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多语言大脑：揭示认知和神经......
摘要 在当今世界，多语言已成为常态，单语者是少数，学术研究一直未能适应这一现实。这一现象凸显了人类大脑掌握多种语言的能力，无论是母语 (L1)、第二语言 (L2) 还是第三语言 (L3)，这要求重新评估传统范式。本研究旨在挑战认知语言学的传统方法，特别是与语言习得、语言选择和潜在的大脑过程相关的方法。研究问题包括：个人如何在不同的认知和社会背景下在多种语言之间导航，这对我们理解人类的认知能力有何影响？所采用的方法结合了使用脑成像、心理语言学测试和多语言使用者的社会语言学调查的实验分析。研究结果表明，双语和多语不仅可以提高认知灵活性，还可以提高多元文化环境中的解决问题的能力和适应能力。总之，本研究表明，多语言能力不仅仅是多种语言系统的习得，而是一种影响认知、社交互动和大脑结构的复杂现象。通过重新定义我们对认知和语言过程的理解，本研究提出了在全球化背景下研究语言的新范式。
chatgpt-4的初步探索显示了生成人工智能对文化量身定制的多种语言抗菌剂的潜力
理解和影响与健康相关行为的框架。3个文化细微差别和行为变化模型构成了成功的公共卫生交流的基础，因为它们可以确定健康沟通策略的有效性。通过量身定制MES，以与不同的群体产生共鸣，干预措施可以引起更长的持久行为转变，这反过来又可以改善健康结果。文化量身定制的公共卫生运动可以通过解决社区的特定信念和实践来改善参与度。3根据文化特征分割公共卫生介入信息，增强其影响和相关性。3,4 AI领域的最近爆炸性增长为AI提供了巨大的潜力，可以简化和加快流程，使知识更容易获得并提高我们对世界的理解。在兽医医学中，AI已用于各种目的5，包括诊断成像6,7和临床文档。8 Generative AI可以创建针对不同识字级别，语言和地理位置的内容。9截至本文提交时，目前尚无关于使用生成AI来创建量身定制的AMR意识内容的研究。这项简短的非正式研究旨在探索生成AI的潜力，以不同语言的方式开发AMR消息传递通信，适合不同的受众。
终于有了针对多语言儿童的语言测试模块
您能从中得到什么？ gefördert vom 您或您的孩子参加这项研究不会获得任何直接好处。作为答谢，您的孩子将收到一份小礼物。从长远来看，您将帮助孩子们更好地学习德语。 我们是谁？您如何联系我们？ 多特蒙德工业大学的 Sprache & Kommunikation (S&K) 电子邮件：tina.ghaemi@tu-dortmund.de 电话：+49 231 7554568 合作伙伴
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1印度信息技术研究所UNA，印度2 Capgemini Technology，Bangalore。在一个越来越重要的世界中，与来自不同国家的人的联系和合作的世界，坎普尔是kenpur a a abtress，越来越重要，语言障碍通常是跨境交流和协作不成功的主要原因。本研究论文是关于使用生成AI模型的使用，最著名的是Marianmt模型和T5模型，这些模型可以通过语言界限并创建多语言形式。另一方面，纸张通过拥抱的面孔变形金刚库探索了这些模型在Python环境中的现实应用。本文进入了详细的代码样本中，以说明如何将这些模型从一种语言转移到另一种语言中，除了当前使用的模型。实验设计涉及不同样本数据的翻译，此数据包含名称，年龄，身高，体重和医疗问题等单个属性，将其转变为多种目标语言。此外，本研究不仅显示了模型初始化和翻译的技术困难，而且还强调了这种技术在发展跨文化理解和使世界交流更容易的情况下的更广泛含义。结果强调了生成AI克服语言障碍的潜力，从而使全球合作，知识传播和文化交流k eywords生成AI，Marianmt模型，T5模型，自然语言处理，拥抱面孔变形金刚，交叉文化沟通，语言障碍，语言障碍，计算语言，计算语言，多语言，多语言，多语言。1。在一个正在逐步转化为数字化的世界中，处理语言障碍的能力是创建全球合作和理解的主要工具。语言短缺长期以来一直是造成沟通障碍的关键原因，阻止人们在边界上分享他们的想法，信息和文化。尽管如此，生成AI的最新发展，尤其是在NLP领域，它提供了一种有趣的方法来解决这个旧问题。本文探讨了生成AI和多语言翻译之间的关系。它专注于像Marianmtmodel和T5Model这样的复杂模型，它们可以帮助大型数据集进行跨文化通信和规模。
