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严肃游戏对航空词汇习得的影响
掌握国际民用航空组织 (ICAO) 规定的标准航空用语对于未来的飞行员与空中交通管制员和其他飞行员进行交流非常重要。标准用语中的歧义可能会给机组人员带来灾难。因此，人们认真考虑了改善航空精确交流的政策。然而，目前尚不清楚严肃游戏式的飞行模拟能否提高学习者词汇量的吸收，因为学习者大部分时间都在学习标准航空用语。关于严肃游戏和航空用语之间关联的研究也很少。技术的进步使数字游戏呈指数级增长，因此开始广泛应用于教育。因此，本研究旨在调查严肃模拟游戏 X-Plane 11 对航空词汇习得的影响，该游戏提供了宝贵的学习体验。本研究采用准实验混合方法研究，通过检索便利抽样（实验组 15 名受试者，对照组 15 名受试者）。研究结果表明，有强有力的证据表明严肃游戏对学习者的学习成果具有积极影响。在整合严肃游戏后，实验组的中等效应量显著增加。这一发现
词汇发展；写作指导；写作 - ERIC
摘要 1993 年国际语言教育会议的论文包括：“语言发展教育方法”（M. A. K. Halliday）；文本、谈话和探究：学校教育作为一种符号学徒制”（G. Wells）；“中文正字法与阅读”（O.J. L. Tzeng）；“语言学习中的任务中心评估”（G. Brindley）；“任务作为教学分析的单位”（S. J.Hall）；“在书面文本中使用功能方法”（D. Nunan）；“循序渐进：语言任务的文化方法”（C. Barron）；“以任务为中心的语言课程中的连贯性和连续性：全球教育作为基于任务的语言教学框架”（B. Sushell，B. Dyer）；“从任务描述到任务执行：教师对语言学习任务的解读”（G. T. Sachs，S. Kong，A.Lo，T. Lee）；“学生如何复习Proposirions”（P. Falvey、S. Sengupta）；“从原文写作：原文材料是否有助于提高学生的表现？”（J.A. Lewkowicz）；“阅读理解信号的效果”（I. K. B. Lee）；“香港英语课堂词汇解释策略的多样性和有效性”（A. L. On-lai）；“小学课程中的英语泛读”（V. Yu、E. Chu、S. Yuen-lan、R. Yeti）；“探究最常用词以外的词汇，第二部分”（N. Bird）；“英语教科书资源在香港的未来作用”（B. Adamson、J. C. K. Lee）；“学校的词汇索引”（V. Pickard、K. Chan、J. Tibbetts）； “什么使真实材料与众不同？教育电视英语语言材料的案例”（A. McNeill）；“日本独立 EFL 学习者的资源”（S. N.
迈向开放词汇学习：调查| dr-ntu
摘要 - 在视觉场景理解的领域，深层神经网络在各种核心任务（例如细分，跟踪和检测）方面取得了令人印象深刻的进步。但是，大多数方法都基于封闭式假设，这意味着该模型只能识别培训集中存在的预定类别。最近，由于视觉语言预训练的快速进步，开发了开放的词汇环境。这些新方法旨在定位和识别带注释的标签空间以外的类别。与弱监督和零拍的设置相比，开放的词汇方法更一般，实用和有效。本文彻底回顾了开放式学习，总结和分析了该领域的最新发展。特别是，我们首先将开放性词汇学习与类似的概念并置，例如零拍学习，开放式识别和分布外检测。随后，我们检查了分割和检测领域内的几个相关任务，涵盖了长尾问题，很少射击和零照片设置。作为我们方法调查的基础，我们首先阐明了在近距离场景中的检测和分割的基本原理。接下来，我们研究了采用开放词汇学习的各种环境，这些环境指出了反复出现的设计元素和中心主题。这是对常用数据集和基准中最新检测和分割方法的比较分析。我们的
