XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsyntax
第1个国际在线空间语法博士会议
首个国际在线空间语法博士会议欢迎参加由西挪威应用科学大学（HVL）主持的太空语法博士会议的特别版。由于目前的大流行迫使我们推迟传统的双年度会议，因此该活动完全在线举行。目前，挪威边界已关闭，国际旅行尚未完全重新启动。但是，我们希望欢迎您到挪威卑尔根，参加2022年6月20日至24日的国际太空语法研讨会（13SSS）。我们的社区需要建立联系，尤其是在这些艰难时期。因此，决定举办在线博士会议上，旨在促进我们社区成员的计划中的第一天，他们可能会在座谈会之间发现三年的成员是在其博士学位研究期间等待反馈的时间太长。太空语法社区正在不断增长，并在世界各地广泛使用。能够在挪威（在线和面对面）举办会议，因为我是挪威的第一个“孤独的狼”，这使我的心感到温暖，他在千年开始时在我的博士学位上使用了太空语法。我的第一次研讨会是2001年亚特兰大的3SSS。自那时以来，我一直始终参加每个研讨会，因为我珍惜这个思想家和创新者社区。我有机会在荷兰代尔夫特（Delft）安排第五次研讨会，在那里我根据自己渴望学习和与社区交流思想的经验开发了平行的博士研讨会。如何向社区以外的听众解释太空语法？那一年，我们与朱利安·汉森（Julienne Hanson）教授和凯文·卡里米（Karimi）教授进行了两个平行的会议，并指导了讨论。一个简短的答案是，空间语法是一种在各种规模上计算构建环境中空间相互关系的方法，从建筑物的内部到区域聚集。太空语法由伦敦大学学院的Bill Hillier教授于1970年代成立。计算机和软件开发中的飞跃使得可以完善计算并将其应用于复杂的系统。随着太空语法的发展，更多的学科范围从建筑，社会学，哲学，感知心理学，运输工程，犯罪学，城市地理，房地产发展等等等。已经开始对我们的方法和研究社区表现出兴趣。我很高兴地说，从那以后，技术发展迅速。现在，我们有更多的机会见面和合作，而不必担心旅行预算或碳排放。在这次会议上，我们总共收到了来自世界各地的50个摘要。我们的许多贡献者在大学甚至在其国家中都是类似的“孤独狼”。这强调了我们的研讨会和博士会议的重要性，这是交流思想和灵感的空间。我很感激这次在线博士会议可以以零预算安排，并受自愿努力的推动。我感谢Laura Vaughan和Meta Berghauser Pont在必须将13SSS推回2022时提出了这个想法。一起，我们设法为
句法和大脑：语言进化是缺失的环节（理论）？
结果：我们讨论了这样一个发现：与包含 TP 和 DP 的完整句子相比，层次结构较少的小句在左侧布罗卡区 (BA) 44 和右侧基底神经节中的激活度降低，这与以下假设相一致：更近、更复杂的句法需要布罗卡-基底神经节网络中更多的连接，该网络的神经元密度在最近的进化中显著增强，暗示 FOXP2 和其他基因发生了突变。我们还讨论了这样一个发现：祖先动词-名词复合词的处理（通常用于（贬义）命名和昵称）在右侧梭状回区域 (BA 37) 中的激活度增强，该区域与隐喻性和可想象性的处理有关，也与命名和面部识别有关，这揭示了一个有趣的可能性，即人类面部识别能力的增强是由早期出现的简单命名句法策略促成的。
NOAA西南渔业科学中心空间句法研究
空间句法是一种分析建筑空间配置的工具。本文研究了一项关于研究中心建筑类型的研究。目的是确定所选建筑类型的空间布局，因为这会影响人们如何利用建筑空间。案例研究是美国国家海洋和大气管理局西南渔业科学中心。本研究使用现有布局计划的档案来配置建筑空间的空间句法。该研究使用对齐图作为可测量工具，检查了建筑物内部的寻路和渗透程度。结果表明，整个建筑的空间连接具有良好的空间配置，其中 70% 为私人空间。此外，布局空间定义明确，因为每个区域的寻路都具有良好的可达性。本研究表明，空间句法是建筑师了解空间功能的有效工具，因为它展示了量化建筑类型重要特征的建筑空间配置。
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
拟南芥转录因子结合位点与转录起始位点的语法
对TFBS间距配置的比较分析以及相对于体内TSS和体外实验条件的距离。tfs分为Y轴的家庭和类，颜色与PlantTF级超类3相对应。TSS以0 bp为中心，并均匀地定向右侧。每行右侧的数字表示分析中使用的样本数量。浅灰色颜色的行表示相应的TF家族缺乏数据。tfbss以与TSS相同的方向为方向而定，指向右侧的蓝色箭头表示，而相对于TSSS的TFBS朝着相反的方向表示的，用指向左侧的红色箭头表示。plindromic TFBS由紫色钻石表示。颜色的强度反映了平均z得分，固体颜色代表更高的分数和更透明的颜色代表得分较低。
复制，步行并停止语法：一个有效的方面情感分类的神经网络模型
方面级别的情感分类（ALSC）旨在预测句子中发生的特定方面术语的情感极性。此任务需要通过汇总有关该方面术语的相关上下文特征来学习表示形式。现有的方法不能充分利用句子的句法结构，因此很难区分源头中多个方面的不同情感。我们感知到先前方法的局限性，并提出了一个关于在句法结构的帮助下发现至关重要的上下文中的假设。为此，我们提出了一个名为Repwalk的神经网络模型，该模型在语法图上执行复制的随机步行，以有效地关注信息性上下文单词。em-pirical研究表明，我们的模型在大多数基准数据集上的最新模型都优于ALSC任务。结果表明，我们合并语法结构的方法丰富了分类的表示。