克服小儿护理中的语言障碍：全球医疗教育的多语言，AI驱动的课程
在儿科医疗保健中，患者旅程的每个阶段（从初步评估到治疗后的康复到最终的安全出院）都面临着自己的独特挑战。这些复杂性是普遍的，超越地理和文化边界（1）。COVID-19大流行进一步介绍了文化和语言差异对医疗保健各个方面的关键影响（2）。从确定患者的访问（3）到影响护理的影响（4），这些元素在经验上已被证明具有显着影响的健康状况（5-10）（5-10），尤其是在全球大流行病等关键健康事件中（11-13）。建立在理解文化和语言元素的作用的基础上，在医疗教育领域中引起了一个特别紧迫的挑战（1，14）。护理人员，父母和医疗保健专业人员通常会在教学的主要语言不是他们的母语时面临沟通和理解障碍（15）。这个问题在小儿护理中尤为严重，在这里，准确性和深入理解是必要的。考虑到医疗保健环境中通讯中有充分记录的差距（15，16）及其随后的后果（4，17），对多媒体资源有明显而迫切的需求，这些资源不仅是全面的，而且在文化上也是在文化上和语言上量身定制的。在满足这一需求时，成立于2022年的Careaways Collakitrative，其任务是与全球卫生团队合作，以改变手术护理的文化和交付，以便所有患者都可以取得最有利的结果。这组位于波士顿的医疗保健专业人员以及马萨诸塞州的眼睛和耳朵（MEE）和马萨诸塞州综合医院（MGH）的官员旨在创造和传播教育材料，以弥合沟通差距并在各种医疗保健环境中弥补知识的分配。这一问题与世界卫生组织的数字健康指南保持一致，该指南强调了利用数字干预措施对卫生工作者培训和教育的重要性（18）。在这种方面，道路协作创建了基于视频的教育内容，借助了人工智能（AI），以确保各种医疗保健提供者和照顾者人口统计数据的清晰度和文化相关性。AI在弥合医疗教育中的弥合差距中发挥了越来越多的作用（19，20）。随着不同技术的出现，从计算机视觉（21，22）和数据分析（23）到自然语言处理（NLP）（24，25），对与语言和文化障碍有关的长期挑战有希望的解决方案。值得注意的是，Nvidia的Riva（26）和最先进的生成语言模型等创新工具 - 包括Openai的Chatgpt 4（27），Meta的Llama 2（28）以及Microsoft的Palm 2（29） - 启用实时翻译。这种进步不仅使医学教育更容易获得，而且还强调了AI在增强这些资源中的重要作用。利用了十年的实证研究，使用人工智能和语音克隆技术开发了一项课程，以解决儿科医疗保健中的通信差距。以教育视频系列的形式，课程扩展可以洞悉有效的医疗保健实践，并强调减轻潜在不良事件的策略。
转变学习空间，实现多语言互动 - ERIC
参与者的回答与 SAC 的现状形成了鲜明对比，因为 SAC 目前侧重于模拟材料和个人自学资源，但与 SAC 重新设计项目的计划高度一致，即创建一个灵活创新的空间，以促进数字化、以学生为中心、协作和交流的语言学习和教学。特别是，第一项任务中建议的活动证实了我们对支持多语言交流和协作的空间的需求，例如对话练习、辩论、展览空间。此外，它们支持我们向以学生为中心的教育的持续转变，例如演讲、学生主导的课程；并强调将语言学习活动转变为文化交流的重要性，例如文化活动和全球问题辩论。他们还强调提供发展可转移技能的机会的重要性，例如技能交流课程、基于任务的语言教学，以及将课外活动（例如休闲区或电影院）融入我们的学习计划中的重要性。