减少、再利用、回收 LKS2 - 关键词汇
洗手和开车等日常活动都需要消耗能源。煤炭、石油和天然气等不可再生能源在燃烧时会产生大量二氧化碳。二氧化碳是一种温室气体，会随着时间的推移在地球大气中积聚，并加剧温室效应和气候变化。制造新产品和包装也需要能源，因此通常会产生二氧化碳。碳足迹是衡量日常活动释放的碳排放量的标准。遵循 3R 原则（减少浪费、重复使用物品和回收利用）可以帮助降低您的碳足迹。
开放式vocabulary分割的扩散模型
摘要。开放式摄取分段是分割图像中可以命名的任何事物的任务。最近，大规模的视觉建模导致了开放式摄影片段的重大进展，但付出了巨大的成本，并增加了培训和注释工作。因此，我们询问是否可以使用现有的基础模型来合成特定类别集的按需有效分段算法，从而使其适用于开放式摄影库设置，而无需收集进一步的数据，注释或执行培训。为此，我们提出了Ovdiff，这是一种新颖的方法，它利用生成的文本对图像扩散模型来进行无监督的开放式摄影症。ovdiff合成支持任意文本类别的图像集，为每个类别及其周围环境（背景）创建一组原型。它仅依赖于预先训练的组件，并直接输出合成的分段，而无需训练。我们的方法在一系列基准上显示出很强的性能，在Pascal VOC上的先前工作中获得了超过5％的铅。
人工智能用于英语学习 提升词汇量
摘要：词汇习得是语言学习的一个基本方面，尤其是英语，它是全球交流的通用语。传统的词汇习得方法往往依赖于死记硬背和重复，这对许多学习者来说既乏味又无效。随着人工智能 (AI) 技术的进步，有机会通过创新和个性化的方法彻底改变词汇习得。本文探讨了人工智能在增强英语学习者词汇习得方面的潜力。首先研究传统方法的缺点以及学习者在词汇习得中面临的挑战。随后，本文深入探讨了利用人工智能有效应对这些挑战的各种方式。人工智能在词汇习得方面的主要优势之一是它能够根据个人学习者的需求和偏好提供个性化的学习体验。通过自适应算法和机器学习技术，AI平台可以分析学习者的优势、劣势和学习风格，从而提供定制的词汇练习和内容。这种个性化的方法不仅可以提高参与度，还可以最大限度地提高记忆力和理解力。
沙特 EFL 学习者的词汇学习助手
在语言学习的人工智能领域，聊天机器人是语言学习和练习的一个有趣领域。本研究使用交互式讲故事聊天机器人研究阿拉伯语 EFL 词汇学习。创建了一个聊天机器人，并配备了四个词汇工具：词典、图像、L1 翻译工具和索引器。这些工具增强了目标词，为学习者提供交互式可理解的输入。该项目旨在确定 EFL 学习者在使用聊天机器人练习英语时最常使用哪些工具。它还试图确定哪种工具对词汇学习和记忆最有帮助。研究结果表明，词典是最受欢迎和最有效的词汇学习工具。对于记忆，研究结果显示 L1 翻译略高于（但不显著）。
关键词汇：Michael Chrichton的侏罗纪公园
“各种各样的文物被安排在玻璃后面，格兰特慢慢地走过它们。”食肉动物以肉体为食的动物：“那种攻击它们的捕食者是一种大型食肉动物，可能长达18英尺。”混乱理论一种数学理论，研究对初始条件高度敏感的系统的行为，其中小变化会随着时间的流逝而产生巨大影响
为遗产创建气候变化危害词汇
气候变化危害是可能导致损害或损失的自然事件或物理事件的潜在发生。他们目前因遗产而定义不明。相关术语危害，影响，威胁和驾驶员之间的区别并不总是清楚地绘制的，并且没有明确的气候危害列表与更改气候过程直接相关的遗产危害。该项目通过为遗产造成气候危害的标准化词汇来解决这些差距。它适应了政府间气候变化（IPCC）的方法和定义，将文化遗产与国际气候变化科学保持一致。最终危害列表发表在有关遗产（FISH）信息标准论坛上，作为受控词汇。创建这些标准化的术语使遗产专业人员能够始终如一地记录哪些处于风险的站点实际上有风险。这可以告知对气候变化对单个遗产和更广泛历史环境的影响的评估。