使用语法得分
目标：评估糖基化血红蛋白（HBA1C），禁食血糖和冠状动脉疾病（CAD）严重程度（通过语法得分测量）（经皮冠状动脉介入与出租车和心脏手术之间的协同作用）之间的相关性。语法评分是一种独特的解剖评分工具，可以评分冠状动脉疾病的复杂性。）接受型型经皮冠状动脉干预的糖尿病前患者。背景：许多报道说，糖尿病前期是一种微不足的糖代谢，与心血管疾病有着独立的关系，并且它反映了CAD的严重性和复杂性的升级。方法：这项横断面研究是对92名糖尿病前患者的样本进行的，该样本接受了国家心脏研究所心脏病学系（埃及）的心脏病学系（埃及）与心脏病学系的心脏病学部门合作，该研究期间在2022年5月至2023年7月的研究期间，并在20223年7月期间与包容性信行仪式。结果：平均血红蛋白（HB）为13.0±1.7，空腹血糖（FBS）为117.8±6.1，而平均HBA1C为6.1±0.2。研究患者中语法评分的中位数（IQR）为6.5（0 E 19）。据报道，在80.4％的患者中，较低的语法得分，中级评分为9.8％，据报道，研究患者的9.8％的评分为9.8％。疾病的数量（VD）和HBA1C，P小于0.001之间存在显着的正相关。此外，HB，FBS，HBA1C和语法得分P小于0.001之间存在显着的正相关。男性，吸烟者，高血压患者以及CAD P小于0.001的家族病史的男性，吸烟者，高血压患者的中位数较高。分数和年龄p大于0.001之间没有观察到显着的关系。语法预测因子的线性回归表明，VD的数量被认为是CAD严重程度的独立预测指标。二进制逻辑回归分析表明，VD的数量是糖尿病前期中级和高语法得分的独立风险因素，存在3 VD和4 VD的存在会增加获得中级和高语法得分的风险，并分别增加24.1和98.4倍。结论：在糖尿病前期，HB，FBS，HBA1C和语法评分之间存在很强的正相关性，而男性，吸烟者和高血压患者的得分较高。受影响的血管数量与HBA1C之间也有显着的关系。VD的数量是获得高分子分数的独立因素，也增加了CAD的严重程度。
RFC 9708：在加密消息语法 (CMS) 中使用基于 HSS/LMS 哈希的签名算法
LMS 系统能够有效地扩展以适应大量签名。HSS/LMS 算法是一种基于哈希的数字签名形式，它在 中进行了描述。HSS/LMS 签名算法只能用于给定私钥的固定数量的签名操作，签名操作的数量取决于树的大小。HSS/LMS 签名算法使用小公钥，计算成本低；但是，签名相当大。当签名者愿意在签名时执行额外计算时，HSS/LMS 私钥可以非常小；或者，私钥可以消耗额外的内存并提供更快的签名时间。HSS/LMS 签名在 中定义。目前，定义了使用 SHA-256 和 SHAKE256 的参数集。
信息受限的神经语言模型揭示不同大脑区域对语义、句法和上下文的敏感性
神经语言学的一个基本问题涉及语音理解过程中涉及句法和语义处理的大脑区域，包括词汇（文字处理）和超词汇层面（句子和话语处理）。这些区域在多大程度上是分离的或交织的？为了解决这个问题，我们引入了一种新方法，利用神经语言模型生成分别编码语义和句法信息的高维特征集。更准确地说，我们在文本语料库上训练词汇语言模型 GloVe 和超词汇语言模型 GPT-2，我们从中选择性地删除了句法或语义信息。然后，我们评估从这些信息受限模型中得出的特征在多大程度上仍然能够预测人类聆听自然文本的 fMRI 时间过程。此外，为了确定参与超词汇处理的大脑区域的整合窗口，我们操纵提供给 GPT-2 的上下文信息的大小。分析表明，虽然大多数参与语言理解的大脑区域对句法和语义特征都很敏感，但这些影响的相对大小在这些区域有所不同。此外，与语义或句法特征最相符的区域在左半球比在右半球在空间上分离得更开，而右半球对较长的上下文的敏感性高于左半球。我们方法的新颖之处在于能够通过操纵训练集来控制模型嵌入中编码的信息。这些“信息受限”模型补充了以前使用语言模型探索语言神经基础的研究，并为其空间组织提供了新的见解。
使用人工神经网络和空间语法技术了解质量住房设计参数
摘要摘要质量外壳的设计是一个复杂的过程，涉及大量组件和参数的使用。数字化的影响不可避免地改变了设计领域，这导致了计算设计模型，数据结构，人工智能和算法思维方式的扩散。人工神经网络，空间语法方法论，预定义的规则将有助于塑造示意图设计过程的步骤并建立某些局限性。在这项研究的范围内，使用预定义的准则来实现大型房屋设计中的几何差异。在此过程中使用了传统和数字仪器。基于人工神经网络模型和空间语法技术的方法用于研究案例研究和开发原型。人工神经网络模型旨在了解影响质量住房设计参数的因素。根据该模型的输出确定参数的重要性百分比。此外，基于空间语法的方法论对决策过程和基于反馈的设计都产生了重大影响。在这项研究中，使用了几种数字工具来分析，例如可见性图分析，基于节点的技术和ISOVIST分析。在致力于结论的部分中，讨论了所获得的各种原型的比较，空间语法分析的发现以及模型开发的各个阶段。