本研究探讨了在数字游戏中使用隐形评估来评估第二语言(L2)中国学习者的阅读理解。日志数据跟踪学习者的游戏内行为是为中文双语言浸入教室设计的游戏(Poole等,2022),用于构建贝叶斯信仰网络以建模阅读理解。变量包括在单词查找中使用内词汇表,阅读文本花费的时间,词汇知识,文本长度,响应要求以及重复的数量。网络首先是使用类级游戏数据构建的,然后是应用于单个学生的。结果表明,学生的建模理解力与他们在外部阅读理解评估(r = .52)以及教师的非正式阅读评估(r = .66)之间的表现之间存在显着相关性,这表明隐形评估对不可思议的阅读理解测量的潜力。这些发现有助于对语言教育中基于数字游戏的学习和评估的理解,尤其是在阅读《普通话中文》(如普通话)中的非字母语言理解的背景下。
说到信息的未来,我承认我没有水晶球。我相信它将涉及创造、组合和共享知识的新方法,实现这些目标的新技术,以及持续的学习承诺。但至于信息专业人员的未来,我已经看到了一些不祥之兆。拉尔夫·沃尔多·爱默生说过:“困难时期有科学价值。这些是好的学习者不会错过的时机。”作为好的学习者,我们所有人都应该清楚,全球经济衰退已经永远改变了市场和许多规则。在这些艰难时期,我们学到了什么关于组织如何运作以及图书馆员和信息专业人员如何适应这一过程的知识?我们如何利用这些知识为我们自己、我们的职业和我们所服务的组织建立更美好的未来?首先,我们已经认识到,在工作场所,没有任何人或任何群体是不可或缺的。更难的是,许多组织在没有那些曾经认为其职能太重要而不能裁员的人的情况下仍然成功运作。不可思议的事情发生了——广受赞誉的图书馆和信息中心关闭,备受尊敬的信息专业人员被解雇,但组织仍在继续日常工作。我们可以从这些事件中获得什么“科学价值”?我认为,人们并没有根据职能被视为不可或缺的。
写这本书是一段不可思议的旅程,得到了许多人的支持。我非常高兴地感谢那些使这个项目得以实现的人、社区和机构。我很幸运地找到了许多热情而慷慨的支持者,他们在我遇到困难时帮助了我,并鼓励我更深入地思考这本书的核心问题。这些话只能表达我所怀抱的感激之情的一小部分。我要感谢国际文化研究中心 (GCSC) 以及德国吉森的国际博士项目“文学与文化研究”(IPP) 提供的奖学金支持,让我有时间和资源来完成构成本书基础的博士论文。我还要特别感谢我的导师安斯加·纽宁和迈克尔·牛顿,感谢他们的建设性和有益的建议。他们对我的想法形成和论点概念化起到了重要作用。如果没有他们的帮助,我永远无法像现在这样探索哥特小说的神秘深度。我特别幸运地得到了各种鼓舞人心的研究人员的帮助:Stephanie Lotzow、Melissa Kaufler、Greta Olson、Teona Micevska、Michele Brittany、Nicholas Diak,以及 Justus Liebig 大学的整个“AG 游戏研究”工作组——他们都对我很有帮助
在Natu的语言任务中已经取得了重大进步,这在很大程度上归因于强大的大型语言模式(LLMS)的出现。这些模型已在充分和多样化的语料库中进行了预先培训,已经具有不可思议的能力理解语言的文化。尽管LLM大量用于许多高资源语言,但此类模型的可用性仍然是欧洲葡萄牙语的限制性。我们介绍了强大的欧洲葡萄牙解码器LLMGlória。为了预训练Glória,我们组装了一个全面的PT-PT文本语料库,其中包括来自各种来源的350亿个令牌。我们介绍了我们的训练方法,然后评估模型对多个下游任务的有效性。补充,为了评估我们的模型的语言模型功能,我们介绍了calame-pt(葡萄牙语的上下文意识语言建模评估),这是第一个葡萄牙零射击语言模型基准。评估表明,Glória在语言建模中显着超过现有的PT解码器模型,并且可以生成声音,知识丰富和相干的PT-PT文本。该模型还具有各种下游任务的强大潜力。1
抽象的金属氧化物太阳能吸收剂非常适合光电化学应用,在该应用中,必要的特性还包括在高度氧化环境中的稳定性,除了太阳能转化。金属杂质特别关注的是,由于其相对较低的带隙能量与传统的宽间隙光催化剂相比。基于BIVO 4的光轴的共同努力揭示了多种途径,用于提高高于2.5 eV的光子能量的太阳转换效率,但尚未解决不可思议的高带隙能的最终性能限制。fe和cr杂质具有较低的带隙,因此具有较高的潜在太阳转换效率,尽管迄今为止,吸收的2-2.5 eV光子未有效地转换为所需的阳极光电流。通过使用组合合成和高吞吐量筛选,我们证明了用单斜晶MVO 4相(M = Cr,Fe)取代了该能量范围内光子的利用率。鉴于可用的光阳极改进技术组合,我们建议优化(Cr 0.5 Fe 0.5)基于VO 4的光轴,这是启用太阳能燃料技术的有希望的路径。
