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揭示人工智能在阅读中的作用......
近年来，人工智能工具在教育领域的应用出现了显著增长。这些工具为教师在课堂准备和学习者提高英语水平提供了宝贵的帮助。人工智能工具具有巨大的潜力，为教学提供了一种经济实惠、有效且高效的方法。本研究重点分析了促进阅读过程的人工智能工具。本研究采用定性研究设计，以内容分析为主要方法，以文档为技术，深入研究了所选的人工智能工具以帮助阅读过程。研究结果强调了这些工具在与阅读过程的各个阶段相结合时的好处和优势。具体来说，ChatGPT 对阅读前阶段有益，而 Quillbot 和 Paraphraser.io 在阅读过程中有益。阅读后活动可以通过 ChatGPT 和 Storywiz.io 等工具来促进。总之，根据结果，研究建议使用人工智能工具来增强阅读过程。
基于二次编程的参考传播控制，用于双臂机器人操作，并计划同时影响
摘要 - 以进一步实现机器人操作中有意影响的目的，呈现了一个控制框架，呈现了directlytacklestheChalgesthAllengesposedbybytracking-tracking-tracking-trol tracking-troct-trol trol tracking-trol torl of机器人操纵剂，这些操作机构被任命执行同时同时产生影响。该框架是参考扩展（RS）控制框架的扩展，其中定义了与影响动态一致的反对和后影响引用。在这项工作中，从基于远距离的方法开始构建了这样的参考。通过在二次编程控制方法范围内使用相应的撞击和后影响控制模式，在保持高跟踪性能的同时，避免了速度误差的峰值和由于影响引起的控制输入。包含新型的临时模式，我们还旨在避免在环境中的不确定性导致一系列计划外的单个影响发生时发生的输入峰和步骤，而不是计划的同时影响。这项工作尤其是在第一次对机器人设置的RS控制的实验评估，与三种基线控制方法相比，它对环境中的不确定性进行了鲁棒性。
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
通过文本差异实现注意力转换：碎片化阅读行为的认知研究
人们倾向于通过碎片化阅读获取信息。但这种行为本身可能导致注意力分散，影响认知能力。要解决这一问题，有必要了解碎片化阅读行为如何影响阅读者的注意切换。本研究首先收集了包含6个主题词、60个句子的网络新闻作为实验材料，定义文本相异度，用于测量基于文本内容差异的注意切换程度，并进行基于P200的脑电图实验。结果发现，即使阅读了整体内容相同的碎片化文本内容，文本相异度较低的文本内容，人们在后续的认知任务中工作记忆容量更大、工作记忆负荷更低，对认知能力的负面影响更小。此外，文本内容的概念或工作记忆表征差异引起的注意切换可能是影响碎片化阅读行为中认知能力的关键因素。研究结果揭示了认知能力与碎片化阅读、注意转换之间的关系，为文本相异性研究方法开辟了新的视角。本研究为如何降低新媒体平台上碎片化阅读对认知能力的负面影响提供了一些参考。
推荐引用 推荐引用 Hon. CS Maravilla，《获得司法公正：人工智能和伦理意见如何认可有限范围的代表权以支持法律市场整合》，40 GA . ST . UL R EV . 957 (2024)。网址：https://readingroom.law.gsu.edu/gsulr/vol40/iss4/10
虽然在某些司法管辖区，自诉人使用 GenAI 可能构成未经授权的法律执业，但目前可用的工具（如 ChatGPT 和 Google Bard）并非用于法律用途。然而，有限范围的代理和代笔将允许律师使用 GenAI 工具以较低的成本向中低收入人群提供法律服务。有限范围的代理和代笔允许律师提交法庭文件而无需正式出庭通知。换句话说，律师为离散任务提供服务，而不是在整个法律事务中正式代表客户。有限范围的代理已得到美国律师协会和许多州司法管辖区的道德认可，作为一种获得司法公正的手段。本文将讨论：（1）允许有限范围代理和法律外包的道德观点为加强使用人工智能技术提供了基础；（2）ChatGPT 和 Google Bard 等公开的在线 GenAI 聊天机器人并非为法律研究和写作而编程，正在给法庭带来问题；（3）为法律起草、研究和写作而量身定制的 GenAI 将导致更多的公司化和不仅为低收入和中等收入的诉讼当事人提供司法服务，而且总体上也能提供负担得起的法律服务。
