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基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
2025年3月Wordoku
将七个元素符号中的每个符号都放在一个冠状动脉的一个六角形中，以水平和两个对角线拼写三个单词。允许复数单词，但是您不得在任何两个字母的符号中切换字母的顺序（例如，钠必须是na，而不是一个）。可以将本月冠状者中部中央六角形中的四个符号结合在一起，以拼写荷兰合成有机化学家和诺贝尔奖获得者的名称。
是一种新算法，用于通过移动键盘输入模式在密码更新期间通过移动键盘输入模式区分授权用户
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB（转换键盘输入模式以识别用户行为）算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明，包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究：转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性？假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点，使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究，从而产生了629个记录的数据集（486个培训，143个测试）。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中，以分析用户行为并生成预测模式。结果表明，尽管EPSB算法的准确度达到9.091％，但TKIP-RUB算法达到53.147％，代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率，安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。
计算机辅助单词阅读干预对小学各年级的影响：一项荟萃分析 Verhoeven, LTW; Voeten, MJM; Segers, PCJ
这项荟萃分析重点关注了自 1995 年以来计算机支持的单词阅读干预措施（基础阅读指导、补充字母拼写、阅读流畅度、补习阅读）对不同语言小学生阅读相关结果指标（字母知识、语音意识、单词和假词阅读、句子和文本阅读、拼写以及向阅读理解的转变）的影响。我们确定了 67 项研究，共涉及 10,734 名小学儿童，从中得出了 694 个效应大小。按照多层次方法，干预措施和结果指标的平均效应大小为 0.36，95% 可信区间（0.28,0.43）。也有证据表明效应大小向阅读理解转变，69 个效应大小平均为 0.21（95% 可信区间 0.13 – 0.29）。不同研究之间，尤其是研究内的比较之间，效应大小差异很大。效果大小受治疗长度、子词级别作为标准变量和加速测试的影响。效果大小取决于对照组条件，即在教育照常的对照条件下，效果大小较高，而在阅读治疗对照条件下，效果大小较低。结论是，技术增强的单词阅读干预措施平均对不同项目类型和不同语言的单词学习的准确性和速度产生中等积极影响。
