Premier 和载有 192.2 万加仑普通柴油和 213.6 万加仑优质柴油的 MT Yu Yi 已抵达仰光。因此,燃油进口、储存和分配监督委员会宣布,根据机动车燃油商店和配送中心的剩余情况,机动车燃油充足。就燃料价格而言,
a。访谈将由计划主任,PGY6居民和选择小组委员会成员通过Zoom进行。b。所有候选人将被询问相同的预定面试问题。c。选拔委员会将使用标准化方法对面试问题的回答进行评分。5。选拔委员会将审查每个候选人的申请包和访谈结果,并相应地对其进行排名。6。CAPS RP中首次接受的接受率将于2024年10月24日(星期四)在EST 14:00 EST(12:00 MT)发送给每个成功的候选人,并与全国确定的Cap Cope日期保持一致。7。每个成功的候选人都必须在2024年10月29日星期二中午(MT)中午12:00(MT)中响应报价信,以符合全国确定的帽子盖的日期。
虽然学习者在第二语言 (L2) 写作过程中可以使用参考工具,但机器翻译 (MT) 的最新发展(例如 Google 翻译)需要研究使用该工具如何影响第二语言学习者的写作成果。为此,本研究的目的是研究机器翻译如何影响 L2 学习者的写作成果,相对于作者直接用 L2 写作或将文本从韩语翻译成英语。要求 EFL 大学学习者根据三种写作模式和三个写作主题平衡的提示进行写作。使用 Coh-Metrix 分析学习者的写作成果,以提供有关多层次文本特征的信息。结果表明,机器翻译可以帮助学习者提高流利度和凝聚力,写出句法复杂的句子,并写出具体的单词来表达他们的目标信息。提供了如何使用机器翻译来提高 L2 学习者写作产品质量的教学意义。
随着机器翻译 (MT) 的普及以及翻译文本准备和后期编辑等子任务的出现,人工智能 (AI) 和机器学习技术对语言中介市场产生了影响。到目前为止,机器口译对口译行业的影响还不如机器翻译对翻译行业的影响那么大。然而,技术进步并未止步于此,如今全自动机器翻译和基于人工智能的计算机辅助口译 (CAI) 工具在口译行业中越来越普遍。然而,在口译中使用人工智能和大数据在数据保护和保密方面引发了一些道德问题。最早提到机器翻译可以追溯到 20 世纪 30 年代。尽管历史悠久,但翻译研究中很少讨论机器翻译中的伦理问题,据我们所知,口译研究中根本没有讨论过这些问题。本文首先研究了人工智能如何用于口译以及现有的各种工具,然后讨论了人工智能的使用(尤其是用于口译)所引发的伦理问题。
当FPC分数表明需要治疗时,农民将联系其MT,LF或VEO,该MT,LF或VEO将确认FPC分数。以少量费用,将使用称重胶带和转换量表来评估剂量要求。需要费用,以确保项目超出其到期的长期影响;一旦项目结束,MTS,LFS和VEO可以继续购买该药物并供应。费用将基于初步调查的反馈,以确保其负担得起。
随着机器翻译 (MT) 的普及以及翻译文本准备和后期编辑等子任务的产生,人工智能 (AI) 和机器学习技术已经对语言中介市场产生了影响。到目前为止,机器口译对口译行业的影响还没有机器翻译对翻译行业的影响那么大。然而,技术进步并未结束,如今全自动机器翻译和基于人工智能的计算机辅助口译 (CAI) 工具在口译行业越来越普遍。然而,人工智能和大数据在口译中的使用引发了数据保护和保密方面的一些伦理问题。最早提到机器翻译可以追溯到 20 世纪 30 年代。尽管历史悠久,但翻译研究中很少讨论机器翻译的伦理考虑,据我们所知,口译研究中根本没有讨论过这些问题。本文首先研究了如何将人工智能应用于口译以及现有的各种工具,然后讨论了人工智能的使用(尤其是在口译中使用)所引发的道德问题。
近年来,由于深度学习方法的出现,机器翻译 (MT) 得到了迅猛发展,而神经机器翻译 (NMT) 则显著提高了自动翻译的质量。虽然大多数工作涵盖了技术、法律和医学文本的自动翻译,但机器翻译在文学文本中的应用以及人类在这一过程中的作用尚未得到充分探索。为了弥补这一研究不足领域的空白,本文介绍了一项研究的结果,该研究旨在评估三种机器翻译系统对两种不同文学体裁、两部小说(乔治·奥威尔的《1984》和简·奥斯汀的《傲慢与偏见》)和两首诗(艾米莉·狄金森的《我感受到了大脑中的葬礼》和玛格丽特·阿特伍德的《海妖之歌》)的性能,这代表了不同的文学时期和时间线。评估通过自动评估指标 BLEU 进行,以客观评估机器翻译系统在每种体裁中的表现。本研究还概述了其局限性。
康涅狄格州、特拉华州、爱荷华州、马萨诸塞州、马里兰州、缅因州、密歇根州、明尼苏达州、密西西比州、蒙大拿州、北达科他州、新罕布什尔州、新泽西州、纽约州、宾夕法尼亚州、罗德岛州、南达科他州、怀俄明州的城市地区;加利福尼亚州、康涅狄格州、特拉华州、夏威夷州、伊利诺伊州、马萨诸塞州、马里兰州、缅因州、明尼苏达州、蒙大拿州、北达科他州、新罕布什尔州、新泽西州、纽约州、宾夕法尼亚州、波多黎各、罗德岛州、佛蒙特州、西弗吉尼亚州的郊区;以及阿拉斯加州、爱荷华州、明尼苏达州、蒙大拿州、北达科他州、内布拉斯加州、南达科他州、佛蒙特州、怀俄明州的农村地区。以下各州的城市地区有数量极其有限的优先分摊费用药房:特拉华州、马萨诸塞州、缅因州、明尼苏达州、密西西比州、北达科他州、纽约州;蒙大拿州和北达科他州的郊区;以及北达科他州的农村地区。我们计划材料中宣传的这些药房的较低费用可能在您所去的药房无法获得。如需了解我们网络药店的最新信息,包括您所在地区是否有任何较低价格的首选药店,请致电客户服务热线 1-800-281-6918(TTY:711)或查阅 Humana.com 上的在线药店目录。
摘要:本研究的目的是确定分销过程对辛吉达市区洋葱供应链管理的影响。这项研究是在辛吉达市区进行的,该区是坦桑尼亚著名的洋葱种植区之一,然而,其他地区也产自洋葱,例如阿鲁沙、姆贝亚、乞力马扎罗、曼雅拉和恩琼贝。人群范围很广,样本是从中抽取的,目的是由少数代表得出多数人的概括意见。这项研究的目标是辛吉达市区研究区域内参与洋葱生产的仓库经营者、农民、零售商、分销商、消费者和关键信息人员。本研究使用的样本量为 100 名受访者,少于从估计人口超过 1000 中获得的 138 名目标样本量。根据埃塞俄比亚的研究,洋葱供应链占整个农业参与者主要作物的约 0.44% 用于商业目的。结果表明,大多数洋葱农使用的分销渠道是批发商。洋葱供应链受洋葱分销过程的影响,例如市场位置和分销渠道的数量,使用双向方差分析研究表明,不同的分销渠道在洋葱供应链中具有不同的可变性,所使用的分销渠道类型具有统计学意义[F(1, 86)= 1.25,p = 0.01]。