POL或POLD1校对缺陷转移性结直肠癌的免疫检查点抑制剂
1医学肿瘤科，Fondazione Irccs Istituto Nazionale dei tumori，意大利米兰； 2纪念斯隆·凯特林癌症中心，美国纽约； 3治疗创新和第1阶段临床试验，Inserm，Gustave Roussy，Vilejuif大学的萨克莱大学； 4法国巴黎HôpitalSaint Antoine的SorbonneUniversité和医学肿瘤学系； 5 ISTITUTO ONCOGICO VENETO，IRCCS，PADUA，意大利； 6 Tel-Aviv的Sheba医学中心和Tel-Aviv大学医学系肿瘤学系； 7 Sharett肿瘤学研究所，哈达萨医学中心和以色列耶路撒冷希伯来大学的医学院； 8威尔·康奈尔（Weill Cornell）医学，纽约，纽约； 9芝加哥大学，美国芝加哥；爱荷华州爱荷华大学医学院内科学系10； 11内科学院III和综合癌症中心，慕尼黑路德维希·马克西米利大学大学医院Klinikum Grosshadern，慕尼黑； 12德国癌症联盟（DKTK），德国慕尼黑的合作伙伴现场慕尼黑； 13意大利比萨大学皮萨大学转化研究和新技术系； 14美国剑桥基金会医学； 15 Vall D'希伯伦肿瘤学研究所，西班牙巴塞罗那； 16杜阿尔特市希望城国家医学中心医学肿瘤学和治疗研究系； 17诺里斯综合癌症中心医学肿瘤学系，凯克医学院，南加州大学，洛杉矶； 18美国休斯敦的德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心胃肠道肿瘤学系
使用GPU和多线程的优化视觉变压器训练
摘要 - 传统的卷积神经网络（CNN）通常在捕获各种数据集中的复杂空间关系和细微的模式方面遇到困难。为了克服这些限制，这项工作先驱，使视觉变压器（VIT）模型的应用在计算机视觉领域引起了显着关注，因为它们能够通过自我意见机制在图像中捕获图像中的长期依赖性的能力。然而，培训大量参数的大规模VIT模型会带来计算挑战。在本文中，我们提出了一种优化的方法，用于培训VIT模型，该模型利用图形处理单元（GPU）的并行处理功能，并使用多线程优化了计算工作负载分布。在CIFAR-10数据集上对所提出的模型进行了训练和测试，并在100个时期后达到了99.92％的出色精度。与现有方法相比，实验结果揭示了我们方法在优化训练效率方面的有效性。这强调了VIT模型的出色性能及其革新图像分类任务的潜力。索引术语 - CIFAR-10数据集，卷积神经网络（CNN），GPU，图像分类，多线程，视觉变压器（VIT），注意机制
婴儿大脑中的语言网络特征与学院时代阅读能力之间的纵向关联是通过早期发展的语音技能来介导的
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年6月9日。 https://doi.org/10.1101/2023.06.22.546194 doi：biorxiv preprint
广义对偶电路中的量子信息传播
我们研究了最近引入的砖砌量子电路家族中量子信息的传播，该家族概括了对偶酉类。这些电路在时间上是酉的，而它们的空间动态仅在受限子空间中是酉的。首先，我们表明局部算子以光速传播，就像在对偶酉电路中一样，即蝴蝶速度取电路几何允许的最大值。然后，我们证明纠缠扩散仍然可以精确地表征为兼容初始状态家族（事实上，对于兼容对偶酉电路家族的扩展），并且渐近纠缠斜率再次与 Rényi 指数无关。然而，值得注意的是，我们发现纠缠速度通常小于 1。我们利用这些属性来找到纠缠膜线张力的闭式表达式。