摘要:脑电图(EEG)数据中存在的各种关系对于脑电图特征表示显着。因此,基于图的方法的研究重点是提取脑电通道之间的相关性。现有图形研究的缺点是它们仅考虑脑电图电极的单一关系,这导致了脑电图数据的不可思议的表示,并且情绪识别的准确性相对较低。在本文中,我们提出了一个融合图卷积网络(FGCN),以提取EEG数据中存在的各种关系并融合这些提取的关系,以更全面地表示EEG数据以识别情绪。首先,FGCN地雷脑连接在拓扑,因果关系和功能上。然后,我们提出了一种局部融合策略,以融合这三个图,以充分利用具有强大拓扑,因果关系和功能关系的有价值的渠道。最后,采用图形卷积神经网络来更好地表示情绪识别。在种子和种子IV上进行的实验表明,融合不同的关系图可有效提高情绪识别能力。此外,3级和4级的情绪识别精度高于其他最先进的方法。
对一些无限范围耦合的一些随机量子模型进行了简要调查,从量子iSing模型到Sachdev-ye-Kitaev模型。Sachdev-Ye-Kitaev模型是第一个实现广泛的零温度熵的模型,而无需呈指数较大的基态退化。该态度与缺乏其低能量谱的粒子样解释密切相关 - 它的频谱功能不是玻色子或费米子的功能,而是“普兰克安”,这意味着它们是能量/温度的通用功能。这些特性的一个不可思议的结果是,Syk模型在3+1维度中提供了有效的低能量理论,即在3+1个维度中提供了无苏匹配电荷或旋转的黑洞,从而导致了这种黑洞多体量子状态的密度的新结果。需要用于量子材料的非Quasiparticle金属状态,需要SYK模型的一种表面,称为二维Yukawa-Sachdev-ye-Kitaev模型。2Dysyk模型描述了在量子临界点位置的空间不均匀性的金属中的量子相变。这一扩展导致了在许多相关电子化合物中观察到的奇怪金属状态的通用理论,包括基于铜的高温超导体。
近年来,生成人工智能(Gen-AI)迅速发展,可能在不久的将来对行业,社会和个人产生巨大影响。尤其是Gen-ai文本对图像模型,使人们可以轻松地创建可能彻底改变人类创造性实践的高质量图像。尽管使用了越来越多的使用,但是在人类计算机互动(HCI)社区中,更广泛的人群对Gen-Ai生成的图像的看法和理解仍然受到研究。这项研究调查了如何在分裂人中,包括那些不熟悉Gen-ai,感知的Gen-AI文本对图像(稳定扩散)输出的方法。研究结果表明,参与者根据其技术质量和代表主题的忠诚度评估了Gen-AI图像,通常将其视为原型或奇怪的:这些经历可能会提高人们对社会偏见的认识,并引起人们对Gen-ai本身扩展的令人不安的感觉。该研究还涵盖了参与者采用的几种“关系”策略来应对与Gen-AI相关的担忧,这有助于理解对不可思议的技术的反应以及智能代理的(DE)人性化。此外,该研究提供了有关如何使用文本对图像模型作为设计材料的拟人化的设计建议,以及对临界设计会话的支持。
二十一点是一款赌场纸牌游戏,只有几个基本动作,但它具有不可思议的可能性(Thorp,1966)。Garvie(2017)解释了二十一点的所有规则。简而言之,游戏的目的是达到或获得尽可能接近21分。玩家用两张牌开始游戏,并决定是否拿另一张卡(命中)(站立)。如果玩家超过21岁,他们会输。如果经销商拥有21多名,则球员将获胜。如果球员的总数高于经销商,他们也会赢。其他可能的动作是分开的,只有在玩家手中有两个同一张卡并加倍时才允许,只有在卡总计9,10或11时才允许。通过拆分,游戏有效地分为2场比赛,两场比赛正常进行。又增加了一张卡,但它使该游戏的赌注翻了一番。游戏取决于运气,并且没有一种能够赢得的策略,但是,与次级或随机比赛相比,有一些玩法可以增加获胜几率的方法。由于二十一点是一款赌场游戏,因此它的设计使房屋总是有略有优势。根据其他研究(Summerville,2019年),(Thorp,1966)二十一点的最佳策略
我们今天遇到的危机是近年来正在进行的过程的一部分。当前的全球化的特征是在财务流中记录的大峰表现出显着波动。这些是在剧烈周期中表达的波动,延长了长时间的时间,影响了资源分配和公平的质量,并播种了增加的失衡,最终涉及真正经济的非常昂贵的衰退。拉丁美洲一直是这些危机的最爱,反复出现的受害者。实际上,该地区在1980年代,1995年,1995年至2003年和当今的整个1980年代都遭受了深厚的隐性结合。。1980年代的中断是巴西的悠久历史,是多种原因的结果大大降低了其投资能力,消除了其作为发展主要促进者的重要作用。然而,在财务方面,危机变得更加严重,导致经济陷入通货膨胀,这导致公共部门的节省水平下降,从而创造了一种不确定性的环境,这使得恢复投资难以恢复并继续导致社会上的不可思议的扩大,并在未来造成了不可预测的后果。损失的十年是由于经济停滞,少于GDP的增长和强劲的通货膨胀,这是1980年代巴西经济的参考。